Nove Passi per Raggiungere la Governance dell’AI
Con l’adozione sempre più diffusa dell’intelligenza artificiale (AI) nelle organizzazioni, dalla generazione di strumenti come Microsoft Copilot a iniziative aziendali su larga scala con modelli linguistici, una verità emerge: non è possibile scalare l’AI in modo sicuro senza una governance adeguata.
La governance dell’AI non riguarda solo l’imposizione di limiti su ciò che i modelli possono fare, ma implica anche l’assicurazione dell’integrità, responsabilità e sicurezza degli ecosistemi di dati che alimentano tali modelli. Tuttavia, molte organizzazioni si trovano a dover affrontare una base fondativa mancante o sottosviluppata.
L’AI non si limita a utilizzare i dati; li amplifica, spesso in modo rapido e incontrollato. Senza controlli solidi, i sistemi di AI possono generare vari rischi, tra cui la visualizzazione di contenuti sensibili non autorizzati, la propagazione di dati errati o obsoleti e la creazione di nuovi vettori di rischio che minano la conformità a regolamenti come HIPAA, GDPR e PCI.
Un Quadro Pratico per la Governance dell’AI
Di seguito è riportato un quadro pratico in nove punti per la governance dell’AI, progettato per aiutare le organizzazioni a passare dalla teoria all’esecuzione:
1. Scoprire e Classificare
La governance inizia con la conoscenza dei dati in possesso. Molte organizzazioni non riescono a rispondere con certezza a domande cruciali riguardo alla posizione dei dati sensibili, ai dati critici per il business utilizzati nei flussi di lavoro dell’AI e alla quantità di dati obsoleti o duplicati.
Le organizzazioni dovrebbero cercare una piattaforma di governance della sicurezza dei dati che scopra e categorizzi autonomamente tutte le forme di dati, siano esse strutturate, non strutturate, cloud o on-premise.
2. Applicare le Politiche di Governance dei Dati
Una volta classificati, i dati devono essere controllati. Ciò include politiche riguardanti chi dovrebbe avere accesso, dove dovrebbero risiedere i dati e come dovrebbero essere condivisi. Le soluzioni con flussi di lavoro di remediation integrati possono aiutare le organizzazioni a garantire l’applicazione delle politiche.
3. Monitorare e Auditare l’Uso dei Dati
La governance non è un compito occasionale. Richiede un monitoraggio continuo dei flussi di dati, del comportamento di accesso e dei modelli di utilizzo dell’AI. Visibilità in tempo reale delle attività degli utenti e dei rischi di condivisione sono cruciali per garantire la sicurezza.
4. Stabilire Responsabilità e Ruoli
La governance dell’AI è un processo interfunzionale che richiede la creazione di un cruscotto di rischio dei dati centralizzato e sessioni di lavoro continue con i principali stakeholder per evolvere le politiche.
5. Implementare la Prevenzione della Perdita di Dati (DLP)
La mappatura dei dati classificati migliora i sistemi DLP delle organizzazioni. Segnali di classificazione ad alta fedeltà alimentano il stack DLP, riducendo i falsi positivi e arricchendo gli avvisi.
6. Garantire la Conformità Normativa
Le organizzazioni devono spesso rispettare normative in evoluzione, il che può essere particolarmente difficile per quelle globali. Con la giusta piattaforma, è possibile affrontare i mandati di sicurezza dei dati e privacy sotto HIPAA, PCI, GDPR e altri.
7. Integrare con gli Strumenti di Governance dell’AI
È fondamentale integrare strumenti che analizzano e classificano i contenuti generati dall’AI, verificano i permessi e avvisano in caso di accessi o movimenti di dati a rischio.
8. Formare ed Educare i Team
La governance dell’AI non è solo una piattaforma, ma una pratica. È cruciale formare i team con informazioni in tempo reale e approfondimenti sui rischi.
9. Migliorare Continuamente
Le organizzazioni dovrebbero cercare fornitori che non si limitino a implementare soluzioni, ma che investano continuamente nel miglioramento della tecnologia e nel supporto al cliente.
Considerazioni Finali
L’AI non è solo un’altra iniziativa IT; rappresenta un nuovo strato operativo. Se le pratiche di sicurezza e governance dei dati non erano pronte per l’ultima onda di trasformazione del cloud, non lo saranno sicuramente per la prossima accelerazione dell’AI.
La buona notizia è che le organizzazioni non devono partire da zero. Se sono pronte a integrare la governance dell’AI nelle loro operazioni core, ci sono ora soluzioni valide disponibili per aiutarle a raggiungere questo obiettivo.
