Senze una governance di sicurezza rigorosa, l’IA potrebbe diventare una responsabilità
Con l’aumento della generazione di dati, l’IA gioca un ruolo sempre più importante nell’ingestire e decodificare informazioni. Tuttavia, i produttori spesso integrano e orchestrano l’IA senza una supervisione completa di tutte le potenziali vulnerabilità. Per mitigare efficacemente i rischi normativi, di sicurezza e di accuratezza negli strumenti alimentati dall’IA, le organizzazioni devono considerare come adottare un approccio di governance strutturato e completo.
La generazione di dati nell’industria manifatturiera
Negli ultimi 20 anni, il settore manifatturiero è diventato un’industria sempre più intensiva in termini di dati, generando annualmente 1.812 petabyte (PB) di dati e superando diversi altri settori di “big data” come finanza, commercio al dettaglio e comunicazioni.
L’accelerazione dei sistemi digitali e delle attrezzature connesse all’IoT ha fornito ai produttori una maggiore visibilità sulle operazioni, le catene di approvvigionamento e i cicli di produzione.
Il ruolo dell’IA nell’ottimizzazione dei processi
Con l’aumento della generazione di dati, l’IA gioca un ruolo crescente nell’ingestire e decodificare informazioni, consentendo alle aziende di ottimizzare processi e affrontare sfide che un tempo erano al di là della portata. È quindi comprensibile che il 93% dei produttori consideri l’IA essenziale per il progresso.
I produttori hanno a lungo utilizzato il machine learning per l’automazione delle fabbriche, la gestione degli ordini e la pianificazione della produzione. Applicazioni predittive e generative più avanzate si sono espanse nella logistica della catena di approvvigionamento, nel controllo qualità e nella manutenzione proattiva.
I rischi dell’adozione rapida dell’IA
Sebbene l’IA abbia dimostrato di poter offrire vantaggi significativi, l’adozione accelerata ha introdotto una serie di nuovi rischi per la sicurezza e la conformità. In alcuni casi, i produttori integrano e orchestrano l’IA senza una supervisione completa di tutte le potenziali vulnerabilità, lasciandoli esposti a sanzioni normative, minacce informatiche e costosi disturbi operativi.
Senze una governance strutturata, l’IA può facilmente diventare più una responsabilità che un asset. Man mano che l’IA continua a modellare il settore, i produttori devono bilanciare innovazione e gestione del rischio per gettare le basi per un successo a lungo termine.
Quattro tattiche per un approccio proattivo
Per mitigare efficacemente i rischi normativi, di sicurezza e di accuratezza negli strumenti alimentati dall’IA, le organizzazioni devono considerare come adottare un approccio di governance strutturato e completo. Queste strategie pongono i produttori in una posizione migliore per proteggere i loro investimenti in IA e prepararli al successo.
Gestione integrata del rischio
I produttori con strumenti alimentati dall’IA che coprono più dipartimenti necessitano di una visione completa dei potenziali rischi. Un sistema di governance, rischio e conformità (GRC) olistico fornisce una supervisione completa dell’intera operazione. Una fonte centralizzata della verità per le informazioni sui rischi legati all’IA consente un tracciamento coerente dei rischi, l’applicazione delle politiche e controlli standardizzati.
Una documentazione diligente e accurata, che include dati sulle fonti, processi di addestramento e miglioramento dei modelli, risultati delle valutazioni e qualsiasi modifica apportata nel tempo al sistema IA, è un passo vitale per dimostrare la conformità normativa.
Monitoraggio della conformità in tempo reale
Poiché le normative continuano a cambiare, il monitoraggio e la reportistica automatizzati della conformità sono cruciali per proteggere le aziende da conseguenze legali e finanziarie. Gli strumenti di conformità automatizzati possono generare rapporti completi sull’aderenza normativa con una visibilità totale sullo stato della conformità.
Prima che i rischi si trasformino in violazioni, la reportistica automatizzata notifica immediatamente tutti gli stakeholder per consentire una migliore presa di decisione.
Validazione dei dati
Un’attenta esaminazione è cruciale per stabilire standard per l’integrità dei dati e mantenere l’equità, la mancanza di pregiudizi e la conformità alle normative. Le “scatole nere” dell’IA possono essere navigate in modo più trasparente seguendo le migliori pratiche per condurre audit sui modelli IA. La revisione e la conferma costanti dei processi certificano l’affidabilità dell’IA e prevengono l’uso dello strumento come fonte di decisioni errate.
Le prove nel mondo reale possono essere utilizzate per valutare i sistemi IA e rilevare errori e pregiudizi. Per riflettere lo stato attuale dell’industria, i set di dati di addestramento devono essere continuamente aggiornati.
Prioritizzazione della sicurezza
Con i produttori che si affidano sempre di più agli strumenti alimentati dall’IA, la sicurezza deve essere stabilita fin dall’inizio. Elaborando una quantità massiccia di dati sensibili, i sistemi IA diventano obiettivi privilegiati per gli attacchi informatici che manipolano gli algoritmi o estraggono informazioni preziose.
Questo significa che i produttori sono meglio serviti stabilendo una cultura cybersecurity-first quando implementano strumenti IA; l’integrità dei loro dati dipende da questo.
Il vantaggio competitivo della gestione dei rischi dell’IA
Con il ruolo dell’IA nella manifattura che continua a crescere ed evolversi, così fanno i rischi per la privacy dei dati e la conformità normativa. Per gestire e mitigare efficacemente questi rischi e sfruttare appieno il potenziale dell’IA, i produttori dovrebbero considerare fortemente l’implementazione proattiva della governance dell’IA all’interno di un sistema GRC centralizzato.
Ciò consente loro di ottenere un vantaggio competitivo stabilendo affidabilità, conformità e sicurezza in tutte le branche delle operazioni manifatturiere abilitate dalla tecnologia.
Non adottando un approccio proattivo al rischio aziendale, gli strumenti IA possono minare la postura di sicurezza di un’organizzazione, aprire la porta a costose conseguenze di conformità e diventare obiettivi per attacchi informatici. I produttori che incorporano protocolli e procedure di gestione del rischio appropriati nelle loro strategie IA saranno meglio posizionati per il successo a lungo termine.
