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.
Alla luce delle nuove normative, appare chiaro che, senza una governance strutturata dell’IA, le aziende non sono in grado di dimostrare in modo completo, né alle autorità di vigilanza né internamente, che le loro applicazioni di IA siano gestite in modo responsabile e nel rispetto della legge. Di seguito illustriamo un piano pratico in 5 fasi con cui le aziende possono dare vita alla governance dell’IA. Ogni fase mette in luce gli ostacoli tipici e fornisce raccomandazioni concrete, supportate dalle migliori pratiche. Il risultato finale è un approccio olistico che consente di gestire i progetti di IA in modo controllato, trasparente e conforme alle normative, senza soffocare l’innovazione.
Perché la governance dell'IA è ormai indispensabile
Negli ultimi due anni, quasi nessuna tecnologia si è diffusa in modo così esplosivo come l’IA. I modelli di IA generativa, le analisi predittive e i processi decisionali automatizzati sono già una realtà. Spesso vengono utilizzati in modo incontrollato parallelamente ai processi ufficiali. Le linee guida interne da sole non sono più sufficienti per mantenere il controllo. Almeno dall’entrata in vigore del regolamento sull’IA è chiaro: la governance dell’IA non è più un esercizio facoltativo.
Senza una governance, sorgono al contempo enormi rischi aziendali: ad esempio a causa della „IA ombra“, quando i dipendenti utilizzano di propria iniziativa strumenti come ChatGPT, divulgando così dati riservati. Oppure a causa di rischi di responsabilità civile, quando l’IA generativa viene impiegata senza verificare i diritti d’autore, la protezione dei dati o la presenza di pregiudizi. Si rischiano azioni legali e sanzioni pecuniarie. Anche i danni alla reputazione sono un problema: un’IA che fornisce risultati errati o discriminatori mina la fiducia dei clienti e dell’opinione pubblica.
A ciò si aggiunge la pressione normativa: il regolamento sull’IA prevede sanzioni severe che possono arrivare fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato annuo globale. Importante: non sono interessate solo le applicazioni palesemente ad alto rischio. Anche automatizzazioni apparentemente banali possono essere soggette a regolamentazione, ad esempio quando Dati personali vengano elaborate o vengano prese decisioni con un impatto significativo. Le autorità di vigilanza nazionali chiedono già ora una maggiore responsabilità: la BaFin tedesca, ad esempio, richiede che vengano definite chiaramente le competenze, che venga impedita la discriminazione da parte dell’IA e che la Sicurezza informatica può essere dimostrato. E questo indipendentemente dal fatto che una macchina prenda decisioni in modo „automatizzato“. In breve: la governance dell’IA è ormai fondamentale per consentire l’innovazione senza scivolare nel caos o esporsi a rischi legali.
Suggerimento di lettura: Governance dell'IA e protezione dei dati – Integrare perfettamente VVT e DSFA
Panoramica dei requisiti normativi e degli standard
Con il regolamento sull’IA (EU AI Act) è stata introdotta in Europa una normativa completa per la regolamentazione dei sistemi di IA. Esso classifica l’IA in classi di rischio e impone requisiti rigorosi per l’IA ad alto rischio. Le aziende devono quindi verificare tempestivamente se i propri sistemi di IA rientrino nell’ambito di applicazione del regolamento sull’IA e introdurre adeguate strutture di controllo e governance. La maggior parte delle disposizioni entrerà in vigore in modo vincolante a partire da agosto 2026, al termine di un periodo di transizione, mentre alcune norme, come il divieto di determinate pratiche e la promozione dell’alfabetizzazione all’IA (AI Literacy), sono già in vigore.
Negli Stati Uniti, il NIST (National Institute of Standards and Technology) ha pubblicato l’AI Risk Management Framework (AI RMF), una linea guida che può essere applicata su base volontaria. Essa aiuta a gestire i rischi legati all’IA lungo l’intero ciclo di vita e a integrare fin dall’inizio i criteri di affidabilità (come tracciabilità, equità, sicurezza ecc.) nella progettazione, nello sviluppo, nel collaudo e nel funzionamento dei sistemi di IA. L’AI RMF del NIST funge da raccolta di best practice per creare un equilibrio tra innovazione e responsabilità. Molti dei suoi principi (ad es. analisi dei rischi, obblighi di trasparenza, monitoraggio continuo) si riflettono anche nei requisiti del regolamento sull’IA.
Parallelamente alla legislazione, le norme contribuiscono a definire le migliori pratiche. La norma ISO/IEC 42001 (pubblicata alla fine del 2023) è la prima norma internazionale per i sistemi di gestione dell’IA. Offre un quadro strutturato per l’utilizzo sistematico e responsabile dell’IA. Lo standard affronta le sfide specifiche poste dall’IA e consente alle organizzazioni di gestire le opportunità e i rischi legati all’IA attraverso un sistema di gestione. Grazie alla norma ISO 42001, le aziende possono dimostrare di utilizzare l’IA in modo controllato „by design“ e di essere quindi in grado di soddisfare anche le future normative o certificazioni.
A prescindere dalla regione o dal settore, emerge chiaramente che l’IA responsabile sta diventando un fattore competitivo. Le aziende possono Conformità-by-Design e garantirsi così una tutela dal punto di vista giuridico, tecnico e reputazionale. L'investimento nella governance dell'IA non solo si ripaga evitando sanzioni pecuniarie, ma rende anche i progetti di IA più efficienti, poiché i rischi vengono identificati e affrontati tempestivamente.
Dall'alfabetizzazione all'AI al re-audit: una tabella di marcia pragmatica per l'attuazione
Ma come si può implementare in pratica la governance dell'IA? Un approccio collaudato è una procedura graduale che parte da Consapevolezza e strategia e porta a un ciclo di miglioramento continuo. La seguente tabella di marcia si è dimostrata utile nelle aziende:
1. creare competenze in materia di IA e definire il quadro di riferimento
Il primo passo è l’“AI Literacy”, ovvero rafforzare la consapevolezza e le conoscenze di base sui rischi e le opportunità dell’IA all’interno dell’azienda. I corsi di formazione rivolti ai team di sviluppo, ai reparti specialistici e ai decisori costituiscono la base per un utilizzo responsabile dell’IA. Parallelamente, occorre definire un quadro di governance: una linea guida sull’IA o dei principi guida che stabiliscano quali applicazioni di IA sono auspicabili, quali sono vietate e come devono essere strutturati i processi di approvazione. In questo contesto vengono chiariti ruoli e responsabilità, ad esempio chi, in qualità di AI Officer o all’interno di un comitato dedicato all’IA, mantiene la supervisione. Senza queste basi culturali e organizzative, anche gli strumenti migliori non servono a nulla.
2. creare un inventario dell'IA e classificare i rischi
Il prossimo è Trasparenza in cui l'IA è utilizzata ovunque. Molte aziende dispongono già di più strumenti e script basati sull'IA di quanto il management sia consapevole. Un inventario centralizzato dell'IA aiuta a registrare tutti i casi d'uso e i modelli di IA, dal sistema di pilotaggio a quello produttivo. È importante che vengano elencati anche i servizi di IA esterni (ad esempio API genAI) o i bot RPA. Ogni applicazione di IA registrata dovrebbe essere assegnata a una classe di rischio. Questa valutazione, idealmente basata su un catalogo di domande, determina l'ulteriore sforzo di test e approvazione. Le piattaforme moderne come Ailance supportano questo aspetto interrogando automaticamente i metadati importanti quando viene registrato un nuovo caso d'uso dell'IA ed eseguendo una categorizzazione iniziale del rischio. In questo modo si crea un registro dinamico di tutti i progetti di IA, che serve come base per tutte le fasi successive di governance.
3. Integrare le verifiche sui rischi e sulla conformità nei flussi di lavoro
I processi di revisione graduali sono ora definiti in base alla classificazione del rischio. L'obiettivo è un flusso di lavoro basato sul rischio: i casi d'uso ad alto rischio, ad esempio, richiedono approvazioni aggiuntive da parte di Conformità o Sicurezza informatica ottenere, mentre i progetti a basso rischio possono seguire una procedura semplificata. Un elemento fondamentale è la Valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (DSFA): Non appena un caso d'uso Dati personali , dovrebbe essere avviato automaticamente un processo DSFA. Ailance ha già integrato questa logica. Lo strumento attiva automaticamente un trigger DSFA quando nell’inventario viene registrato un caso d’uso contenente dati personali. Per le applicazioni ad alto rischio è possibile imporre ulteriori fasi di verifica prima che venga concessa l’autorizzazione. È fondamentale che tutti questi processi di approvazione e verifica siano digitalizzati e si svolgano secondo un flusso di lavoro. Uno strumento di governance garantisce che nessuna fase venga saltata: le approvazioni vengono concesse solo dopo il completamento di tutte le verifiche necessarie. In caso di superamento delle scadenze, entrano in gioco le procedure di escalation. I registri cronologici (Audit-I „trails“ registrano inoltre ogni decisione con un timbro temporale. In questo modo la governance viene "integrata nel processo".
4. creare documentazione tecnica (schede modello e schede tecniche):
Parallelamente ai test, per ogni applicazione di IA è necessario un’analisi completa Documentazione vengono create. Le Model Card (schede dei modelli) si sono affermate come best practice in questo ambito. Una Model Card è, in sostanza, la scheda descrittiva di un modello di IA. Essa documenta lo scopo e il caso d’uso, i dati di addestramento e di test utilizzati (comprese la provenienza e le categorie), l’architettura e la versione del modello, le metriche di prestazione, i limiti noti e i rischi di bias, nonché i responsabili e le approvazioni. Soprattutto in vista del regolamento sull’IA, che richiede una documentazione tecnica dettagliata per i sistemi ad alto rischio, le schede di modello rappresentano uno strumento efficiente per conservare tutta la documentazione in un unico posto. In occasione di verifiche interne o esterne, è così possibile mostrare a colpo d’occhio come è stato sviluppato un modello, quali dati utilizza e quando è stato convalidato o sottoposto a test di bias l’ultima volta.
Oltre alle schede modello, anche le schede per i record di dati stanno acquisendo importanza. Funzionano in modo simile, ma si concentrano sui dati utilizzati. Un datasheet registra la provenienza di un set di dati, il modo in cui è stato raccolto o elaborato, la qualità, l'eventuale presenza di lacune e l'uso che se ne può fare (o meno). Insieme, le mappe del modello e i fogli di dati forniscono Trasparenza. Le conoscenze che prima erano sparse in molte teste e documenti ora sono centralizzate.
Nella pratica si è dimostrato efficace definire innanzitutto uno schema minimo per le schede modello e perfezionarlo con ogni nuovo progetto. Ailance adotta in questo senso un approccio innovativo: la piattaforma genera automaticamente una Model Card non appena viene creato un nuovo caso d’uso dell’IA nell’inventario e compila molti campi obbligatori con i metadati già disponibili. Le informazioni mancanti devono essere integrate dal dipartimento competente, altrimenti il sistema non consente l’approvazione definitiva del modello. In questo modo si garantisce la Documentazione parte integrante del processo di sviluppo. Collegamenti intelligenti assicurano che il Mappa del modello sempre aggiornato. In Ailance, ad esempio, ogni modello è collegato alla voce RoPA corrispondente (la voce Elenco delle attività di trattamento) in modo che sia immediatamente chiaro quali processi e dati sono associati ad esso.
5. monitoraggio, audit e miglioramento continuo
Anche dopo il rilascio in produzione di un’applicazione basata sull’intelligenza artificiale, la governance non termina. Essa prosegue nell’ambito del monitoraggio e della ri-Audit-Modalità. I modelli di IA cambiano e anche i requisiti esterni continuano ad evolversi. Pertanto, i cicli di revisione dovrebbero essere definiti già al momento dell'approvazione (ad esempio, riesami annuali per un modello). Ailance supporta questo processo con un sistema di promemoria integrato per i riesami. Persone responsabili ricevere automaticamente notifiche quando un modello ha raggiunto la data di validità definita e deve essere ricontrollato. Le modifiche al modello (ad esempio, nuovi dati di addestramento, aggiornamenti del modello o modifica degli iperparametri) possono anche innescare rilasci parziali. Ciò significa che alcune modifiche attivano immediatamente un nuovo controllo prima che il modello possa continuare a essere utilizzato. Le moderne funzioni di dashboard forniscono ai manager una panoramica in ogni momento. Quanti sistemi di intelligenza artificiale sono in uso? Quanti di essi sono già stati controllati o approvati? Quali sono considerati ad alto rischio? Dove ci sono revisioni in sospeso? Questi dati chiave assicurano Trasparenza nella gestione e aiutano a riconoscere tempestivamente i colli di bottiglia.
Questi passaggi consentono di implementare una governance pragmatica dell’IA senza soffocare la capacità di innovazione. È importante iniziare in piccolo, ad esempio inventariando e documentando innanzitutto le principali soluzioni di IA esistenti, per poi scalarle gradualmente. Ogni fase del ciclo di vita dell’IA dovrebbe essere mappata e controllabile: dall’idea allo sviluppo, fino alla messa in funzione. In questo modo, la governance non solo crea fiducia, ma alla fine accelera addirittura l’adozione dell’IA, poiché le aspettative e i parametri di valutazione sono definiti fin dall’inizio.
Strutturare in modo intelligente i progetti di IA con Ailance
Con l’approccio corretto, la governance dell’IA può essere integrata efficacemente nella quotidianità aziendale senza compromettere la dinamica dei progetti di IA. Processi e responsabilità chiari spesso accelerano i cicli di sviluppo, poiché riducono la necessità di chiarimenti ad hoc e la „governance by design” evita richieste di chiarimenti superflue. Soluzioni moderne come Ailance facilitano questa implementazione, fornendo tutti gli elementi fondamentali quali l’inventario dell’IA, i flussi di lavoro relativi ai rischi, l’integrazione della DPIA, le mappe dei modelli, Audit- Raggruppare i percorsi e i dashboard in un'unica piattaforma e integrarli con i sistemi esistenti.
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Suggerimento per il collegamento: Controllo automatizzato di tutti i progetti di AI con Ailance AI Governance
Marcus Belke è amministratore delegato di 2B Advice, nonché avvocato ed esperto di informatica per Protezione dei dati e digitale 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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