Intervista esclusiva con il Dr. Enzo Tolentino: Navigare le frontiere dei framework di governance dell’AI
La Intelligenza Artificiale è rapidamente passata da argomento di tendenza a un motore critico in ogni grande settore. Tuttavia, man mano che l’AI diventa più potente, crescono anche i rischi associati. Durante una recente conferenza, un esperto di governance e compliance dell’AI ha offerto spunti preziosi su come le organizzazioni possono affrontare il crescente panorama della gestione del rischio AI.
Gestione del Rischio AI
Il Doppio Volto dell’AI
L’AI è sia un cambiamento di gioco che un amplificatore di rischi. Le sue capacità offrono velocità, efficienza e intuizioni impossibili fino a un decennio fa. Tuttavia, questi guadagni sono accompagnati da problemi seri, tra cui sfide relative alla privacy, bias incorporati e mancanza di responsabilità.
Il Framework di Rischio AI del NIST
Il framework di rischio AI del NIST si distingue per il suo approccio olistico, invitando le organizzazioni a considerare i rischi in modo globale. Questi rischi non sono sempre visibili o misurabili come altri rischi tecnologici e richiedono una mentalità che si evolve con i sistemi e i rischi.
Fiducia e Governance
La fiducia è un tema centrale in tutti i framework. Il NIST definisce la fiducia in termini operativi, mentre l’ISO 42001 adotta un approccio più orientato alla governance. Mentre il NIST si concentra su aspetti pratici, l’ISO si concentra su come i leader devono integrare i principi di fiducia nella cultura e nelle politiche aziendali.
Inerzia della Leadership
Una delle più grandi zone d’ombra che le organizzazioni devono affrontare è l’inerzia della leadership. Molti dirigenti credono erroneamente che la governance dell’AI sia compito esclusivo del team IT. Tuttavia, il framework ISO 42001 richiede il coinvolgimento attivo dell’alta dirigenza.
Il Contesto è Fondamentale
Il contesto è essenziale. I sistemi AI non operano in isolamento, ma in ambienti reali ricchi di leggi, norme e aspettative. Ignorare il contesto equivale a utilizzare lo stesso approccio in ogni situazione, il che è inefficace.
La Legge AI dell’UE
La Legge AI dell’UE rappresenta un cambiamento radicale, imponendo obblighi dettagliati per i sistemi AI classificati come “ad alto rischio”. Elementi come i sandbox regolatori consentono agli sviluppatori di testare sistemi rischiosi sotto supervisione, stabilendo un benchmark globale.
Framework Ideale
Non esiste un “miglior” framework; dipende dal contesto e dagli obiettivi dell’organizzazione. Il NIST è eccellente per la consapevolezza interna, mentre l’ISO 42001 è ideale per chi opera a livello globale.
Profili Personalizzabili
I profili personalizzabili possono essere visti come una mappa progettata per il viaggio unico di un’organizzazione. Consentono alle aziende di adattare i controlli in base al loro caso d’uso, modello di minaccia e obiettivi.
Spiegabilità vs. Prestazioni
Esiste spesso un compromesso tra spiegabilità e prestazioni. Alcuni modelli AI, come le reti neurali profonde, offrono alta precisione, ma sono difficili da spiegare. Tuttavia, in contesti critici come il punteggio di credito, è fondamentale fornire una giustificazione comprensibile.
Integrazione dei Piani di Trattamento del Rischio
L’integrazione dei piani di trattamento del rischio è fondamentale. Le aziende possono espandere i controlli esistenti per la gestione della sicurezza informatica e della conformità, evitando duplicazioni e garantendo coerenza.
Conclusione
La gestione responsabile dell’AI inizia ben prima che il sistema diventi operativo. È essenziale che le organizzazioni si concentrino non solo sulla tecnologia, ma anche sulla costruzione di una cultura di fiducia, responsabilità e consapevolezza etica.
