La Necessità e i Percorsi per l’Interoperabilità Regolamentare e Tecnica nell’IA
Ci troviamo a un punto critico nello sviluppo dell’IA, dove una sfida di governance fondamentale potrebbe soffocare l’innovazione e creare divari digitali globali. L’attuale panorama della governance dell’IA assomiglia a un mosaico di regolamenti frammentati, standard tecnici e non tecnici, e quadri che rendono sempre più difficile e costoso il dispiegamento globale dei sistemi di IA. Questa frammentazione pone diverse sfide, come normative conflittuali e specifiche tecniche, capacità commerciali indebolite e oneri di conformità aumentati per le organizzazioni.
Il panorama frammentato della governance dell’IA
Oggi, l’ambiente globale della governance dell’IA è caratterizzato da approcci normativi divergenti tra le principali economie. L’Unione Europea si è posizionata come pioniere con il suo AI Act, che implementa un sistema di classificazione vincolante basato sul rischio, bandendo alcune applicazioni di IA e imponendo obblighi rigorosi sui sistemi ad alto rischio come l’identificazione biometrica e le infrastrutture critiche. Questo AI Act contrasta nettamente con l’approccio settoriale del Regno Unito, che evita nuove legislazioni a favore dell’emancipazione dei regolatori esistenti.
Nel frattempo, gli Stati Uniti mancano di una legislazione federale completa sull’IA, risultando in un mix caotico di leggi a livello statale e linee guida federali non vincolanti. Stati come il Colorado hanno emanato leggi con standard di “dovere di cura” per prevenire la discriminazione algoritmica, mentre altri hanno approvato normative settoriali varie.
Il recente cambiamento nella leadership federale degli Stati Uniti ha ulteriormente complicato la situazione, con l’ordine esecutivo del 2025 che si concentra sul “mantenimento e il miglioramento della dominanza dell’IA americana”. La Cina adotta un approccio diverso, combinando linee guida etiche guidate dallo stato con leggi severe mirate a tecnologie specifiche come l’IA generativa.
Perché l’interoperabilità regolamentare e tecnica dell’IA è importante
Questa frammentazione crea seri problemi per innovazione, sicurezza e accesso equo alle tecnologie di IA. Quando un algoritmo sanitario sviluppato in conformità con le severe normative di governance dei dati dell’UE potrebbe violare le leggi statali statunitensi che consentono una raccolta di dati biometrici più ampia, il dispiegamento globale di sistemi di IA benefici diventa sempre più complicato. I costi economici sono sostanziali. Secondo le scoperte del 2023, i quadri interoperabili potrebbero aumentare i servizi di IA transfrontalieri dal 11% al 44% annuo.
Le regole incoerenti influenzano in modo sproporzionato le startup e le piccole e medie imprese, che mancano delle risorse per navigare nei regimi di conformità frammentati, dando sostanzialmente un vantaggio sleale alle grandi imprese. Inoltre, la frammentazione tecnica perpetua ecosistemi chiusi. Senza interfacce standardizzate per la comunicazione tra IA, la maggior parte dei sistemi rimane isolata all’interno dei confini aziendali, impedendo l’interoperabilità tra agenti di IA o tra agenti e piattaforme.
Percorsi verso l’interoperabilità dell’IA
Fortunatamente, ci sono quattro percorsi promettenti per avanzare sia l’interoperabilità regolamentare che quella tecnica. Questi percorsi non richiedono regolamenti globali completamente uniformi, ma piuttosto si concentrano sulla creazione di coerenza che consenta interazioni transfrontaliere dell’IA, rispettando le priorità nazionali.
Primo, i governi dovrebbero incorporare standard e quadri globali nelle norme nazionali. Invece di sviluppare regolamenti da zero, i responsabili politici possono fare riferimento a standard internazionali consolidati come l’ISO/IEC 42001 nelle loro normative nazionali.
Secondo, sono necessari standard tecnici aperti per la comunicazione tra IA. Mentre le API aziendali possono offrire soluzioni a breve termine, veri standard aperti sviluppati attraverso organismi multistakeholder creerebbero un campo di gioco equo.
Terzo, il collaudo di quadri di interoperabilità in settori ad alto impatto validerebbe gli approcci prima di un’implementazione più ampia. Sandbox regolamentari multilaterali offrono ambienti sicuri per testare approcci di interoperabilità regolamentare e tecnica oltre i confini.
Infine, costruire casi economici e commerciali più forti per l’interoperabilità stimolerà la volontà politica. Integrare le disposizioni di governance dell’IA negli accordi commerciali crea meccanismi per la coerenza normativa.
Il percorso da seguire
Raggiungere l’interoperabilità regolamentare e tecnica non accadrà da un giorno all’altro, né emergerà spontaneamente dalle forze di mercato. Ciò che è necessario è un approccio a rete e multistakeholder che includa governi, industria, società civile e organizzazioni internazionali. Questi sforzi devono evitare di perseguire una perfezione uniforme e concentrarsi invece sulla creazione di coerenza che consenta ai sistemi e ai servizi di IA di funzionare oltre i confini senza frizioni inutili.
Il contrario – un panorama dell’IA profondamente frammentato – non rallenterebbe l’innovazione, ma consoliderebbe il potere degli attori dominanti e approfondirebbe i divari digitali. È tempo di un’azione concertata sull’interoperabilità dell’IA, mentre gli approcci di governance sono ancora in evoluzione.
