AI per il CRO: Trasformare la governance, la conformità e la sicurezza dell’AI
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale e le tecnologie AI hanno assunto un ruolo fondamentale nel successo delle funzioni di rischio all’interno delle organizzazioni. Questo articolo esplora come i Chief Risk Officers (CRO) possano implementare strategie AI efficaci per gestire i rischi e promuovere una governance responsabile.
Importanza dell’AI per la gestione del rischio
Con un elenco significativo di benefici e casi d’uso, l’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo cruciale nel successo delle aziende di medie dimensioni, in particolare per le funzioni di rischio. Con l’avanzare delle tecnologie AI, i CRO sono diventati attori chiave nell’implementazione di strategie AI efficaci per gestire proattivamente i rischi associati all’AI e stabilire solide fondamenta di governance.
Secondo un’indagine condotta nel 2025, il 91% degli executive delle aziende di medie dimensioni utilizza formalmente o informalmente l’AI nelle pratiche aziendali. Tuttavia, il 53% delle organizzazioni che hanno adottato l’AI generativa si sentono solo parzialmente preparate a farlo.
Ruolo dei CRO nell’adozione dell’AI
I CRO possono sfruttare strumenti AI emergenti per affrontare questioni di compliance, navigare nella governance dei dati e mitigare i rischi a livello aziendale. Alcuni aspetti chiave da considerare includono:
- Allineamento: Le strategie di governance AI devono supportare gli obiettivi e i valori dell’organizzazione.
- Coerenza: Le pratiche di governance dei dati devono essere uniformi a livello aziendale.
- Definizione: Ruoli e responsabilità devono essere chiaramente definiti per criteri di valutazione dei modelli e strutture di supervisione.
- Decisioni informate: La risposta agli incidenti e la formazione degli utenti devono essere chiaramente definite per garantire la conformità normativa.
Problemi chiave da affrontare
Con l’enorme potenziale dell’AI, le aziende possono utilizzare questa tecnologia in vari modi per gestire la compliance e stimolare l’innovazione. Alcuni fattori critici da considerare includono:
- Modelli di responsabilità condivisa: Stabilire chiare responsabilità tra l’organizzazione e i fornitori.
- Considerazioni sui dati: Affrontare aspetti di privacy, sicurezza e conformità dei dati.
- Processo di sviluppo del modello: Fornire visibilità sulle metodologie di sviluppo AI dei fornitori.
- Allineamento con i valori: Garantire la conformità etica e normativa che si allinea ai valori organizzativi.
Opportunità e sfide nell’uso dell’AI
La gestione del rischio è un’area con un enorme potenziale di ottimizzazione attraverso soluzioni AI. Tuttavia, i CRO devono considerare la possibilità di bias che può emergere in diverse forme, tra cui:
- Bias dei dati: Si verifica quando dati irrilevanti vengono utilizzati per addestrare modelli, influenzando inappropriatamente i risultati.
- Bias umano: Si verifica quando gli utenti influenzano inconsapevolmente l’input e le interazioni con i modelli.
- Bias etico: Deriva da limitazioni organizzative, come la raccolta di dati da un solo sottoinsieme demografico.
È fondamentale che i CRO stabiliscano principi di monitoraggio e audit per determinare l’efficacia e la gestione del rischio dei modelli AI.
Conclusione
L’AI sta rapidamente cambiando il modo in cui lavoriamo e gestiamo i rischi. L’implementazione di strumenti e modelli AI è diventata una necessità per le aziende che cercano di trasformare i propri processi. Tuttavia, data la complessità associata a tali avanzamenti tecnologici, la governance dell’AI è diventata una preoccupazione critica per i leader del rischio.
I leader del rischio possono comprendere come elaborare una solida strategia di implementazione dell’AI, ma è necessario un supporto aggiuntivo per determinare le migliori soluzioni AI e il framework più vantaggioso.
