Il Ruolo della Standardizzazione nella Gestione dei Rischi dell’AI
Con l’emergere dell’AI in Singapore e nel resto del mondo, le organizzazioni devono affrontare una serie di sfide nella gestione dei rischi che questa tecnologia trasformativa porta con sé. Non solo le aziende si concentrano su questo aspetto, ma anche regolatori e governi stanno creando quadro normativi per l’AI per affrontare i rischi specifici o le preoccupazioni all’interno delle loro giurisdizioni o settori.
Il Matrice dei Rischi dell’AI: Perché Non è Tutto Nuovo
L’AI e il software tradizionale condividono molte pratiche di gestione dei rischi, come i cicli di sviluppo e l’hosting delle tecnologie. Tuttavia, l’imprevedibilità dell’AI e la sua dipendenza dai dati introducono rischi unici, oltre alla gestione dei rischi tecnologici esistenti. Con l’aumento dell’AI generativa, un numero sempre maggiore di persone adotta e utilizza questa tecnologia, aumentando la superficie di attacco e le esposizioni ai rischi.
Inoltre, man mano che i modelli di AI generativa assorbono più dati aziendali, i rischi di divulgazione accidentale di informazioni stanno aumentando, in particolare dove i controlli di accesso non sono stati implementati correttamente. L’AI comporta anche rischi in aree come la privacy, l’equo trattamento, la spiegabilità e la trasparenza.
Trovare un Equilibrio in un Tempo di Cambiamenti Costanti
Tra le sfide, la maggiore è che l’AI evolve così rapidamente che la gestione dei rischi deve essere vista come un obiettivo in movimento. Questo pone le organizzazioni di fronte a un dilemma: non adottare l’AI rapidamente significa rimanere indietro rispetto ai concorrenti; accelerare troppo potrebbe comportare problemi etici, legali e operativi.
L’equilibrio da raggiungere è quindi delicato, e questo si applica non solo alle grandi aziende, ma anche a imprese di tutte le dimensioni in ogni settore, dove l’implementazione dell’AI nelle operazioni aziendali sta diventando routine. Come possono quindi le organizzazioni gestire meglio i rischi senza rallentare l’innovazione o essere eccessivamente prescrittive?
In questo contesto, gli sforzi di standardizzazione, come l’ISO/IEC 42001:2023, forniscono indicazioni alle organizzazioni per stabilire, implementare, mantenere e migliorare continuamente un Sistema di Gestione dell’Intelligenza Artificiale (AIMS). Sviluppato dal comitato ISO/IEC JTC 1/SC 42 per gli standard AI, rappresenta un consenso globale e offre un approccio strutturato per gestire i rischi associati all’implementazione dell’AI.
Standardizzazione: La Panacea per il Dolore dell’AI
Seguire uno standard come l’ISO 42001 è utile anche in altri modi. Il suo approccio aiuta ad affrontare la frammentazione dell’adozione dell’AI all’interno delle aziende, dove era stata precedentemente isolata nei team di scienza dei dati. La diffusione di soluzioni di AI generativa ha portato a uno sprawl di implementazione che mette pressione alle aziende nella gestione dei rischi dell’AI su scala molto più ampia.
Con questo emergono tre punti critici: una mancanza di responsabilità chiara per il ricorso alle decisioni dell’AI; la necessità di bilanciare velocità e cautela; e, per le aziende con operazioni in diverse giurisdizioni, le sfide di navigare tra linee guida frammentate da diversi regolatori.
Ancora una volta, adottare un approccio standardizzato funziona meglio. Il quadro unificato e internazionalmente riconosciuto per la governance dell’AI dell’ISO 42001, ad esempio, affronta questi problemi. Stabilisce strutture di responsabilità chiare e, invece di dettare l’uso di tecnologie specifiche o passaggi di conformità, offre principi guida che le organizzazioni possono seguire quando stabiliscono un programma di gestione dei rischi dell’AI. Questo approccio basato sui principi evita anche due preoccupazioni chiave sulla gestione dei rischi dell’AI: che possa soffocare l’innovazione e che standard eccessivamente prescrittivi diventino rapidamente irrilevanti.
In un mondo in cui l’AI diventa sempre più intrecciata nel tessuto delle aziende, le organizzazioni devono garantire di essere pronte per i suoi rischi. Standardizzare il proprio approccio assicura che possano posizionarsi per navigare più facilmente nelle future normative sull’AI, mitigare i rischi di conformità e innovare responsabilmente. In questo modo, l’AI può rimanere una forza per il bene — sia per le organizzazioni stesse che per la società in generale.
