Missouri sta valutando 16 proposte di legge per regolare l’IA, ma nessuna è ancora stata approvata e i legislatori temono di perdere i finanziamenti per la banda larga. Il disegno di legge di Nicola mira a dichiarare l’IA non senziente, vietare la sua riconoscibilità legale e obbligare gli operatori a informare gli utenti delle interazioni con l’IA.
Il Colorado AI Policy Work Group ha proposto una revisione della legge sull’intelligenza artificiale che, se approvata, sposterà la data di entrata in vigore al 1° gennaio 2027 e semplificherà notevolmente gli obblighi per i datori di lavoro. La proposta elimina requisiti come la gestione del rischio e le valutazioni d’impatto, concentrandosi principalmente su trasparenza, avvisi e revisione umana.
Il documento presenta una guida pratica per i leader della conformità su come adottare l’IA generativa in modo responsabile, evidenziando i rischi di conformità e le strategie di governance basate sul rischio. Propone un modello a tier per la classificazione dei casi d’uso e raccomanda l’implementazione di registri, controlli tecnici e formazione continua per mitigare i pericoli di “Shadow AI” e garantire trasparenza e responsabilità.
L’assenza di uno standard federale per le politiche IA sta creando un mosaico di regole statali conflittuali che minacciano la competitività americana. Appian si propone di colmare questo vuoto, fungendo da ponte tra l’industria tecnologica e i governi per introdurre linee guida unificate e guardrail di sicurezza.
Le aziende manifatturiere stanno introducendo strumenti di IA nei loro sistemi senza adeguati controlli TPRM, creando rischi di esposizione dei dati sensibili e di non conformità al Regolamento IA dell’UE. È necessario aggiornare i processi di valutazione, aggiungere questionari specifici per l’IA e rivedere la composizione dei comitati di governance per colmare queste lacune.
L’articolo spiega come il “AI washing” – la sovrastima delle capacità di intelligenza artificiale – esponga i dirigenti a rischi legali, di responsabilità personale e di perdita di valore aziendale. Propone un framework di governance basato su metriche quantitative, guidato dal CIPO, per verificare le dichiarazioni sull’AI e trasformare la conformità in un vantaggio competitivo.
SAS presenta AI Navigator, una soluzione SaaS che consente alle organizzazioni di mappare e gestire l’uso dell’IA, collegando modelli, agenti e LLM alle politiche interne e alle normative esterne. La piattaforma offre una panoramica centralizzata degli asset IA, facilitando la governance, la conformità e l’adozione sicura dell’intelligenza artificiale.
Il progetto ha ottimizzato processi chiave e introdotto interventi tecnologici mirati, aumentando di tre volte la capacità di elaborazione dell’AI del ministero e migliorando l’efficienza e la stabilità dei sistemi. Inoltre, è stato rafforzato il quadro di governance dell’AI, allineandolo alla legislazione europea e garantendo una distribuzione responsabile e scalabile dell’AI nel settore pubblico.
Il documento sostiene che la regolamentazione dell’IA dovrebbe adottare il modello delle organizzazioni autor regolamentate (SRO) del settore finanziario, dove le imprese si auto-regolano sotto supervisione governativa per affrontare problemi di concorrenza, asimmetria informativa e velocità di evoluzione. Propone la creazione di un’agenzia di supervisione che renda obbligatoria l’adesione a un SRO per tutti i laboratori di intelligenza artificiale di frontiera.
Il pacchetto Omnibus sull’AI ha subito un nuovo stallo a Bruxelles, rimandando le discussioni su scadenze cruciali per i sistemi ad alto rischio, con la prossima trilogia prevista tra due settimane. Nonostante le tensioni, l’entrata in vigore dell’AI Act per i sistemi ad alto rischio resta fissata al 2 agosto 2026.
