I fattori di rischio più comuni dell’IA
Con oltre il 70% delle aziende S&P 500 che forniscono qualche tipo di fattori di rischio legati all’IA nelle loro comunicazioni con la SEC, è un buon momento per esaminare i tipi di fattori di rischio da considerare. Naturalmente, è importante adattare la decisione di includere un particolare fattore di rischio e ciò che viene redatto alle proprie circostanze.
Se si utilizza l’IA in operazioni aziendali chiave (sviluppo prodotto, servizio clienti, analisi), non dimenticare di collegare esplicitamente i rischi di tale utilizzo al modello di business e alla condizione finanziaria. Inoltre, se l’azienda utilizza strumenti di IA esterni, è necessario considerare il rischio dei fornitori, le garanzie contrattuali e la supervisione nel proprio quadro di gestione del rischio.
In alcuni casi, non è sufficiente elencare i rischi. Potresti voler considerare di discutere come l’azienda stia gestendo o mitigando i rischi dell’IA per aumentare la trasparenza e migliorare la qualità delle comunicazioni.
Categorie di fattori di rischio dell’IA
1. Rischio informatico / Privacy dei dati / Rischio IT
Esempio: “L’integrazione di modelli di IA e grandi set di dati aumenta la nostra esposizione ad attacchi informatici, violazioni dei dati o uso improprio dei dati.”
Perché è importante: i sistemi di IA spesso dipendono da grandi volumi di dati e infrastrutture informatiche. Maggiore è il numero di punti di accesso, maggiore è il rischio.
Questioni chiave: integrità dei dati, accesso non autorizzato, attacchi avversariali ai modelli, obblighi normativi riguardanti i dati.
2. Rischio normativo / Legale / di conformità
Esempio: “I quadri normativi emergenti per l’IA (nazionali e globali) possono imporre oneri di conformità aggiuntivi o esporci a responsabilità se i nostri prodotti/servizi basati sull’IA non rispettano le normative.”
Perché è importante: l’IA sta evolvendo rapidamente, ma leggi e regolamenti stanno recuperando. Un’azienda può affrontare un rischio materiale se le sue pratiche IA non sono conformi o se la legge cambia.
Questioni chiave: leggi sulla privacy, pregiudizi/discriminazione algoritmica, regolamentazione finanziaria, governance dei modelli di IA.
3. Rischio operativo / di implementazione
Esempio: “La nostra capacità di integrare l’IA nelle nostre operazioni, nello sviluppo prodotto o nei processi interni potrebbe non avere successo, il che potrebbe comportare ritardi, costi aumentati o fallimenti.”
Perché è importante: anche se la tecnologia è promettente, l’esecuzione è fondamentale. Considera la scarsa qualità dei dati, specifiche errate dei modelli e mancanza di personale qualificato.
Questioni chiave: fallimenti nella formazione/validazione dei modelli, scalabilità, allineamento con i processi aziendali, superamento dei costi.
4. Rischio competitivo / di innovazione
Esempio: “Se i nostri concorrenti riescono a implementare le tecnologie IA in modo più efficace o veloce, potremmo perdere vantaggio competitivo o quota di mercato.”
Perché è importante: l’IA può essere un fattore distintivo. Rimanere indietro può avere conseguenze materiali.
Questioni chiave: velocità del cambiamento, concorrenti dirompenti, costi per rimanere aggiornati, perdita del sentimento dei clienti.
5. Rischio etico / di reputazione
Esempio: “Se i nostri sistemi di IA producono risultati distorti o ingiusti (o sono percepiti come tali), la nostra reputazione potrebbe essere danneggiata o potremmo affrontare azioni legali o controlli normativi.”
Perché è importante: anche senza conseguenze legali dirette, il colpo alla reputazione – e l’impatto aziendale associato – può essere significativo.
Questioni chiave: pregiudizi/discriminazione, trasparenza, percezione pubblica dell’abuso dell’IA, responsabilità sociale.
6. Rischio di terze parti / fornitori
Esempio: “Ci affidiamo a fornitori terzi per componenti di IA, e se falliscono o il modello del fornitore è difettoso, questo potrebbe avere effetti negativi.”
Perché è importante: molte aziende non costruiscono l’intera infrastruttura di IA internamente. Si affidano a modelli, servizi e dati esterni. Ciò solleva ulteriori livelli di rischio.
Questioni chiave: gestione dei fornitori, esternalizzazione delle funzioni chiave di IA, rischio di dipendenza, condivisione dei dati con i fornitori.
7. Limitazioni tecniche / rischio del modello
Esempio: “I sistemi di IA potrebbero non funzionare come previsto, potrebbero produrre output inaccurati o inappropriati, o potrebbero fallire in condizioni nuove o impreviste.”
Perché è importante: anche i migliori algoritmi hanno dei limiti. Input inaspettati, deriva e mancanza di interpretabilità possono portare a risultati indesiderati o dannosi.
Questioni chiave: pregiudizio del modello, overfitting, governance dei “black box”, validazione e monitoraggio delle prestazioni dell’IA.
