Governance dell’Intelligenza Artificiale nel Settore Pubblico
Le organizzazioni, sia nel settore pubblico che in quello privato, stanno adottando l’intelligenza artificiale (IA) a una velocità straordinaria. I leader vedono l’IA come un elemento trasformativo, in grado di aumentare la produttività e sbloccare informazioni precedentemente sepolte nei sistemi aziendali. Strumenti come Microsoft 365 Copilot vengono implementati rapidamente mentre le organizzazioni si affrettano a catturare vantaggi precoci.
Il Rischio Nascosto della Governance dell’IA
I sistemi tradizionali di gestione dei contenuti aziendali si basano su decenni di disciplina di governance, imponendo strutture di autorizzazione, politiche di classificazione, regole di conservazione e audit. Tuttavia, quando i dati vengono trasferiti in un ambiente IA, gran parte di quel contesto di governance scompare. I sistemi IA spesso elaborano e “imparano” dai documenti senza preservare i controlli di accesso che li proteggevano. Questo disallineamento crea situazioni in cui gli strumenti IA presentano materiale sensibile o regolamentato a utenti non autorizzati.
Il Problema dei Costi con il Consumo dei Dati IA
I modelli IA elaborano qualsiasi cosa venga loro fornita, indipendentemente dalla rilevanza aziendale. Quando ai sistemi IA viene concesso accesso a archivi storici completi o a un’ampia gamma di repository di contenuti, le risorse di elaborazione necessarie aumentano notevolmente, portando a spese operative non pianificate. Molte organizzazioni scoprono che i costi dell’IA non riguardano principalmente l’uso, ma il volume dei dati.
La Necessità di Cicli di Contenuto Continuo
Un’importante intuizione emerge dalla modellazione avanzata dei costi dell’IA: la rilevanza non è statica. Il valore dei contenuti cambia nel tempo e anche la loro accessibilità ai sistemi IA dovrebbe cambiarne. Non tutte le informazioni meritano di rimanere continuamente disponibili ai modelli IA. Rivedendo continuamente quali contenuti siano accessibili all’IA, le organizzazioni possono mantenere aggiornata la loro base di conoscenza IA controllando i costi di elaborazione.
Il Paesaggio Frammentato dei Contenuti Aziendali
Le sfide dell’IA sono amplificate dalla natura frammentata delle informazioni aziendali. Le organizzazioni solitamente memorizzano contenuti in vari sistemi, compresi piattaforme ECM legacy, repository cloud, spazi di lavoro di progetto e archivi dipartimentali. All’interno di questi silos, il contenuto tende a rientrare in tre categorie principali: documenti statici, documenti dinamici e documenti controllati.
La Soluzione: Uno Strato Intermediario Governato
Il miglior approccio è stabilire uno strato intermediario governato ed economico tra i sistemi aziendali e le piattaforme IA. Questo strato garantisce che l’IA riceva solo le informazioni corrette e sempre con la governance a livello di origine preservata. Questa soluzione consente di trasformare archivi legacy in fonti di conoscenza moderne.
Un Modello Governato per Conformità e Intuizione
Questo modello di architettura governance-first assicura che ogni risposta dell’IA possa essere tracciata fino alla sua fonte autorizzata. Con il cambiamento delle esigenze aziendali, lo strato intermediario garantisce che l’accesso dell’IA evolva con esse, rimuovendo contenuti obsoleti e aggiungendo nuovo materiale.
Conclusione
L’IA sta trasformando il modo in cui le organizzazioni operano, ma senza una governance forte e una disciplina dei costi, i rischi crescono rapidamente. La capacità di controllare dinamicamente quali contenuti l’IA può accedere diventerà una delle leve più critiche nella strategia dell’IA di un’impresa. Le organizzazioni di successo saranno quelle che abbineranno l’adozione rapida dell’IA a un’evoluzione altrettanto rapida della governance.
