Federico Cabitza, Ingegnere Informatico, nel 2001 si laurea in Ingegneria Informatica con una tesi di laurea in Intelligenza Artificiale subsimbolica e Robotica reattiva sotto la supervisione di Marco Somalvico (Joseph Engelberger Robotics Award e socio fondatore della AI*IA, Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale); dopo alcuni anni nel settore privato come ingegnere dei requisiti e coordinatore di ingegneri del software presso due aziende del Gruppo TC Sistema, nel 2004 entra nel programma di Dottorato di Ricerca in Informatica dell’Università degli Studi di milano-Bicocca (Milano, Italia), che completa nel 2007, con una tesi sul supporto informatico alla collaborazione e il decision making medico sotto la supervisione di Carla Simone (EUSSET-IISI Lifetime Achievement Award).
Dopo alcuni anni divisi tra attività di ricerca presso l’ateneo suddetto e attività consulenziale in diverse aziende Lombarde operanti nel settore IT (soprattutto New Sysline SpA), è assunto come ricercatore a tempo indeterminato presso il Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, dove gli è poco dopo affidata la cattedra in Interazione Uomo-Macchina e dove diventa professore Associato nel 2018 (abilitato alla prima fascia settore INF/01 nel 2023).
Presso questo ateneo insegna Interazione Uomo-Macchina alla laurea triennale in Informatica e Sistemi Informativi presso i corsi di laurea magistrale in informatica e in teoria e tecnologia della comunicazione, human-system interaction alla laurea triennale interateneo di intelligenza artificiale e decision support alla laurea magistrale in Artificial Intelligence for Science and Technology.
In Bicocca dirige il nodo locale del laboratorio nazionale CINI su “Informatica e Società” ed è responsabile del Laboratorio di Modelli per l’incertezza, le decisioni e le interazioni.
Docente del corso di dottorato in informatica, ha tenuto corsi e moduli didattici in numerosi master di primo e secondo livello e Scuole di Specializzazione e corsi ed eventi organizzate da aziende del settore formativo (tra cui IQVIA Italia, Sudler & Hennessey Italia, VMLY&R Italia).
Socio dello spin-off universitario RedOpen, attivo nel campo della cybersicurezza, GDPR e della valutazione dell’impatto di sistemi di intelligenza artificiale in contesti organizzativi, è stato anche consulente di diverse aziende in progetti di informatica medica e supporto decisionale computazionale, tra cui soprattutto Deloitte Italia (Healthcare), Siemens Healthineers Italia e Fastweb.
Dal 2021 rappresentante CEI presso IEC per attività di standardizzazione ISO dei processi di valutazione delle prestazioni di dispositivi medici software.
Dal 2016 collabora intensamente con diversi ospedali, tra cui l’IRCCS Galeazzi Sant’Ambrogio di Milano (Italia), con cui ha una affiliazione istituzionale, l’IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano, il Buzzi di Milano, il Policlinico di Milano e il Gaetano Pini di Milano.
E’ stato program chair di tre conferenze internazionali (ITAIS 2017, Healthinf 2020, Healthinf 2023), co-presieduto workshop internazionali (su Data Visualization in Healthcare e knowledge IT artifacts), sessioni di conferenze (su Socio-technical design all’ECIS, IPMU), e numeri speciali su riviste di impatto (l’Health Informatics Journal di SAGE, la rivista CSCW di Springer, e Program, di Emerald).
È stato associate editor dell’International Journal of Medical Informatics (ISSN: 1386-5056), ed è ora membro del senior advisory board di questa rivista; è inoltre membro degli editorial board di riviste come Machine Learning and Knowledge Extraction (ISSN 2504-4990), il Journal of Medical Artificial Intelligence (ISSN 2617-2496), il Journal of Cross-disciplinary Research in Computational Law (CRCL – ISSN 2736-4321) e Mondo Digitale, rivista ufficiale dell’Associazione Italiana per il Calcolo Automatico.
Ha svolto seminari pubblici per numerose associazioni culturali, tra cui si ricordano: Altroconsumo al festival Futuro 2017, Pensiero Scientifico 4words 2018, Festival delle Scienze di Suzzara 2018, Modena Smart Life 2019, Summer School Motore Sanità 2020, Forum Risk Management 2020, World Usability Day Milan 2020, Bergamo Scienza 2021, MeetMe Tonight 2021, Mille Facce dell’Innovazione della Casa della Cultura di Milano 2020/21/22/23, Internet Festival Pisa 2021, Pordenone Pensa 2022, Udine Festival Vicino/Lontano 2023, CIOsumm.IT e Digital360 Awards 2023 a Lazise, Wired Next fest 2023 a Milano, PrivacyWeek 2023, Cicap Fest 2023 a Padova, Laboratorio di Resistenza della Fondazione Mirafiore 2024; e per aziende del settore pubblico e privato, tra cui si ricordano: Siemens Italia, Willis Towers Watson Italia, Sudler Hennesey Italia, VMLY&R Italia, Bayer, Menarini, Bracco, IQVIA, Medtronic, Deloitte Italia, Privacy Week, Fastweb, Fiera Milano, VedrAI, Istituto Marangoni, Condé Nast, Richmond Italia, Allianz, STEP Futurability District, The European House-Ambrosetti).
Ad oggi Federico Cabitza ha pubblicato più di 160 pubblicazioni di ricerca in atti di conferenze internazionali, libri editi e riviste scientifiche di alto impatto ed è annoverato da tre anni nel novero degli scienziati più influenti al mondo, secondo l’elenco Top 2% Scientists di Stanford. Con il prof. Luciano Floridi è autore del libro “Intelligenza Artificiale. L’uso delle nuove macchine”, edito da Bompiani, Milano (2021).
I suoi attuali interessi di ricerca includono la valutazione dell’impatto dell’AI, la progettazione e valutazione di sistemi di supporto decisionale e creativo basati su Machine Learning in ambito organizzativo (principalmente medico e giuridico), e in particolare i fenomeni dell’automation bias (sovradipendenza da supporto decisionale) e del relativo rischio di deskilling.
ARTICOLI SELEZIONATI
Cabitza, F., Campagner, A., Angius, R., Natali, C., & Reverberi, C. (2023, April). AI Shall Have No Dominion: on How to Measure Technology Dominance in AI-supported Human decision-making. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-20).
F Cabitza, A Campagner, C Simone (2022) The need to move away from agential-AI: Empirical investigations, useful concepts and open issues. International Journal of Human-Computer Studies 155, 102696.
Cabitza, F., Campagner, A., & Sconfienza, L. M. (2020). As if sand were stone. New concepts and metrics to probe the ground on which to build trustable AI. BMC Medical Informatics and Decision Making, 20(1), 1-21.
Cabitza, R Rasoini, GF Gensini (2017) Unintended consequences of machine learning in medicine Jama 318(6), 517-518F.
Cabitza, F., & Simone, C. (2012). Affording mechanisms: an integrated view of coordination and knowledge management. Computer Supported Cooperative Work (CSCW), 21(2), 227-260.