11 Passi per Eseguire un Audit sull’AI Generativa sul Luogo di Lavoro
Con l’aumento dell’integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale generativa nelle operazioni quotidiane, in particolare nelle risorse umane, diventa sempre più evidente la necessità di un audit approfondito dell’AI. Proprio come le aziende valutano regolarmente la parità retributiva, la conformità legale e la sicurezza dei dati, i team di compliance dovrebbero dedicare attenzione all’uso responsabile dell’AI all’interno dell’impresa. Un audit ben pianificato può aiutare a identificare potenziali rischi legali, operativi e reputazionali prima che si intensifichino e informare la preparazione di politiche adeguate riguardanti l’AI.
1. Identificare un Team di Audit Interfunzionale
Iniziare formando un team di audit interfunzionale composto da rappresentanti delle risorse umane, della compliance, della tecnologia dell’informazione e del settore legale. Questo approccio consente che diverse voci partecipino all’audit, riducendo la possibilità di lacune o direttive conflittuali tra i vari dipartimenti.
2. Mappare l’Uso dell’AI
Dopo aver formato il team di audit, le aziende dovrebbero mappare gli strumenti di AI e i fornitori in uso. Questa mappatura dovrebbe rispecchiare il processo di mappatura dei dati completato in relazione alla privacy dei dati dell’organizzazione, includendo non solo strumenti di chatbot o software di decisione automatizzata, ma anche piattaforme di analisi dei dati.
3. Identificare le Leggi e i Regolamenti Rilevanti per l’Audit
In assenza di una legge nazionale completa sull’AI, le aziende devono rimanere aggiornate su un patchwork di regolamenti federali, statali e internazionali in evoluzione. Alcuni stati americani hanno già implementato quadri giuridici relativi all’AI, come il Local Law 144 di New York City, che richiede audit di bias per gli strumenti decisionali automatizzati.
4. Valutare il Potenziale Bias
Anche quando gli strumenti di AI vengono utilizzati con le migliori intenzioni, il bias può emergere. Le organizzazioni dovrebbero condurre una valutazione dettagliata del bias per ciascuno strumento di AI, utilizzando sia revisioni tecniche che interviste con le parti interessate chiave.
5. Mantenere Trasparenza e Documentazione Adeguata
Le organizzazioni dovrebbero prestare attenzione alla trasparenza riguardo a come gli strumenti di AI vengono sviluppati e implementati. È fondamentale documentare le fonti di dati utilizzate e le eventuali interventi effettuati per affrontare il bias.
6. Rivedere i Contratti dei Fornitori
Le aziende che utilizzano soluzioni di AI di terze parti dovrebbero esaminare attentamente i contratti con i fornitori. È importante cercare clausole che trattano questioni chiave come la responsabilità per le richieste di bias e l’aderenza agli standard di sicurezza dei dati.
7. Aggiornare le Politiche Interni sull’Uso dell’AI
È opportuno implementare o affinare una politica interna sull’uso dell’AI che si applica a tutta l’organizzazione, identificando gli strumenti approvati e delineando gli usi accettabili.
8. Valutare e Implementare la Formazione sull’Uso dell’AI
Le organizzazioni devono garantire che i dipendenti che gestiscono o fanno affidamento sugli strumenti di AI ricevano una formazione adeguata. I moduli di formazione dovrebbero enfatizzare l’etica dei dati e i rischi associati.
9. Garantire la Privacy e la Sicurezza dei Dati
Le aziende dovrebbero istituire forti protezioni dei dati in ogni fase del ciclo di vita dell’AI, limitando l’accesso alle informazioni personali sensibili e prevenendo la divulgazione involontaria di dati.
10. Fornire Divulgazioni e Notifiche
È importante che gli stakeholder ricevano appropriate divulgazioni riguardanti l’uso dell’AI. Quando l’AI è un fattore materiale nelle decisioni HR, comunicarlo può contribuire a costruire fiducia.
11. Stabilire Monitoraggio e Metriche Continuativi
Oltre all’audit iniziale, il monitoraggio continuo dei processi e dei risultati è cruciale. Le metriche chiave possono includere tassi di bias, livelli di precisione e rapporti sugli incidenti di conformità.
Seguendo questo quadro completo per l’audit degli strumenti di AI, le organizzazioni possono ridurre significativamente i rischi legali, preservare la sicurezza e l’integrità dei dati, e aumentare la fiducia nelle loro iniziative basate sull’AI.
