Il Problema Principale dell’IA — Tribù e Tribolazioni
L’intelligenza artificiale ha fatto un balzo in avanti in tutti i settori, pubblici e privati, promettendo efficienza, intuizioni e modi completamente nuovi di lavorare. Tuttavia, nonostante il suo potenziale trasformativo, una dura realtà continua a emergere: la governance dell’IA fatica a tenere il passo. La causa principale, sorprendentemente, non è la tecnologia stessa, ma qualcosa di molto più familiare — e decisamente più umano.
L’Ascesa del Capitanato Digitale
Il termine “capo” è stato utilizzato nei titoli governativi fin dal 1200, migrando nella governance americana man mano che i sistemi amministrativi formali prendevano forma. Con il passare del tempo, man mano che le organizzazioni diventavano più complesse, anche i capitanati responsabili della loro gestione si sono evoluti. L’era moderna ha accelerato drammaticamente questa tendenza.
Con l’adozione del Clinger–Cohen Act del 1996, che ha formalmente stabilito il chief information officer a livello federale, si è segnato un punto di svolta. La modernizzazione IT necessitava di una leadership centrale, e creare una figura di capo sembrava la soluzione logica.
Ma questo ha aperto la porta a un’infinità di nuovi ruoli senior, tra cui:
- Chief Technology Officer
- Chief Data Officer
- Chief Digital Officer
- Chief Privacy Officer
- Chief Innovation Officer
- Chief Knowledge Officer
- Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)
Ciascun ruolo è emerso con uno scopo e buone intenzioni, ma ha portato con sé il proprio dominio, mandato, personale e cultura, ovvero la propria tribù.
Il Problema Principale dell’IA: Missioni Sovrapposte e Confini Indefiniti
Le organizzazioni si lamentano frequentemente che la governance dell’IA sia diventata un “grande ostacolo all’innovazione”. Un motivo comune è che nessuno sa esattamente chi sia responsabile. Nascono domande come:
- Il CAIO dovrebbe stabilire la politica aziendale per l’IA?
- Il CDO dovrebbe possedere le pipeline dei dati?
- Il CIO dovrebbe mantenere la supervisione dello stack tecnologico?
- L’ufficio della privacy dovrebbe avere il potere di veto?
- Chi approva gli strumenti di IA per HR, polizia, finanza o servizi sociali?
Quando i ruoli si sovrappongono, l’accountability si offusca, e quando ciò accade, il processo decisionale rallenta. In molte organizzazioni, i progetti di IA trascorrono più tempo in revisione che in sviluppo.
Questo porta a una serie di problemi:
- Innovazione rallentata: i progetti di IA possono bloccarsi per mesi navigando attraverso processi di approvazione che coinvolgono più capi e comitati.
- Politiche e priorità conflittuali: le regole di governance dei dati possono limitare l’accesso ai dati essenziali per l’addestramento dell’IA.
- Confusione organizzativa: il personale spesso non sa quale direzione seguire. I mandati concorrenti creano confusione operativa.
- Mismatch culturale: alcune tribù sono guidate dalla missione, altre dalla conformità. L’IA richiede entrambe le cose, ma le differenze culturali possono ostacolare la comprensione condivisa.
Da Tribù a Team: Ripensare la Governance dell’IA
Se l’IA deve realizzare il suo potenziale, le organizzazioni devono riesaminare il modo in cui le loro tribù interagiscono. I leader devono chiedersi: “Le nostre tribù stanno lavorando insieme o si stanno aggirando l’una con l’altra?”
Il percorso da seguire include:
- Chiarire i diritti decisionali: definire quale capo guida ciascuna parte del ciclo di vita dell’IA: strategia, etica, dati, infrastruttura, approvazioni dei modelli e aggiornamento della forza lavoro.
- Stabilire un Consiglio di Governance dell’IA tra Capi: un gruppo permanente che rappresenta tutti i capi assicura che politiche, priorità e framework di rischio siano allineati.
- Creare risultati condivisi: spostare gli indicatori di prestazione chiave da prestazioni dipartimentali a successi trasversali.
- Costruire un Playbook Unificato per l’IA: documentare flussi di lavoro, responsabilità e percorsi di escalation.
- Promuovere una cultura di collaborazione: incoraggiare assunzioni congiunte, budget co-proprietari, assegnazioni rotazionali e workshop intertribali.
Il principale ostacolo all’IA non è tecnico, ma organizzativo. L’IA richiede sintesi tra dati, tecnologia, privacy, etica, innovazione e operazioni mission-driven. Tuttavia, i capitanati attuali sono stati creati in un mondo sequenziale e a silos e non sono stati progettati per una tecnologia che tocca tutto simultaneamente.
Per liberare il potenziale dell’IA, i leader devono riconoscere i limiti della governance tribale e impegnarsi per un modello più unificato e federato. Quando i capi collaborano invece di competere, l’innovazione accelera, i rischi sono meglio gestiti e le organizzazioni avanzano con fiducia.
