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.
Il regolamento sull'IA richiede strutture di governance efficaci. I sistemi di IA devono essere identificati, valutati, documentati e monitorati. Inoltre, devono essere messi a disposizione processi che consentano di reagire in modo adeguato agli incidenti. In questo modo, l'IA-Conformità su un tema operativo che riguarda Protezione dei dati o alla sicurezza delle informazioni. A differenza di questi settori, tuttavia, in molte aziende manca ancora la necessaria maturità organizzativa. Eppure è possibile attuarla già oggi.
La realtà in molte aziende: l'IA invisibile
Nella pratica aziendale emerge un quadro chiaro: l’uso dell’IA sta crescendo in modo dinamico, mentre la governance resta indietro. La maggior parte delle organizzazioni non sottovaluta tanto l’importanza della regolamentazione quanto piuttosto la complessità della sua attuazione operativa.
Un problema fondamentale è che spesso non si dispone di un quadro completo dell’IA utilizzata. Oltre ai progetti ufficiali, nascono numerose applicazioni a livello decentralizzato, ad esempio attraverso l’uso di soluzioni SaaS o di IA generativa nei reparti specialistici. Senza un inventario coerente, tuttavia, manca la base per qualsiasi forma di controllo.
A ciò si aggiunge il fatto che spesso nemmeno i sistemi ben noti vengono valutati in modo sistematico. La classificazione in categorie normative avviene in modo sporadico o non viene effettuata affatto. Di conseguenza, non è chiaro quali siano i requisiti concreti effettivamente applicabili.
Particolarmente critica è la mancanza di processi decisionali trasparenti. L’impiego dell’IA viene spesso autorizzato senza una valutazione strutturata. Documentazione e le responsabilità rimangono poco chiare. Il risultato è una governance che esiste sulla carta ma è a malapena efficace nelle operazioni quotidiane.
Suggerimento di lettura: Che cos’è l’IA ombra in ambito aziendale e come si può individuarla?
Il divario operativo: perché le linee guida sull’IA non sono sufficienti
L'assunto diffuso che una direttiva AI sia sinonimo di Conformità, si rivela ingannevole nella pratica. Le linee guida si limitano a descrivere uno stato obiettivo. La governance, invece, significa implementare concretamente questo stato obiettivo nell'azienda e garantirlo a lungo termine.
La vera sfida risiede quindi nell’operazionalizzazione. In molte organizzazioni esistono sì delle linee guida, ma non ci sono processi coerenti che ne garantiscano il rispetto. Le decisioni vengono prese in modo estemporaneo, la documentazione rimane lacunosa e non viene effettuato alcun monitoraggio sistematico durante il normale svolgimento delle attività.
A ciò si aggiunge il fatto che spesso le responsabilità non sono definite chiaramente. In assenza di competenze ben definite si crea un vuoto strutturale: i rischi vengono sì individuati, ma non affrontati in modo coerente. Allo stesso tempo, mancano meccanismi consolidati per reagire in modo strutturato agli incidenti.
Il risultato è un divario tra le aspettative normative e la realtà aziendale. Questo divario non può essere colmato con ulteriori linee guida, ma solo attraverso l’istituzione di processi solidi.
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Dimensione di responsabilità della gestione nell'utilizzo dell'IA
Il regolamento sull’IA non è rivolto direttamente ai singoli membri della direzione, ma in primo luogo alle rispettive imprese responsabili nel loro ruolo di fornitori, gestori o altri operatori di mercato di sistemi di IA. Chiunque violi le disposizioni fondamentali del regolamento, ad esempio i divieti di cui all’art. 5 o gli obblighi dei gestori disciplinati dall’art. 26, dovrà fare i conti con conseguenze significative in materia di vigilanza e sanzioni amministrative.
Per i membri del consiglio di amministrazione e gli amministratori delegati, il rischio risiede quindi soprattutto, in modo indiretto, nell’obbligo di garantire una corretta organizzazione aziendale. Ciò comprende, tra l’altro, competenze chiare, un inventario completo delle IA, una classificazione dei rischi, processi di approvazione, un Documentazione e meccanismi di controllo efficaci. La mancanza di tali strutture può rappresentare non solo un deficit operativo, ma anche una carenza organizzativa rilevante ai fini della responsabilità.
Se, a causa di una governance inadeguata dell’IA, l’azienda subisce danni, ad esempio sotto forma di sanzioni pecuniarie, interruzioni di progetti, annullamenti o misure correttive onerose, può sorgere la questione della responsabilità interna nei confronti della società. In Germania, inoltre, può sussistere una responsabilità ai sensi del § 130 OWiG qualora vengano omesse le misure di vigilanza necessarie e proprio per questo motivo si verifichino all’interno dell’azienda violazioni punibili con sanzioni amministrative.
La conseguenza pratica è quindi che, sebbene il regolamento sull'IA non crei alcuna responsabilità manageriale completamente nuova, aumenta i requisiti per una corretta organizzazione e gestione. Conformità a livello manageriale. La governance dell'IA non è quindi un tema di innovazione opzionale, ma una questione di diligenza imprenditoriale.
La governance come flusso di lavoro: un approccio pragmatico
Per colmare questa lacuna operativa è necessario un cambiamento di mentalità: abbandonare i sistemi normativi statici per passare a una governance basata sui processi. È fondamentale che l’utilizzo dell’IA venga integrato in un flusso di lavoro chiaramente strutturato.
Il primo passo consiste nell’inventario sistematico di tutte le applicazioni di intelligenza artificiale. Su questa base viene effettuata una valutazione coerente, che tiene conto sia dei requisiti normativi sia dei rischi operativi. Le decisioni relative al loro impiego non vengono più prese in modo informale, ma seguono criteri definiti e vengono documentate.
Durante il funzionamento, questi sistemi devono essere monitorati costantemente. A tal fine, occorre verificare regolarmente la qualità, i rischi e le anomalie. È inoltre necessario garantire che, in caso di problemi, entrino in funzione meccanismi di reazione chiaramente definiti.
Un flusso di lavoro di questo tipo illustra l'intero ciclo di vita dell'IA, dall'introduzione alla dismissione. Esso traduce i requisiti normativi in procedure operative concrete, creando così i presupposti per una governance tracciabile e solida.
Ailance KI-Governance: una soluzione per le aziende
L’introduzione di una governance efficace dell’IA raramente fallisce per mancanza di volontà, ma piuttosto a causa delle difficoltà di attuazione. È proprio qui che entra in gioco Ailance KI-Governance.
Ailance KI-Governance traduce i requisiti normativi del regolamento sull’IA in flussi di lavoro concreti e attuabili. In questo modo, anziché linee guida isolate, si crea un sistema integrato che comprende l’inventario, la classificazione, l’approvazione e il monitoraggio.
Le aziende quindi non solo ricevono Trasparenza sul proprio panorama AI, ma anche la capacità di gestire e mitigare attivamente i rischi. Conformità nella vita quotidiana.
L'attenzione è deliberatamente rivolta alla pratica: ci sono responsabilità chiare, processi strutturati e prove solide.
Ailance trasforma la governance in un sistema operativo funzionante per l'intelligenza artificiale.
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.
Domande e risposte
Perché molte aziende non sono ancora pronte, dal punto di vista operativo, al regolamento sull'IA?
In molte aziende, l’adozione dell’IA sta crescendo più rapidamente rispetto alle strutture di governance necessarie a gestirla. Spesso mancano un inventario completo dei sistemi di IA utilizzati, una classificazione sistematica dei rischi, processi di approvazione documentati, responsabilità ben definite e un monitoraggio continuo dei sistemi.
Perché le aziende hanno bisogno di un inventario completo delle tecnologie di intelligenza artificiale?
Un inventario basato sull'intelligenza artificiale crea Trasparenza riguardo alle applicazioni di intelligenza artificiale utilizzate nell'azienda e ai reparti in cui vengono impiegate. Senza questa panoramica, le aziende non sono in grado né di definire il proprio ruolo normativo né di valutare, classificare, documentare e monitorare i sistemi in modo affidabile.
Perché una politica interna sull'IA non è sufficiente ai fini della conformità?
Una linea guida sull’IA descrive inizialmente solo come l’IA debba essere utilizzata all’interno dell’azienda. Una governance efficace dell’IA richiede inoltre processi concreti con cui i sistemi di IA vengano registrati, verificati, approvati, documentati e controllati durante il funzionamento. Senza tali procedure, la linea guida rimane spesso inefficace nella quotidianità operativa.
Quali sono le responsabilità della direzione aziendale in materia di governance dell'intelligenza artificiale?
I membri del consiglio di amministrazione e gli amministratori delegati devono garantire una corretta organizzazione aziendale. Ciò comprende competenze chiaramente definite, un inventario completo delle risorse di IA, valutazioni tracciabili, processi di approvazione e meccanismi di controllo efficaci. L’assenza di tali strutture può costituire una carenza organizzativa rilevante ai fini della responsabilità civile.
Come si presenta un flusso di lavoro efficace per la governance dell'IA?
Un flusso di lavoro efficiente inizia con l'inventario sistematico di tutte le applicazioni di intelligenza artificiale. Successivamente, i sistemi vengono valutati dal punto di vista normativo e operativo, approvati in base a criteri definiti e documentati in modo tracciabile. Durante il funzionamento, è necessario monitorare i rischi, la qualità e le anomalie, nonché definire le procedure di risposta per eventuali incidenti.
In che modo Ailance supporta le aziende nell'attuazione del regolamento sull'IA?
Ailance KI-Governance traduce i requisiti del regolamento sull’IA in flussi di lavoro attuabili. La piattaforma supporta le aziende nell’inventario, nella classificazione, nell’approvazione, Documentazione e il monitoraggio dei sistemi di intelligenza artificiale, garantendo così responsabilità chiare e Conformità-Documentazione.
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