Marcus Belke
CEO di 2B Advice GmbH, che guida l'innovazione nella privacy conformità e di gestione del rischio e di guidare lo sviluppo di Ailance, la nuova generazione di prodotti per la salute. conformità piattaforma.
Sempre più casi di utilizzo dell'IA trattano informazioni personali, dai dati dei clienti e dei dipendenti alle analisi sensibili. Questo comporta automaticamente l'obbligo di GDPR in vigore: ogni progetto di IA con un riferimento personale deve essere Elenco delle attività di trattamento (VVT) e, a seconda del rischio, un Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (DSFA). Chi non agisce con lungimiranza in questo ambito rischia violazioni della protezione dei dati e l'interruzione dei progetti. La soluzione: governance dell'IA e protezione dei dati-Conformità Fianco a fianco. Un approccio integrato che comprende un inventario dell'IA, un Elenco di elaborazione e collega senza soluzione di continuità i processi DSFA. È così che nascono l’innovazione e GDPR-Conformità non presente nel Contraddizione, ma in armonia.
Interfaccia tra inventario AI e directory di elaborazione
Un inventario AI centralizzato di tutte le applicazioni è il punto di partenza per una buona governance dell'AI. Questo include tutti i sistemi e i casi d'uso dell'IA dell'azienda con le loro finalità, le fonti di dati e i responsabili. Allo stesso tempo, l'articolo 30 GDPR a Elenco di elaborazione (VVT o Record of Processing Activities, RoPA) per tutti i trattamenti di dati personali. Si tratta di un registro strutturato che indica chi tratta quali dati, dove e a quale scopo. Questi due ambiti (inventario dell’IA e registro sulla protezione dei dati) non dovrebbero esistere separatamente l’uno dall’altro. Idealmente, ogni IA-Elaborazione con riferimento a persone, direttamente con il Elenco di elaborazione possono essere collegati, ad esempio tramite un'interfaccia tecnica.
In pratica, ciò significa che quando un dipartimento crea un nuovo caso d’uso dell’IA, le informazioni rilevanti (ad es. finalità, categorie di dati, luogo di conservazione) vengono automaticamente registrate nel VVT o collegate a una voce esistente. In questo modo è possibile verificare tempestivamente se e quali dati personali vengono utilizzati da un sistema di IA e se, eventualmente, sia necessaria una Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (DSFA) è necessario.
Questo approccio consente di evitare lacune: nessun progetto di IA sfugge al controllo della protezione dei dati e tutti i trattamenti relativi all’IA sono riportati in modo completo nel VVT. Un VVT ben gestito è ben più di una semplice formalità burocratica, poiché diventa uno strumento di controllo che aiuta a identificare tempestivamente i trattamenti di dati a rischio, per poi valutarli e affrontarli.
Valutazione automatizzata dell'impatto sulla protezione dei dati nei progetti di intelligenza artificiale
Molte applicazioni di IA sono considerate altamente rischiose ai sensi della legge sulla protezione dei dati, in quanto si basano su Profilazione, grandi quantità di dati o nuovi tipi di algoritmi. Le autorità di vigilanza sottolineano che l'elaborazione dell'IA richiede in genere una Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (DSFA), poiché spesso sono da considerarsi attività ad alto rischio. Anziché adempiere a tale obbligo manualmente e in una fase avanzata del progetto, sarebbe opportuno automatizzarlo e avviarlo tempestivamente nell’ambito della governance dell’IA.
In termini concreti, ciò significa Non appena l'inventario dell'intelligenza artificiale indica che un caso d'uso Dati personali se vengono elaborati o se vengono soddisfatti determinati criteri di rischio, viene avviato automaticamente il processo DSFA. I moderni strumenti di gestione basati sull’intelligenza artificiale come „Governance Ailance AI“ integrano questa fase direttamente nel flusso di lavoro: solo quando la necessaria Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati Una volta completata e documentata questa procedura, è possibile approvare integralmente un caso d'uso dell'IA. I flussi di lavoro basati sulla gestione del rischio garantiscono che vengano eseguite verifiche diverse a seconda del livello di sensibilità. Se un caso d'uso contiene dati personali, il sistema avvia automaticamente la DSFA; in caso di rischio elevato, vengono aggiunte ulteriori fasi di verifica.
Questa automazione riduce le operazioni di revisione che richiedono molto tempo e garantisce la produzione di documentazione attendibile ai fini degli audit. Oltre alla ConformitàOltre alla sicurezza, il trigger automatico DSFA garantisce anche un aumento dell’efficienza: le aziende che hanno digitalizzato le proprie valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati segnalano un’accelerazione dei tempi di elaborazione compresa tra il 60 e l’80 per cento e un aumento esponenziale del numero di casi trattati per Team per la protezione dei dati. È importante che il responsabile della protezione dei dati rimanga coinvolto, ad esempio venendo consultato dal sistema per ogni nuova DPIA e rendendo noti i risultati. In questo modo Protezione dei dati Attuato "by Design": nessun sistema di IA viene messo in funzione senza che siano stati valutati i rischi e siano state adottate misure di protezione adeguate.
Sinergie: la governance dell'IA come strumento di protezione dei dati
Una stretta integrazione tra governance dell'IA e protezione dei dati-Conformità genera enormi sinergie. In questo modo, la governance dell’IA diventa un fattore abilitante per la protezione dei dati e viceversa. Da un lato, i processi esistenti in materia di protezione dei dati vengono integrati nelle procedure relative all’IA, in modo che non debbano più svolgersi in parallelo. Una buona soluzione di governance si integra con i processi esistenti, come ad esempio la procedura DSFA e il Elenco di elaborazione, e riflette gli stessi ruoli e le stesse responsabilità degli altri Conformità-strutture. D’altra parte, la gestione dell’IA acquista maggiore profondità dal punto di vista della protezione dei dati: già in fase di pianificazione di un progetto di IA vengono presi in considerazione principi quali Minimizzazione dei dati, Stanziamento di fondi e le restrizioni di accesso sono prese in considerazione. Il risultato è che i sistemi di intelligenza artificiale sono sviluppati con una protezione dei dati incorporata fin dall'inizio. La privacy by design è ancorata tecnicamente e organizzativamente.
Allo stesso tempo, i responsabili della protezione dei dati e Conformità-Persone responsabili dal fatto che i progetti di IA siano registrati in modo trasparente nell’inventario e dispongano di una documentazione significativa (ad es. schede dei modelli). Anziché dover raccogliere faticosamente le informazioni, è possibile ottenere con un semplice clic informazioni su quali dati utilizza un modello, a quale scopo e quali rischi sono stati identificati. Il monitoraggio risulta semplificato: i dashboard nella piattaforma di governance dell’IA possono, ad esempio, mostrare quali casi d’uso un Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati che sono considerati critici o per i quali sono in corso revisioni.
In questo modo si crea un'interazione tra le divisioni Trasparenza e impedisce che la protezione dei dati avvenga solo in silos separati. Nel complesso, si crea un approccio di governance completo che armonizza l'uso dell'IA e gli obblighi previsti dalla legge. GDPR allo stesso tempo. Le aziende possono quindi portare avanti soluzioni innovative di intelligenza artificiale senza compromettere la protezione dei dati e la sicurezza. Conformità fuori dalla vista. La protezione dei dati si trasforma così da freno all'innovazione a co-creatore: la governance integrata dell'IA aumenta la fiducia degli utenti e delle autorità di controllo e riduce il rischio di spiacevoli sorprese.
Consigli pratici per una governance integrata dell'IA e della protezione dei dati
L’integrazione tra governance dell’IA e protezione dei dati dà i suoi frutti. Ma come si può attuare concretamente? Per concludere, ecco alcuni consigli su come integrare la protezione dei dati e la governance dell’IA a livello tecnico e procedurale:
- Tenere un registro centrale dell'IA: Create un inventario a livello aziendale di tutte le applicazioni di IA. Per ogni caso d'uso dell'IA, è necessario specificare lo scopo, i tipi di dati, Persone responsabili e il livello di rischio devono essere documentati. Questo registro costituisce la base per tutte le ulteriori Conformità-Passaggi.
- Garantire l'integrazione del VVT: Collegate l'inventario dell'IA al vostro registro delle attività di trattamento (VVT). I nuovi progetti di IA che Dati personali utilizzati dovrebbero essere inseriti automaticamente nel VVT. In questo modo si soddisfano i GDPR- Obbligo di documentazione e individuano tempestivamente quando sono necessarie ulteriori verifiche.
- Automatizzare il flusso di lavoro DSFA: Definire le regole per quando un Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati da attivare (ad esempio in caso di determinate categorie di dati o di un elevato livello di rischio). Utilizzate strumenti o script che avviino automaticamente questo processo e ne monitorino lo stato di avanzamento. Coinvolgete il responsabile della protezione dei dati nel processo di approvazione per garantire una valutazione tecnica.
- Definire le responsabilità comuni: Definite ruoli chiari per i progetti di IA, in cui il reparto legale-/Conformità- Il team e il team IT/IA collaborano. Ad esempio, un progetto di IA può essere messo in produzione solo quando sia il team tecnico Persone responsabili e anche il responsabile della protezione dei dati hanno dato il via libera. Tali autorizzazioni doppie, che vengono registrate nel sistema, aumentano l’affidabilità e l’accettazione.
- Verifica e formazione continue: Integrazione significa anche rimanere vigili durante il funzionamento. Organizzate revisioni o re-audit periodici in cui vengano rivalutate le applicazioni di IA e le relative misure di protezione dei dati. Le funzioni di promemoria presenti nello strumento di governance possono avviare automaticamente tali verifiche. Formate inoltre i responsabili di progetto e gli sviluppatori affinché tengano conto dei requisiti di protezione dei dati sin dall’inizio: il supporto offerto dagli strumenti alleggerisce notevolmente il loro carico di lavoro, ma non sostituisce la comprensione di base.
Queste misure uniscono la protezione dei dati e la governance dell'IA: Conformità by Design diventerà parte della vita quotidiana e la vostra azienda potrà sfruttare le opportunità offerte dall'intelligenza artificiale senza entrare in conflitto con le norme di legge. GDPR di finire nei guai. Chi combina oggi la protezione dei dati e la governance dell'IA creerà le basi per sistemi di IA affidabili e per un successo aziendale a lungo termine.
Sperimentate voi stessi come funziona la governance integrata
Con Ailance KI-Governance potete integrare VVT, DSFA e l'inventario dell'IA in un unico flusso di lavoro: in modo automatizzato, tracciabile e scalabile.
Che si tratti di responsabili della protezione dei dati, di esperti IT-Persone responsabili oppure responsabile di progetto: tutti possono vedere a colpo d’occhio a che punto sono le approvazioni, quali rischi sono stati valutati e quali casi d’uso devono ancora essere esaminati.
Marcus Belke è CEO di 2B Advice e avvocato ed esperto di informatica per la protezione dei dati e la digitalizzazione. Conformità. Scrive regolarmente di governance dell'IA, GDPR-Conformità e la gestione dei rischi. Per saperne di più su di lui, visitate il suo Pagina del profilo dell'autore.
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