Governance Rapida nel Paesaggio dell’Intelligenza Artificiale
Le organizzazioni che sviluppano e implementano strumenti di intelligenza artificiale dovrebbero stabilire ora le fondamenta di governance, poiché i quadri normativi continuano a evolversi. Mentre le aziende cercano di navigare in un paesaggio normativo in rapida evoluzione, la governance e la gestione dei rischi rimangono considerazioni centrali per i leader del settore.
Cos’è l’Approccio “Fast GRC”?
Le procedure legali e di conformità tradizionali spesso richiedono mesi, il che potrebbe non allinearsi con il ritmo dello sviluppo e dell’implementazione dell’IA. Sotto il modello Fast GRC, le aziende possono accelerare le decisioni di governance attraverso modelli riutilizzabili, gruppi di revisione interfunzionali e supporto esecutivo. Questa struttura consente ai team di leadership di valutare rapidamente i rischi e i benefici, anche mentre i prodotti di IA evolvono durante lo sviluppo.
Viene anche descritto un modello di governance basato su guardrail, in cui le unità aziendali possono operare liberamente all’interno di confini di sicurezza e protezione stabiliti. Quando l’azienda tenta qualcosa di nuovo al di fuori dei guardrail esistenti, i team GRC e legali possono rapidamente eseguire le valutazioni necessarie, che porteranno poi a modificare o aggiornare i guardrail esistenti.
Approcci Emergenti alla Regolamentazione dell’IA
Tre approcci ampi stanno plasmando la regolamentazione dell’IA: restrittivo, pro-innovazione e guardrail. L’approccio restrittivo sostiene un forte controllo per affrontare i rischi per la sicurezza, mentre l’approccio pro-innovazione favorisce una regolamentazione minima per accelerare lo sviluppo tecnologico. L’approccio guardrail richiede trasparenza mirata e regole specifiche per settore senza vincolare ampiamente l’innovazione.
Come si Sta Sviluppando la Regolamentazione dell’IA?
Il paesaggio normativo dell’IA rimane frammentato, con stati che avanzano leggi differenti. Le aziende devono navigare in più giurisdizioni e pressioni quasi normative, incluse le emergenti norme di settore e gli esiti di contenzioso. È necessario preparare rapporti di trasparenza che delineano le fonti di dati e l’uso dell’IA; eseguire valutazioni di rischio per la sicurezza; sviluppare politiche per gestire lo sviluppo e l’implementazione dell’IA; e stabilire forum di governance esecutiva che possano prendere decisioni rapide basate sui rischi.
In conclusione, le aziende sono chiamate a stabilire modelli di governance agili che possano tenere il passo con l’innovazione dell’IA, affrontando al contempo le sfide della regolamentazione in evoluzione.
