Il Caso per una Governance Distribuita dell’IA nell’Era dell’IA Aziendale
Non è più una novità che l’IA sia ovunque. Tuttavia, mentre quasi tutte le aziende hanno adottato una forma di IA, poche sono riuscite a tradurre tale adozione in un valore commerciale significativo. Le poche aziende di successo hanno colmato il divario attraverso una governance distribuita dell’IA, un approccio che garantisce che l’IA sia integrata in modo sicuro, etico e responsabile. Fino a quando le aziende non troveranno il giusto equilibrio tra innovazione e controllo, rimarranno bloccate in una “terra di nessuno” tra adozione e valore, dove sia gli implementatori che gli utenti sono incerti su come procedere.
Ciò che è cambiato rapidamente è l’ambiente esterno in cui l’IA viene distribuita. Solo nell’ultimo anno, le aziende hanno affrontato un aumento della sorveglianza normativa, domande degli azionisti e aspettative dei clienti su come i sistemi di IA siano governati. La legge sull’IA dell’UE è passata da una teoria a una tabella di marcia per l’applicazione, i regolatori degli Stati Uniti hanno iniziato a segnalare che la “responsabilità algoritmica” sarà trattata come un problema di conformità piuttosto che come una buona pratica, e gli acquirenti aziendali chiedono sempre più ai fornitori di spiegare come i loro modelli siano monitorati, auditati e controllati.
Stato attuale: due approcci comuni per applicare l’IA su larga scala
Le aziende che danno priorità all’innovazione dell’IA tendono a promuovere una cultura di rapida sperimentazione. Tuttavia, senza una governance adeguata, questi sforzi diventano spesso frammentati e rischiosi. L’assenza di controlli chiari può portare a perdite di dati e punti ciechi etici che espongono le organizzazioni a contenziosi, erodendo la fiducia nel marchio. Al contrario, le aziende che danno priorità al controllo centralizzato sull’innovazione, nel tentativo di minimizzare il rischio legato all’IA, creano spesso un team o dipartimento focalizzato sull’IA attraverso cui tutte le iniziative IA devono passare. Questo approccio centralizzato può rallentare le approvazioni e soffocare l’innovazione, portando a un fenomeno noto come shadow IA, dove i dipendenti introducono strumenti IA senza supervisione.
Dalla adozione dell’IA al valore dell’IA
Troppo spesso, la governance è trattata come un problema di organizzazione. Tuttavia, i sistemi di IA si comportano in modo diverso rispetto al software aziendale tradizionale. Poiché nessuno dei due estremi—innovazione incontrollata o controllo rigido—funziona, le aziende devono riconsiderare la governance dell’IA come una sfida culturale, non solo tecnica. La soluzione risiede nella costruzione di un sistema di governance dell’IA distribuita fondato su tre elementi essenziali: cultura, processo e dati.
Cultura e orientamento: creazione di una Carta dell’IA
Un sistema di governance distribuita dell’IA di successo dipende dalla coltivazione di una forte cultura organizzativa attorno all’IA. Un modo efficace per stabilire questa cultura è attraverso una Carta dell’IA definita e operativizzata, un documento vivo che evolve insieme ai progressi e alla visione strategica dell’organizzazione.
Analisi dei processi aziendali per misurare e contrassegnare
Il sistema di governance dell’IA distribuita deve anche essere ancorato a un’analisi rigorosa dei processi aziendali. Ogni iniziativa di IA dovrebbe iniziare mappando il processo attuale, rendendo visibili i rischi e costruendo una comprensione condivisa di come le interazioni dell’IA si propagano attraverso l’organizzazione.
Una governance dei dati forte equivale a una governance dell’IA efficace
La governance efficace dell’IA dipende in ultima analisi da una governance dei dati robusta. L’adozione di pratiche di governance dei dati in tutta l’azienda consente all’IA di fornire valore spiegabile e coerente, riducendo i rischi e massimizzando il valore aziendale.
Conclusione
La governance distribuita dell’IA rappresenta il punto dolce per scalare e sostenere il valore guidato dall’IA. Con l’IA sempre più integrata nelle funzioni aziendali principali, le aziende devono chiedersi non solo se utilizzeranno l’IA, ma se possono governarla con la rapidità richiesta dalle loro strategie. Le organizzazioni che abbracciano questo approccio si muoveranno più velocemente poiché avranno il controllo, nonostante la complessità.
