Impatto della Legge UE sull’IA sui Team di Cybersecurity e Privacy
La Legge UE sull’IA rappresenta un cambiamento normativo significativo, stabilendo nuovi standard per lo sviluppo, l’implementazione e l’uso dell’intelligenza artificiale all’interno dell’Unione Europea. Questa legislazione ha implicazioni di vasta portata per varie funzioni, in particolare per i team di cybersecurity e privacy. Questo articolo esplora le aree critiche su cui i team di cybersecurity e privacy devono concentrarsi per garantire la conformità e sfruttare le opportunità presentate dalla Legge UE sull’IA.
Governance
Molte organizzazioni devono ancora stabilire una collaborazione cross-funzionale tra più stakeholder per le attività relative alla conformità alla Legge UE sull’IA, inclusi governance, gestione dei rischi e sicurezza. Gestire i rischi legati all’IA richiede una conoscenza specializzata in sicurezza, privacy, conformità, etica e altro. I team di cybersecurity e privacy devono proattivamente stabilire tali collaborazioni per garantire la loro partecipazione alle discussioni rilevanti al momento giusto. Questo approccio proattivo è essenziale per integrare le considerazioni di cybersecurity e privacy fin dall’inizio e allinearsi agli obiettivi organizzativi più ampi.
Visibilità
In un mondo in cui grandi aziende non sono consapevoli dell’esistenza di interi centri dati, garantire la visibilità su tutti i sistemi di IA sviluppati e acquisiti all’interno dell’azienda è fondamentale. Il primo passo per prepararsi a rispettare la Legge sull’IA è garantire una visibilità completa. Questa visibilità deve tradursi in un processo di inventario. Adattare i processi di approvvigionamento per supportare tale inventario semplificherà gli sforzi di conformità. Per i team di cybersecurity, questo include tutti gli strumenti di cybersecurity, anche se l’IA è utilizzata solo a scopi di marketing. Garantire la visibilità e stabilire processi di inventario consentirà una preparazione avanzata, come l’esecuzione di attività che richiedono tempo, mentre le aziende attendono ulteriori indicazioni sui requisiti di conformità.
IA Spiegabile
In tutte le normative, i team di privacy dovrebbero garantire che gli strumenti e gli algoritmi di IA siano il più chiari e trasparenti possibile, rendendoli almeno spiegabili. L’intelligenza artificiale spiegabile significa che il ragionamento dietro una decisione dovrebbe essere sufficientemente chiaro per i suoi utenti umani. La trasparenza si ottiene attraverso la documentazione delle assunzioni e della logica dietro il modello di machine learning. Questo aiuta a evitare il problema della “scatola nera”, in cui i meccanismi interni dell’IA sono poco chiari o addirittura nascosti. Mantenere l’IA spiegabile non significa che sarà priva di errori o pregiudizi; significa semplicemente che le assunzioni fatte durante la creazione dello strumento o dell’algoritmo possono essere spiegate. Avere informazioni ben documentate sul modello di machine learning, inclusi input, output attesi e scopi previsti, supporterà i portatori di interesse e gli utenti nella fiducia e nell’uso di esso.
Linee Guida per la Stima dell’IA ad Alto Rischio
Il passo successivo implica stimare i potenziali sistemi di IA ad alto rischio considerando fattori come uso previsto, danno potenziale e trattamento dei dati. La sfida risiede nel fatto che linee guida specifiche per tale classificazione non sono ancora pubbliche e saranno rilasciate solo 18 mesi dopo l’entrata in vigore della Legge UE sull’IA. Nel frattempo, le organizzazioni devono sviluppare e applicare criteri e framework interni per valutare efficacemente i livelli di rischio dei sistemi di IA.
Sviluppo dell’IA
La Legge UE sull’IA presenta un’opportunità d’oro per i team di cybersecurity e privacy per diventare partner chiave nello sviluppo di sistemi di IA. Questi sistemi, spesso visti come terreni di innovazione, bypassano frequentemente le migliori pratiche dello sviluppo software, inclusi i controlli di sicurezza. La regolamentazione aumenta la consapevolezza della necessità di integrare i controlli di sicurezza fin dalla fase di progettazione e sottolinea l’importanza di coinvolgere i team di cybersecurity come stakeholder. Ciò offre un’opportunità aggiuntiva per i team di cybersecurity di investire nell’educazione degli stakeholder sui controlli e le misure necessarie prima del tempo. Come team di privacy, è importante garantire che queste integrazioni siano non solo conformi ai requisiti normativi, ma superino anche i più alti standard di protezione dei dati e privacy degli utenti, proteggendo contro potenziali responsabilità legali e rischi reputazionali.
Implementazione dell’IA
Anche se un’azienda non sviluppa sistemi di IA ma li utilizza semplicemente, deve comunque soddisfare diverse obbligazioni. Un’obbligazione criticamente importante è dimostrare che l’azienda ha utilizzato il sistema di IA ad alto rischio in conformità con le istruzioni del fornitore in caso di potenziale responsabilità. Le aziende che utilizzano sistemi di IA, stimati ad alto rischio, devono garantire di avere accordi solidi con i fornitori. Idealmente, questi accordi includeranno impegni simili a quelli di Microsoft riguardo al copyright, dove Microsoft ha promesso di supportare gli utenti in potenziali richieste di responsabilità a causa di violazione del copyright. Ulteriori obbligazioni includono requisiti per fornire supervisione umana e monitorare i dati di input e il funzionamento del sistema.
Per i team di cybersecurity, l’obbligo per gli utenti di IA significa che devono iniziare a stimare anche i rischi associati ai sistemi di IA implementati, come User and Entity Behavior Analytics (UEBA), all’interno della loro pratica. I team dovrebbero avviare discussioni con i fornitori dove necessario e valutare l’impatto potenziale sull’architettura e sulle roadmap.
I team di privacy possono considerare di implementare principi di privacy by design e condurre regolarmente valutazioni di impatto sulla privacy per identificare e, se necessario, mitigare i potenziali rischi per la privacy dei dati degli individui.
Conclusione
La Legge UE sull’IA impone nuove sfide e responsabilità alle organizzazioni, specialmente ai loro team di cybersecurity e privacy, ma offre anche opportunità significative. Stabilendo una governance robusta, garantendo visibilità e preparando proattivamente la gestione dei sistemi di IA ad alto rischio, i team di cybersecurity possono non solo conformarsi alle nuove normative, ma anche cogliere l’opportunità di diventare parte integrante dei processi di sviluppo e implementazione dell’IA. Agire in modo precoce e decisivo in queste aree è la chiave per navigare con successo nei requisiti normativi sull’IA. Per i team di privacy, garantire che l’IA sia spiegabile, aggiungere principi di privacy-by-design e condurre regolarmente valutazioni di impatto sulla privacy per garantire la conformità è essenziale. Agire in modo precoce e decisivo in queste aree è la chiave per navigare con successo attraverso tutti i requisiti normativi sull’IA.
