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 funzionanti. I sistemi di IA devono essere identificati, valutati, documentati e monitorati. Inoltre, devono essere previsti processi per poter reagire in modo appropriato agli incidenti. Ciò rende la conformità all'IA una questione operativa che deve essere affrontata Protezione dei dati o la sicurezza delle informazioni. A differenza di questi settori, però, molte aziende non hanno ancora la maturità organizzativa corrispondente. Tuttavia, questo può essere implementato già oggi.
La realtà in molte aziende: L'IA invisibile
C'è un chiaro schema nelle pratiche aziendali: l'uso dell'IA sta crescendo in modo dinamico, mentre la governance è in ritardo. La maggior parte delle organizzazioni sottovaluta non tanto la rilevanza della normativa, quanto la complessità della sua attuazione operativa.
Un problema fondamentale è che spesso non esiste un quadro completo dell'IA in uso. Oltre ai progetti ufficiali, numerose applicazioni vengono create a livello decentralizzato, ad esempio attraverso l'uso di soluzioni SaaS o di IA generativa in reparti specializzati. Senza un inventario coerente, tuttavia, non esiste una base per alcun tipo di controllo.
Inoltre, anche i sistemi noti spesso non vengono valutati sistematicamente. Sono classificati in categorie normative in modo selettivo o non lo sono affatto. Di conseguenza, non è chiaro quali requisiti specifici si applichino.
La mancanza di processi decisionali comprensibili è particolarmente critica. L'uso dell'IA viene spesso approvato senza una revisione 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.
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Il gap operativo: Perché le politiche di 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'operatività. Molte organizzazioni dispongono di linee guida, ma non di processi coerenti per garantire la conformità. Le decisioni vengono prese ad hoc, la documentazione rimane incompleta e non c'è un monitoraggio sistematico durante le operazioni in corso.
Inoltre, spesso le responsabilità non sono chiaramente definite. Senza responsabilità chiare, si crea un vuoto strutturale: i rischi vengono riconosciuti ma non affrontati in modo coerente. Allo stesso tempo, mancano meccanismi consolidati per rispondere agli incidenti in modo strutturato.
Il risultato è un divario tra i requisiti normativi e la realtà operativa. Questo divario non può essere colmato da ulteriori linee guida, ma solo dalla creazione di processi solidi.
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Dimensione di responsabilità della gestione nell'utilizzo dell'IA
Il regolamento sull'IA non si rivolge direttamente ai singoli membri del management, ma principalmente alle rispettive aziende responsabili nel loro ruolo di fornitori, operatori o altri attori del mercato dei sistemi di IA. Chiunque violi le disposizioni chiave del regolamento, come i divieti di cui all'art. 5 o gli obblighi degli operatori di cui all'art. 26, deve aspettarsi conseguenze considerevoli ai sensi del diritto di vigilanza e ammende.
Per i membri del consiglio di amministrazione e gli amministratori delegati, il rischio è quindi principalmente un obbligo indiretto di garantire una corretta organizzazione aziendale. Ciò comprende, tra l'altro, responsabilità chiare, un inventario completo dell'IA, la classificazione dei rischi, i processi di approvazione, un sistema di controllo dei rischi. 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 la mancanza di governance dell'IA provoca danni all'azienda, ad esempio attraverso multe, cancellazioni di progetti, storni o misure correttive che comportano costi elevati, può sorgere la questione della responsabilità interna nei confronti dell'azienda. In Germania, la responsabilità ai sensi dell'articolo 130 della legge tedesca sugli illeciti amministrativi (OWiG) può essere presa in considerazione anche nel caso in cui non vengano adottate le necessarie misure di vigilanza, e proprio per questo l'azienda viene multata per le violazioni.
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 il divario operativo, è necessario un ripensamento: abbandonare gli insiemi statici di regole per passare a una governance basata sui processi. È fondamentale che la gestione dell'IA sia trasferita in un processo chiaramente strutturato.
Il primo passo consiste nel registrare sistematicamente tutte le applicazioni di IA. Ciò costituisce la base per una valutazione coerente che tenga conto sia dei requisiti normativi che dei rischi operativi. Le decisioni sull'impiego non sono più prese in modo informale, ma seguono criteri definiti e sono documentate.
Questi sistemi devono essere costantemente monitorati durante il funzionamento. Qualità, rischi e anomalie devono essere controllati regolarmente. È inoltre necessario garantire che in caso di problemi siano previsti meccanismi di risposta chiaramente definiti.
Un tale flusso di lavoro mappa l'intero ciclo di vita dell'IA, dall'introduzione alla dismissione. Traduce i requisiti normativi in specifici processi operativi, creando così i presupposti per una governance comprensibile e solida.
Ailance AI governance come soluzione per le aziende
L'introduzione di un'efficace governance dell'IA raramente fallisce per mancanza di volontà, ma piuttosto a causa dell'implementazione. È proprio qui che entra in gioco la governance dell'IA di Ailance.
Ailance AI Governance traduce i requisiti normativi del regolamento AI in flussi di lavoro concreti ed eseguibili. Invece di linee guida isolate, si crea un sistema coerente di inventario, classificazione, approvazione e 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'IA.
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, conformità al GDPR e gestione del rischio. Potete trovare maggiori informazioni su di lui sul sito Pagina del profilo dell'autore.
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