La lotta per una buona governance dell’IA è reale
Molte organizzazioni che implementano l’IA riconoscono la necessità di regole, ma poche hanno capito come costruire un modello di governance maturo.
Secondo un recente sondaggio, tre organizzazioni su quattro riferiscono di avere un processo di governance dell’IA dedicato, ma solo il 12% descrive i propri sforzi come maturi.
Le preoccupazioni per la privacy stanno spingendo verso maggiori regole, con il 93% delle organizzazioni che pianificano ulteriori investimenti per tenere il passo con la complessità dei sistemi di IA e le aspettative di clienti e regolatori.
La complessità della governance
La lotta per stabilire una buona governance è reale, concordano gli esperti di IA. Tuttavia, il riconoscimento da parte dei professionisti IT e della sicurezza che hanno lavoro da fare è un buon segno. La governance è rimasta indietro rispetto all’adozione dell’IA, e molti leader IT devono prendere decisioni su conformità, questioni etiche e trasparenza mentre la tecnologia viene implementata.
Un problema significativo è la spinta per l’adozione rapida e il bisogno di ottenere ritorni su quella tecnologia. I leader IT devono anche considerare questioni come la privacy e la condivisione dei dati con i fornitori di IA, poiché l’adozione di progetti IA continua a crescere.
Le sfide della governance
La velocità di adozione dell’IA ha complicato gli sforzi di governance. Molte organizzazioni si stanno muovendo rapidamente per implementare l’IA in funzioni come marketing, automazione e efficienza operativa, ma la maturità della governance spesso rimane indietro. La natura opaca di molti sistemi di IA rende difficile rintracciare le decisioni, identificare i bias e stabilire una chiara responsabilità quando qualcosa va storto.
Una governance efficace dell’IA dipende da pratiche operative strutturate, come la documentazione delle limitazioni dei modelli, la conduzione di audit sui bias e la sicurezza, e l’istituzione di flussi di lavoro per la revisione e il monitoraggio. I leader dell’IA devono soddisfare le crescenti aspettative in materia di trasparenza, consenso e conformità normativa.
Governance e dati
La lotta per una migliore governance dell’IA deriva da una mancanza di buona governance dei dati. Molte aziende stanno ancora cercando di stabilire una governance efficace dei dati, mentre si trovano a fronteggiare paesaggi tecnologici in rapida evoluzione e nuove esigenze di formazione per gestire la governance in modo efficace.
Si raccomanda di stabilire team interfunzionali per affrontare le questioni di governance. I leader IT devono spingere per un’uditabilità e una spiegabilità adeguate nei loro strumenti di IA.
La necessità di leadership
La leadership è cruciale e le figure di vertice devono definire la governance come una responsabilità fondamentale nell’implementazione dell’IA. Le organizzazioni dovrebbero evitare di trattare la regolamentazione come l’unico motore dei modelli di governance, e ancorare le decisioni di governance all’impatto umano.
La governance dell’IA deve essere vista come una pratica quotidiana, non solo come un insieme di regole. I leader IT dovrebbero documentare quali output dell’IA possono e non possono essere spiegati, trasformando così l’IA responsabile in una pratica sistematica.
