Come costruire un team di conformità AI efficace e trasversale
L’AI non è più uno strumento esclusivo per i data scientist. Ogni dipartimento di un’organizzazione ha il potenziale per utilizzare l’AI per migliorare i propri KPI, dalla produttività e l’efficienza alla redditività e all’esperienza del cliente.
L’adozione dell’AI è in forte crescita e i leader stanno riconoscendo l’importanza di integrare la governance dell’AI nei loro framework aziendali. In un sondaggio globale pubblicato nel 2025, il 77% dei rispondenti ha dichiarato di essere attualmente impegnato in progetti di governance dell’AI. Questa percentuale è salita a quasi il 90% per le organizzazioni già in uso dell’AI. Quasi la metà dei rispondenti ha citato la governance dell’AI come una delle cinque principali priorità strategiche della propria organizzazione.
Alcune aziende adottano un approccio centralizzato alla governance dell’AI, conferendo a un’unica entità l’autorità di gestire e far rispettare le politiche. Altre optano per una metodologia decentralizzata che distribuisce le responsabilità tra più soggetti. Un modello ibrido, in cui i leader esecutivi supervisionano la strategia di governance e i rappresentanti di tutti i dipartimenti che utilizzano l’AI sono coinvolti nella sua attuazione, è sostenuto da esperti del settore.
I tre livelli di difesa di un team di conformità trasversale
Un team di conformità efficace è composto da tre livelli di difesa:
- Team delle unità aziendali e team di data science: Gli strumenti di AI stanno diventando parte integrante dei processi e delle operazioni aziendali quotidiane. Ogni dipartimento con casi d’uso attivi dell’AI dovrebbe avere un rappresentante in questo livello del team trasversale, con i leader delle unità aziendali che definiscono obiettivi, gestiscono rischi e monitorano i risultati.
- Team legali, di conformità e di cybersecurity: Questo secondo livello del team trasversale si concentra sull’identificazione e la minimizzazione dei rischi legati all’AI. Assicura che siano presenti le giuste infrastrutture e controlli tecnici per proteggere i dati dei clienti e allinearsi alle normative di conformità.
- Team esecutivo: Il C-suite ha la responsabilità finale su come l’organizzazione utilizza i dati dei clienti e l’AI per prendere decisioni. I leader esecutivi devono essere pronti a rispondere a domande difficili con precisione e trasparenza.
Costruire una cultura di responsabilità nell’AI
È fondamentale avere un chiaro impegno da parte della leadership per costruire una cultura organizzativa attorno alla governance dell’AI. È necessario sviluppare un codice etico per l’AI, definendo e comunicando sin dall’inizio cosa è giusto e cosa è sbagliato. Una cultura dell’AI responsabile aumenta la fiducia con i soggetti interessati, inclusi clienti, team e regolatori.
I leader dovrebbero vedere la governance dell’AI come un abilitatore aziendale, non come un ostacolo. Trasformare un framework di governance da strumento di mitigazione del rischio a vantaggio competitivo può reinterpretare la conformità normativa come fondamento per l’innovazione.
Azioni per costruire team di conformità robusti
Per costruire team di conformità trasversali robusti, si raccomanda di:
- Dare priorità ai casi d’uso in modo strategico: Identificare tutti i casi d’uso per un dipartimento e come l’AI potrebbe accelerare i progressi o aggiungere valore.
- Categorizzare i casi d’uso in base al rischio: Non tutta l’AI presenta lo stesso rischio. Iniziare con applicazioni AI di alto valore e basso rischio.
- Eliminare la frammentazione: Integrare tutti i dipartimenti per garantire che lavorino insieme e rimangano allineati sulla governance dell’AI.
- Adottare un approccio proattivo alla governance dell’AI: Stabilire KPI di governance e monitorare costantemente ROI e impatto. Il team trasversale dovrebbe incontrarsi regolarmente per discutere problemi, identificare nuovi progetti e monitorare i modelli.
La governance dell’AI è un processo continuo e non deve mai essere considerata conclusa.
