L’intelligenza artificiale generativa sta passando da un’implementazione sperimentale a una pratica, ma le organizzazioni devono affrontare il problema della governance. È fondamentale che i leader delle aziende considerino la governance dell’IA come un’iniziativa chiave e integrino la gestione del rischio fin dall’inizio.
Con l’entrata in vigore della legge AI dell’UE, le organizzazioni che sviluppano o utilizzano sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio dovranno rispettare nuove obbligazioni. Queste misure sono progettate per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale identificati non compromettano i diritti fondamentali, la sicurezza e la salute dei cittadini europei.
È facile costruire un prototipo di intelligenza artificiale che sembra promettente in una demo, ma è molto più difficile trasformare quel prototipo in un prodotto affidabile e utilizzabile. Questo articolo esplora le sfide che le squadre affrontano nel portare i progetti di IA dalla fase di prova alla produzione scalabile e responsabile.
Il Kenya ha bisogno di coerenza normativa, maturità istituzionale e un impegno condiviso per l’equità nell’accesso al credito. L’intelligenza artificiale offre opportunità per ampliare l’accesso al credito, ma senza un quadro di governance etico, potrebbe perpetuare l’esclusione e il bias algoritmico.
L’adozione dell’AI sta aumentando nel marketing e nella pubblicità, ma le misure di sicurezza non tengono il passo. Nonostante oltre il 70% dei marketer abbia già riscontrato incidenti legati all’AI, meno del 35% prevede di aumentare gli investimenti nella governance dell’AI nei prossimi 12 mesi.
Con l’emergere dell’IA come forza fondamentale nell’innovazione globale, i governi di Corea del Sud, Giappone e Taiwan stanno sviluppando quadri normativi per la sua regolamentazione. Ognuno di questi paesi adotta un approccio distintivo, cercando di bilanciare il rischio e l’innovazione nel settore dell’IA.
Le compagnie di assicurazione stanno integrando sempre più l’IA nei processi di sottoscrizione, pricing, gestione dei sinistri e servizio clienti, aumentando la velocità di elaborazione dei dati e migliorando l’interazione con i clienti. Tuttavia, questa tecnologia porta con sé nuove sfide normative e etiche, come garantire la trasparenza degli algoritmi e prevenire discriminazioni ingiuste.
Il 10 luglio 2025, la Commissione Europea ha rilasciato la bozza finale del Codice di Pratica sull’Intelligenza Artificiale a Scopo Generale (GPAI), progettato per aiutare l’industria a conformarsi alle regole dell’AI Act. Tuttavia, emerge un problema fondamentale: un disconnettersi epistemico e concettuale al centro dell’AI Act dell’UE, in particolare nel suo approccio all’AI a scopo generale.
Il 2 agosto 2025 ha segnato una pietra miliare importante per il Regolamento sull’IA dell’UE, in quanto i modelli di intelligenza artificiale a uso generale sono ora soggetti a requisiti specifici. Gli sviluppatori devono pubblicare documentazione dettagliata e attuare misure di sicurezza, in preparazione per l’applicazione delle normative che inizierà ad agosto 2026.
L’Unione Europea è ancora intrappolata in una questione di copyright sull’IA, poiché le modifiche ai requisiti di copyright nell’AI Act manterranno l’inerzia della crescita dell’IA, ma creeranno anche nuove sfide. La conformità alle normative sul copyright rappresenta un problema complesso, poiché le obbligazioni di copyright riducono la quantità di dati disponibili e aumentano i costi di licenza per i dati di addestramento dei modelli di IA.