AI-Specific Diligence nelle Transazioni Aziendali
In un’epoca di crescente utilizzo e supervisione dell’IA, la due diligence specifica per l’IA è un componente critico di qualsiasi transazione aziendale in cui l’azienda target utilizza l’IA in modo significativo.
La prima reazione in molte transazioni è quella di dirigere tutto ciò che appare tecnico verso ambiti familiari, come la proprietà intellettuale (IP), la privacy, la cybersecurity e i contratti commerciali. Sebbene la due diligence tradizionale possa rivelare alcuni di questi rischi, non metterà a fuoco le questioni uniche presentate dallo sviluppo, dall’uso e dal dispiegamento dell’IA, come:
- Provenienza opaca del modello.
- Dati di addestramento contaminati.
- Pratiche di valutazione e monitoraggio inadeguate.
- Dipendenze silenziose da modelli di terze parti.
- Dispiegamenti non ufficiali da parte dei team aziendali.
- Termini contrattuali che trasferiscono la responsabilità dai fornitori agli acquirenti.
Inoltre, l’IA presenta rischi più dinamici. I sistemi di IA apprendono dai dati, si adattano a nuovi contesti e a volte si comportano in modo diverso quando vengono dispiegati rispetto agli ambienti di test. L’accuratezza di un sistema può degradarsi o deviare senza alcuna modifica al codice. Anche il panorama legale è in evoluzione. Il rischio deriva non solo da ciò che la legge attualmente vieta, ma anche da ciò che i regolatori e le controparti si aspettano che un’organizzazione responsabile faccia in futuro. Questi rischi dinamici non si adattano perfettamente ai modelli di due diligence più vecchi e comprendere queste questioni è cruciale per determinare la valutazione dell’affare, la struttura della transazione, l’allocazione del rischio, i piani di integrazione e i budget per la riparazione post-chiusura.
Poiché gli approcci di due diligence tradizionali potrebbero non catturare completamente le preoccupazioni relative all’IA, diventa imperativo per gli acquirenti e i loro consulenti condurre una due diligence specifica per l’IA per identificare e mitigare questi rischi.
Fattori Chiave che Definiscono l’Ambito della Due Diligence sull’IA
La profondità e il focus della due diligence sull’IA dovrebbero essere adattati alla struttura della transazione, a come e in quale misura l’azienda target utilizza l’IA, al ruolo dell’azienda nello sviluppo o nel dispiegamento dell’IA e ai settori e alle giurisdizioni specifiche implicate.
Struttura della Transazione (Investimento vs Acquisizione)
La struttura della transazione influisce sulla profondità della due diligence. Ad esempio, in un investimento minoritario, l’investitore potrebbe eseguire una revisione più limitata concentrandosi su preoccupazioni o dichiarazioni specifiche. In caso di acquisizione totale di un target, l’acquirente richiede tipicamente una revisione completa di tutti gli asset, sistemi e pratiche relative all’IA.
Commercializzazione dell’IA vs Uso Interno
Un fattore cruciale che impatta il processo di due diligence è se l’azienda target vende o concede in licenza soluzioni di IA ai clienti (commercializzazione esterna) o utilizza semplicemente l’IA internamente per supportare la propria attività.
Estensione e Materialità dell’Uso dell’IA
Il team di due diligence dovrebbe valutare quanto significativamente l’azienda target dipende dall’IA nella sua attività. Se le tecnologie IA sono centrali per i prodotti, servizi o operazioni del target, la due diligence relativa all’IA dovrebbe essere un focus principale.
Ruolo come Sviluppatore di IA vs Distributore di IA
Il consulente dovrebbe considerare se il target è principalmente uno sviluppatore di IA, creando modelli o algoritmi proprietari, o un distributore di IA, implementando strumenti IA di terze parti.
Industrie e Giurisdizioni Rilevanti
Il settore industriale dell’acquirente e del target può influenzare notevolmente l’esposizione ai rischi dell’IA. Ad esempio, uno strumento IA utilizzato nella sanità o nei servizi finanziari attirerà un esame attento sotto le leggi sulla privacy sanitaria o le normative finanziarie.
Fonti di Informazione
Una due diligence efficace sull’IA si basa sulla raccolta di informazioni complete da diverse fonti critiche. È essenziale richiedere e rivedere la documentazione che il target può fornire sui suoi sistemi IA, comprese le schede modello, le valutazioni interne dei rischi, i documenti tecnici, i risultati dei test e delle validazioni.
Valutazioni di Sicurezza ed Etica
Se la tecnologia IA potrebbe potenzialmente causare danni o problemi etici, l’acquirente dovrebbe accertarsi che il target abbia eseguito valutazioni di sicurezza o revisioni etiche.
Pensieri Finali
Incorporare una due diligence approfondita sull’IA nel proprio approccio alle transazioni metterà acquirenti e investitori in una posizione migliore per chiudere transazioni con fiducia e integrare i target in modo fluido e sicuro.
