La sfida della conformità normativa nelle aziende guidate dall’IA
La crescente adozione dell’IA nelle aziende ha portato a una serie di sfide, in particolare quella della conformità normativa. Le aziende, specialmente in Europa, si trovano ad affrontare una miriade di regole, atti e regolamenti che devono seguire per operare legalmente. Questo articolo esplorerà le difficoltà che le aziende devono affrontare per rimanere conformi in un ambiente in rapido cambiamento.
Il carico normativo
Un’azienda nel settore automobilistico ha dichiarato di dover seguire tra 250 e 300 regolamenti per vendere i propri prodotti a livello globale. Con l’entrata in vigore del GDPR e della Data Act, il carico normativo è aumentato considerevolmente. L’adozione dell’IA Act e del Cyber Resilience Act non farà che aggravare ulteriormente questa situazione, portando a potenziali multe che possono raggiungere il 10% del fatturato.
La difficoltà di interpretazione
Uno dei principali problemi è la difficoltà di interpretazione delle nuove norme. Un caso ha visto un’azienda chiedere a cinque diversi studi legali un’interpretazione della Data Act, ricevendo cinque risposte diverse. Questa mancanza di chiarezza porta a un secondo problema: la evitamento del rischio. Quando si rischia una multa così significativa, pochi leader sono disposti a correre il rischio di violare la conformità.
La necessità di supervisione umana
Molti regolamenti richiedono una supervisione umana per garantire la conformità. Sebbene questo approccio sia spesso ben intenzionato, rende difficile sostituire gli esseri umani con agenti IA, specialmente quando questi ultimi sono in continua evoluzione. Inoltre, il comportamento non deterministico dei modelli di machine learning solleva preoccupazioni, in particolare in contesti critici per la sicurezza.
Il problema dell’automazione
Infine, c’è la mancanza di automazione nella raccolta delle prove di conformità. A differenza del principio di “innocente fino a prova contraria”, il carico della prova ricade sull’azienda. Raccogliere le prove manualmente è estremamente dispendioso in termini di tempo e risorse, portando le aziende a ridurre il numero di rilasci e ad evitare tecnologie non collaudate.
Conclusioni
Le aziende che desiderano diventare AI-first devono affrontare la sfida della conformità normativa. Le cinque principali preoccupazioni – difficoltà di interpretazione, evitamento del rischio, necessità di supervisione umana, comportamento non deterministico e mancanza di automazione – rappresentano ostacoli significativi. Senza una chiara comprensione di come implementare soluzioni di IA in conformità con le normative, molte aziende rischiano di rallentare l’adozione dell’IA e di perdere opportunità di innovazione. Come si è detto, “Dovremmo valorizzare l’innovazione e la libertà rispetto alla regolamentazione.”
