L’intelligenza artificiale, soprattutto nella sua “variante” generativa, è entrata in azienda con una velocità senza precedenti. L’accessibilità di strumenti come i Large Language Model (LLM), la loro semplicità d’uso e la promessa di un incremento immediato di produttività ed efficienza hanno determinato una vera e propria corsa all’adozione. Ma quando l’introduzione dell’AI avviene senza una strategia chiara, senza linee guida condivise e una valutazione strutturata dei rischi, il pericolo è perdere il controllo dell’innovazione.
È qui che entra in gioco il tema dell’AI governance e, più in dettaglio, l’esigenza di un approccio strutturato di gestione dei rischi dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo non è frenare l’innovazione, né tantomeno scoraggiare l’utilizzo dell’AI; al contrario, un buon programma di governance serve a garantire che essa venga impiegata in modo efficace, sicuro e allineato ai principi, ai valori e agli obiettivi aziendali.
I rischi dell’intelligenza artificiale, dalla perdita di dati a violazioni della privacy
Senza una governance chiara, l’adozione dell’AI può diventare un acceleratore di rischio più che un fattore abilitante per l’innovazione e la crescita aziendale.
Data breach
La prima (potenziale) conseguenza dell’adozione destrutturata è la perdita di dati riservati. Basta una semplice interazione con uno strumento di GenAI (per esempio, l’inserimento di un testo contenente informazioni sensibili su un cliente o un contratto) per esporre dati che l’organizzazione ha l’obbligo di proteggere. Il dato esce dal perimetro di sicurezza, viene memorizzato o elaborato da modelli esterni e non è più controllabile.
Shadow AI
Il fenomeno dello Shadow AI consiste nell’utilizzo non autorizzato di strumenti di intelligenza artificiale da parte di singoli utenti o team, al di fuori del perimetro dell’IT o della compliance. Per quanto riguarda le principali conseguenze, vale il punto precedente.
Scarsa trasparenza e bias algoritmico
I grandi modelli generativi funzionano come black box: generano risposte, suggerimenti o decisioni senza offrire visibilità sui criteri utilizzati. Il rischio è che l’organizzazione finisca per affidarsi a sistemi il cui ragionamento non è spiegabile, e magari condizionato da bias presenti nei dati di addestramento.
Compliance a rischio
L’uso dell’AI deve rispettare normative esistenti come il GDPR e l’AI Act europeo, che introduce nuove regole su trasparenza, classificazione del rischio, controllo umano e tracciabilità. A questi si aggiungono obblighi sempre più stringenti sulla sovranità dei dati, soprattutto nei settori regolati e relativamente ai dati strategici e sensibili.
Programma di AI governance, il punto di partenza
Nelle organizzazioni strutturate, il primo passaggio per una gestione efficiente del rischio consiste nel chiarire cosa rappresenti l’intelligenza artificiale per l’azienda, quale sia la visione sull’uso dell’AI e a quali valori si ispiri di fronte a un sistema che può prendere decisioni e generare contenuti da zero.
In questa fase, è utile porsi alcune domande chiave:
- Quali sono i principi aziendali che governano l’adozione dell’AI (es. trasparenza, controllo umano, accountability, inclusività)?
- Chi è responsabile della governance dell’AI (a livello esecutivo, operativo, tecnico, legale)?
- A quali normative è soggetta l’azienda (GDPR, AI Act, regolamenti settoriali)?
- Quali sono i limiti etici da rispettare, indipendentemente dalla legge?
Una volta chiariti i fondamenti dell’AI aziendale, vanno formalizzarli in una strategia AI che stabilisca gli obiettivi aziendali per l'uso dell'intelligenza artificiale e definisca le strutture di responsabilità, inclusa l’eventuale creazione di comitati etici o team dedicati.
Un buon programma di AI governance, inoltre, è anche il riferimento per i rapporti esterni che riguardano la filiera dell’AI: partner, fornitori e vendor tecnologici. In un contesto in cui l’AI si costruisce per moduli (tra soluzioni di terze parti, plugin, API, LLM…) avere un quadro di principi consente all’organizzazione di trasferirli anche lungo la filiera.
Il framework di gestione del rischio dell’intelligenza artificiale
L’AI risk management è una componente centrale del programma di governance: se quest’ultima stabilisce i principi e le regole del gioco, il risk management serve a identificare i rischi concreti, misurare l’esposizione dell’azienda agli stessi e attivare meccanismi di controllo e mitigazione.
In ambito aziendale, l'AI risk management funziona come un sistema di prevenzione che monitora costantemente le soluzioni di intelligenza artificiale per intercettare potenziali criticità prima che si trasformino in problemi concreti. La necessità di un framework strutturato nasce dal fatto che i rischi dell'AI sono spesso invisibili, interconnessi e possono manifestarsi in tempi e modalità imprevedibili.
Il framework può essere sviluppato su misura per l’organizzazione, oppure ci si può ispirare a modelli esistenti, come il NIST AI Risk Management Framework o le linee guida ISO/IEC 42001. Queste fonti offrono una base solida per adattare le buone pratiche al proprio contesto operativo.
Discovery e mappatura dei rischi
La costruzione del framework inizia con una fase di discovery dei sistemi AI impiegati dall’azienda e con la contestuale mappatura dei rischi. Questo processo coinvolge team multidisciplinari poiché non rileva solo i rischi tecnici legati a dati e algoritmi, ma anche quelli operativi, reputazionali, legali e di sicurezza.
Classificazione e scoring del rischio
Segue una fase di valutazione e classificazione. Ogni rischio viene analizzato secondo criteri di probabilità e impatto. Questa valutazione permette di giungere ad uno scoring delle priorità e di allocare le risorse in modo efficiente, concentrando l'attenzione sui rischi che potrebbero avere le conseguenze più significative per l'organizzazione.
Controllo e mitigazione del rischio
Un framework efficace deve prevedere meccanismi di controllo e mitigazione dei rischi evidenziati nelle fasi precedenti. Si tratta della fase più operativa, che traduce i principi della governance in regole pratiche che sovrintendono tutta la relazione con i sistemi di AI, dallo sviluppo dei modelli all'acquisto di soluzioni di terze parti fino all'utilizzo dei dati con i sistemi esistenti.
A titolo di esempio, per lo sviluppo interno il framework potrebbe definire soglie minime di accuratezza, test di robustezza da eseguire e verifiche automatiche per identificare bias nei dati di training. Per l'acquisizione di soluzioni esterne, potrebbe invece stabilire criteri di due diligence del fornitore, clausole contrattuali per audit e trasparenza e requisiti di documentazione sui dataset utilizzati.
Monitoraggio e auditing
Il monitoraggio operativo è progettato per rilevare in tempo reale deviazioni dalle performance attese e comportamenti anomali dei sistemi AI. Funziona attraverso dashboard automatizzate che tracciano metriche critiche come accuratezza, qualità dei dati, tempo di risposta e molte altre, con l'obiettivo di trasformare la supervisione da attività reattiva a processo predittivo.
Un asset strategico che evolve nel tempo
Un framework di gestione del rischio efficace non è un documento statico né un adempimento formale, ma un asset strategico su cui costruire l’adozione aziendale dell’intelligenza artificiale. Proprio per questo, non può essere considerato chiuso una volta definito: va aggiornato continuamente in funzione dell’evoluzione del panorama normativo e dei rischi, nonché dell’evoluzione tecnologica sottostante che, si sa, cambia su base quasi quotidiana. Solo in questo modo l’azienda può garantire coerenza, reattività e controllo, anche in contesti complessi e in rapido mutamento.
In Kirey, affianchiamo le aziende lungo l’intero percorso di adozione dell’intelligenza artificiale, non solo tramite lo sviluppo di soluzioni personalizzate, ma anche con la definizione di modelli di governance, framework di gestione del rischio e strategie di integrazione con i processi aziendali.
Se vuoi saperne di più, contattaci: i nostri specialisti sono a disposizione per aiutarti a costruire un approccio vincente per l’introduzione dell’AI in azienda.
