Integrazione della Governance dell’IA nelle Politiche Aziendali
Negli ultimi anni, l’importanza della governance dell’IA è aumentata notevolmente, specialmente nel contesto delle normative e della sicurezza. È fondamentale per le aziende strutturare un sistema di governance efficace per gestire i rischi associati all’uso dell’intelligenza artificiale.
Struttura di Governance in Tre Livelli
Una struttura di governance in tre livelli può fornire una base solida per l’implementazione della governance dell’IA. Questa struttura include:
1. Consiglio di Revisione della Sicurezza dell’IA
Il Consiglio di Revisione della Sicurezza dell’IA stabilisce standard di classificazione per i sistemi IA, definisce le proprietà di sicurezza come l’interpretabilità, la robustezza e la verificabilità. Inoltre, imposta classificazioni di conformità e crea politiche sui diversi tipi di rischio.
2. Team di Operazioni e Sicurezza dell’IA (MLOps)
Il team di sicurezza applica le classificazioni, definisce le procedure per i test di accuratezza, controlli di cybersicurezza e gestione degli incidenti. Il team delle operazioni costruisce script di test, esegue soluzioni, monitora le prestazioni e registra incidenti.
3. Team di Audit dell’IA
Il team di audit esamina il comportamento dell’IA, indaga su casi critici, esegue analisi delle lacune e sviluppa strategie di implementazione.
Strategie Pratiche per Implementare la Governance
Per implementare efficacemente la governance dell’IA, le aziende possono considerare le seguenti strategie:
- Sfruttare i Framework Esistenti: Integrare la governance dell’IA nei sistemi di governance già esistenti, come quelli per la sicurezza informatica o la qualità, piuttosto che crearne di nuovi.
- Adattare i Ruoli di Conformità ai Dati: Trasformare i ruoli esistenti in equivalenti per l’IA, come il DPO in AIPO e il custode dei dati in custode dell’IA.
- Utilizzare Modelli Gratuiti: Utilizzare template disponibili come il NIST AI RMF o i principi di governance dell’IA del Regno Unito per le organizzazioni senza una governance esistente.
- Ottimizzare la Lunghezza delle Politiche: Le organizzazioni con 50-200 dipendenti possono raggiungere il 92% di conformità con politiche di 25 pagine; le aziende più grandi richiedono 70-100 pagine.
- Automatizzare le Procedure di Sicurezza: Implementare test automatizzati e monitoraggio per ridurre lo sforzo manuale e aumentare l’efficienza.
- Integrare con i Test Esistenti: Incorporare test specifici per l’IA nei framework di test unitari esistenti.
Regole Generali
Alcune regole generali da considerare includono:
- I modelli di IA più semplici saranno favoriti in produzione a causa dei loro profili di rischio più bassi.
- I team dovranno ricevere una formazione maggiore in governance e cybersicurezza.
- Le certificazioni di governance dell’IA diventeranno sempre più importanti.
- I team di ingegneria dovrebbero includere “campioni” che promuovono le pratiche di governance.
- La pianificazione del budget dovrebbe allocare il 5-10% dei costi operativi per la sicurezza informatica e il 4-8% per i processi di governance.
È fondamentale che le aziende comprendano l’importanza di una governance dell’IA ben strutturata per navigare nel panorama normativo e garantire la sicurezza e l’efficacia delle loro operazioni.
