In genere, l’elevata precisione del sistema è uno degli obiettivi di progettazione dei sistemi di IA. Molti sistemi di IA richiedono dati di addestramento precisi e affidabili per ottenere i risultati migliori. Durante il trattamento di dati personali, mantenerli aggiornati e correggere gli elementi errati è anch’esso un requisito giuridico.[1] L’interessato può anche chiedere la rettifica dei dati personali inesatti.[2] Pertanto, i sistemi di IA devono essere progettati tenendo presente la necessità di un aggiornamento, durante il quale i dati possono non solo essere aggiunti, ma anche eliminati (cfr. le sezioni” e ”).
Inoltre, il rendimento di un sistema di IA non deve essere solo un risultato, ma anche una misura della fiducia del sistema sulla correttezza del risultato. Tale misura non è solo un indicatore tecnico dell’accuratezza del sistema, ma anche un prezioso segnale dell’eventuale necessità di un intervento umano (cfr. sezione ‘Accuratezza’ nel capitolo ‘Principi’).