Netskope ha presentato Netskope One Data Lineage, un nuovo prodotto che offre visibilità e analisi dettagliate sulla provenienza, il movimento e l’utilizzo dei dati attraverso servizi cloud, aiutando le organizzazioni a rafforzare la governance e la compliance nell’uso degli strumenti di intelligenza artificiale.
Durante il Compliance Week a Fort Lauderdale è emerso chiaramente che, mentre le aziende corrono a implementare l’intelligenza artificiale, i programmi di conformità faticano a gestire la scala, la velocità e l’incertezza introdotte dalla tecnologia. Nicole Diaz di OpenAI ha illustrato come l’IA imponga di ripensare i criteri di conformità efficace.
La Corea ha lanciato il Consiglio per la Privacy AI 2026 per co-progettare quadri etici e normativi per la governance dei dati nell’era dell’intelligenza artificiale. Il consiglio riunisce 37 membri provenienti da governo, industria, accademia, giurisprudenza e società civile, con l’obiettivo di stabilire standard per la privacy nei sistemi AI autonomi.
Le modifiche proposte dalla Commissione Europea all’AI Act potrebbero avere implicazioni significative per il settore pubblico del Regno Unito, anche se le normative non si applicano direttamente nel paese. Le organizzazioni pubbliche britanniche che collaborano con fornitori basati nell’UE potrebbero dover allinearsi agli standard emergenti dell’IA dell’UE, con effetti su appalti, supervisione e formazione.
L’IA sta trasformando il modo in cui le organizzazioni operano, promettendo maggiore efficienza e nuove opportunità di innovazione, ma porta con sé anche incertezze. Una governance equilibrata è essenziale per proteggere e al tempo stesso stimolare l’uso responsabile dell’IA.
Il Congresso dovrebbe guidare le politiche sull’IA a livello nazionale per evitare una frammentazione regolatoria che ostacoli l’innovazione e il commercio interstatale, considerando che nel 2025 sono state proposte oltre 1.200 leggi sull’IA.
Dal 5 febbraio 2026, la California ha introdotto leggi pionieristiche che obbligano le piattaforme AI a identificarsi chiaramente come non umane nelle interazioni con i minori, al fine di mitigare l’impatto psicologico dell’AI generativa sui bambini e adolescenti e promuovere una maggiore trasparenza digitale.
Il 2 febbraio 2026, il UKAI Life Sciences Working Group ha presentato una risposta alla MHRA riguardo alla regolamentazione dell’IA nella sanità, sottolineando l’importanza di un approccio basato sul rischio e la chiarezza nella responsabilità lungo tutto il ciclo di vita dei sistemi IA.
The main challenge in AI governance is not technological but understanding the complex interactions between human behavior, organizational structures, and emerging AI capabilities. Effective governance requires a systems thinking approach that acknowledges and addresses these interdependencies.
Il deputato Jay Obernolte propone un piano di regolamentazione federale dell’intelligenza artificiale basato su una supervisione settoriale, con l’obiettivo di ottenere un sostegno bipartisan e preservare la capacità legislativa degli stati senza interferire con l’autorità federale.