Governance dell’IA: Questi sono i fattori di successo
La generative AI è ormai ben consolidata nelle aziende tedesche: molte hanno già stabilito strategie per l’IA, pianificano prove di concetto o stanno implementando casi d’uso iniziali. Tuttavia, spesso manca una governance dell’IA centralizzata, inserita in una strategia aziendale uniforme.
I benefici di una governance efficace dell’IA sono evidenti: consente decisioni rapide e agilità operativa senza compromettere i requisiti di conformità. Questo è cruciale per garantire che l’introduzione di strutture o unità organizzative non porti a una burocrazia inutile. Sempre più aziende stanno riconoscendo questa necessità, mostrando un crescente interesse per le implementazioni di governance dell’IA.
Definire responsabilità e processi
La struttura organizzativa è al centro della governance dell’IA. Essa definisce responsabilità e ruoli specifici, come il Consiglio di Governance dell’IA, che monitora gli aspetti etici relativi all’IA. Parallelamente, l’organizzazione operativa si concentra sullo sviluppo di processi chiari e attuabili che guidano il ciclo di vita dei sistemi di IA, dalla concezione alla distribuzione e al monitoraggio.
Introdurre il Chief AI Officer (CAIO)
Una governance efficace include anche la figura del Chief AI Officer (CAIO), già utilizzata con successo negli Stati Uniti. La sua funzione centrale nella gestione aziendale è quella di guidare e monitorare la direzione strategica e l’implementazione delle iniziative di IA. I CAIO devono avere una profonda comprensione degli aspetti tecnologici, oltre alla capacità di integrare le tecnologie nella strategia aziendale e massimizzare il loro potenziale di creazione di valore.
Inventario dei casi d’uso dell’IA
Un altro passo fondamentale nella governance dell’IA è identificare le interfacce IA all’interno dell’azienda. È importante comprendere quali dipartimenti utilizzano l’IA, a che punto è lo stato di implementazione e se i singoli casi d’uso siano semplicemente raccolti o effettivamente implementati. Questo inventario consente di eseguire un controllo sistematico dei sistemi di IA, valutarne i rischi e adottare le misure appropriate, integrandole nei sistemi di controllo interno e di gestione della conformità esistenti.
Stabilire la gestione dei rischi
Con l’avanzare della digitalizzazione e l’aumento dell’uso dell’IA, la gestione dei rischi integrata sta diventando sempre più importante. Ciò comporta anche una stretta collaborazione tra i diversi dipartimenti e funzioni, al fine di garantire la trasparenza lungo i processi end-to-end. Questo è cruciale per riconoscere i potenziali rischi derivanti dall’uso dell’IA in fase precoce e gestirli efficacemente.
Differenziare le applicazioni dell’IA
Per una governance di successo dell’IA, le aziende dovrebbero distinguere tra i prodotti o servizi IA offerti ai clienti e l’uso interno della tecnologia per aumentare l’efficienza. Entrambe le aree di applicazione richiedono un approccio specifico per affrontare adeguatamente i rispettivi rischi e garantire una governance efficace dell’IA.
Monitorare il Regolamento UE sull’IA
Il Regolamento UE sull’IA è entrato in vigore a metà 2024 e rappresenta il quadro normativo decisivo per l’uso dell’IA in numerose aziende. È stato presentato un quadro completo per la revisione dei sistemi di IA, che consente di valutare la materialità dei sistemi di IA utilizzati e identificare potenziali lacune di sicurezza, rafforzando così la fiducia nell’uso dei sistemi di IA.
Considerare la protezione dei dati e gli standard BaFin
La normativa BaFin sottolinea che le applicazioni dell’IA comportano anche sfide normative. Le aziende devono dimostrare che i loro sistemi di IA non presentano pregiudizi o discriminazioni sistematiche. Inoltre, i sistemi di IA devono essere robusti contro attacchi e manipolazioni. È quindi fondamentale che le istituzioni finanziarie stabiliscano sistemi di controllo interno adeguati per garantire la conformità a questi requisiti.
Raccomandazione: quadro di governance dell’IA
La governance dell’IA è un elemento essenziale per l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale, specialmente in settori regolamentati. È consigliabile sviluppare un quadro di governance dell’IA specifico per l’azienda, che aiuti a soddisfare i requisiti dell’organizzazione mantenendo la conformità e promuovendo l’innovazione.
I nostri servizi
È stato sviluppato un approccio migliore per affrontare le sfide complesse della governance dell’IA, basato su dieci principi fondamentali: Responsabilità, Integrità dei dati, Spiegabilità, Equità, Privacy, Affidabilità, Sicurezza operativa, Cybersecurity, Sostenibilità e Trasparenza. Sono stati definiti processi e controlli robusti per ciascuno di questi principi e armonizzati con i requisiti normativi.
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È fondamentale una governance olistica dell’IA per le aziende. È disponibile un whitepaper con suggerimenti pratici per un uso sostenibile e di successo dell’intelligenza artificiale.
