Oltre le allucinazioni: Come mitigare i rischi chiave dell’IA generativa
L’IA generativa (Gen AI) sta rivoluzionando il panorama aziendale, costruendo su anni di progressi nell’adozione dei dati e dell’IA. Il suo potenziale di guidare vantaggi competitivi e alimentare la crescita è innegabile. Tuttavia, capitalizzare i suoi benefici richiede che le organizzazioni comprendano e mitigino i rischi unici ad essa associati, in particolare nella gestione dei dati e nella valutazione della prontezza organizzativa.
Utilizzarla in modo sicuro richiede di comprendere non solo i rischi e la qualità dei dati organizzativi specifici per l’implementazione dell’IA generativa, ma anche come gestire tali dati. Per implementare l’IA generativa in modo sicuro ed efficace, le aziende devono affrontare i rischi in quattro aree chiave.
1. L’elemento umano
Contrariamente all’IA tradizionale, dove lo sviluppo e l’implementazione erano limitati a team specializzati, l’IA generativa si estende a diverse funzioni e unità aziendali. Questo uso diffuso aumenta il rischio che i dipendenti facciano interpretazioni errate o si affidino eccessivamente ai risultati dell’IA generativa. Senza una comprensione adeguata, i team potrebbero considerare i risultati come infallibili, specialmente in contesti decisionali critici. Ciò potrebbe portare a danni finanziari o reputazionali per l’organizzazione.
2. Sicurezza e qualità dei dati
Gestire la sicurezza dei dati e la qualità dei dati è una sfida critica nell’uso dell’IA generativa. Sebbene sia relativamente semplice per le organizzazioni sviluppare politiche per impedire l’uso di dati confidenziali o identificabili personalmente (PII) da parte di un modello di IA generativa, l’applicazione tecnica di queste regole è molto più complessa. La proliferazione di soluzioni consumer con capacità multimodali aumenta il rischio che i dipendenti espongano involontariamente dati riservati a fornitori terzi.
Inoltre, l’adozione popolare delle architetture di Generazione Augmentata da Recupero (RAG) potrebbe creare vulnerabilità se le fonti di dati non sono adeguatamente protette. La gestione inadeguata di questi aspetti non solo apre la porta a violazioni regolamentari, ma mette anche a rischio l’esposizione involontaria dei dati, sia internamente che esternamente.
3. Espansione del settore tecnologico
Per utilizzare l’IA generativa, molte organizzazioni devono espandere il proprio stack tecnologico, sia on-premises che nel cloud. Questa rapida scalabilità introduce rischi operativi, comprese le lacune di integrazione tra i nuovi strumenti e i sistemi esistenti, oltre a una crescente complessità del footprint tecnologico. Oltre ai rischi di divulgazione dei dati, è importante prestare particolare attenzione ai rischi associati all’integrazione di strumenti di terzi e garantire la sicurezza delle API.
4. La natura della tecnologia
I modelli di IA generativa, che operano probabilisticamente piuttosto che deterministicamente, introducono un ulteriore livello di complessità. Questi modelli sono pre-addestrati per uno scopo specifico e determinare se un modello è adatto allo scopo richiede un’analisi accurata.
Un rigoroso processo di benchmarking è essenziale. Le aziende devono valutare l’applicazione prevista di ciascun modello, le sue limitazioni e le salvaguardie per garantire la compatibilità con i requisiti operativi e gli standard etici. Questo processo non solo mitiga i rischi, ma assicura anche che la tecnologia venga utilizzata in modo responsabile ed efficace.
Bilanciare innovazione e rischio
Nonostante questi rischi, evitare completamente l’IA generativa non è la soluzione. La tecnologia offre opportunità senza precedenti per aumentare l’efficienza e l’innovazione, ma i suoi sviluppi rapidi portano anche a minacce in evoluzione. Come possono le organizzazioni nuove all’IA generativa affrontare la sua implementazione in modo saggio?
1. Adattare i framework di rischio esistenti
La maggior parte delle organizzazioni ha già processi in atto per gestire i rischi tecnologici. La sfida sta nell’adattare questi framework per accogliere l’IA generativa. Per implementazioni su scala limitata, può essere sufficiente una modesta espansione del loro approccio alla gestione del rischio tecnologico. Tuttavia, l’adozione più ampia dell’IA generativa potrebbe richiedere la creazione di comitati di direzione specifici per l’IA per affrontare strategie e rischi specifici all’uso dell’IA nell’organizzazione.
2. Stabilire linee guida etiche
Chiare linee guida etiche dovrebbero governare l’uso dell’IA generativa, comprese le casi d’uso vietati al di fuori dell’appetito dell’organizzazione e categorie di rischio predefinite. Queste indicazioni forniscono chiarezza per le funzioni aziendali che perseguono l’innovazione e aiutano le funzioni di rischio e audit a stabilire aspettative di controllo. La trasparenza e la fiducia sono fondamentali man mano che il ruolo dell’IA si amplia.
3. Governance fase per fase utilizzando un approccio basato sul rischio
Le organizzazioni possono introdurre l’IA generativa in modo incrementale applicando una governance proporzionale al livello di rischio in linea con la fase dell’idea innovativa. Per prototipi in scenari a basso rischio (ad esempio, investimento finanziario minimo o sensibilità dei dati), il controllo può essere meno rigoroso. Man mano che i prototipi si avvicinano al dispiegamento, dovrebbero essere condotte valutazioni più complete, comprese le valutazioni della cybersecurity e analisi dei rischi, per rafforzare le difese.
IA generativa: Cosa aspettarsi?
Implementare l’IA generativa non dovrebbe essere radicalmente diverso dall’implementazione di strumenti software standard. Proprio come altre tecnologie, comporta rischi che le aziende devono valutare e mitigare con attenzione. Il prossimo documento ISO/IEC 42005 per la valutazione dell’impatto dei sistemi di IA offre indicazioni utili su come valutare il potenziale impatto dell’IA sull’organizzazione e sui suoi stakeholder.
Inoltre, le organizzazioni devono decidere il grado di supervisione umana necessaria nei casi d’uso dell’IA generativa. Il Modello di Governance dell’IA di Singapore fornisce una struttura utile classificando la supervisione in tre livelli: humans-in-the-loop, humans-out-of-the-loop e humans-over-the-loop. Determinare quale utilizzare è una questione di equilibrio: risultati con un impatto significativo potrebbero richiedere una maggiore supervisione umana, anche se non è possibile una decisione immediata. Quale opzione scegliere dovrebbe essere deciso da team interfunzionali che valutano i rischi e raccomandano controlli.
Guardando al futuro, l’emergere dell’IA Agente ha il potenziale di trasformare ulteriormente le operazioni. L’IA Agente, quando integrata nelle aziende, ha la capacità di maturare oltre la generazione di contenuti per includere il ragionamento e la presa di decisioni. Questo richiede una governance rafforzata per gestire la sua influenza sui processi aziendali, inclusa l’assicurazione della resilienza in ambienti multi-agente e la preparazione delle organizzazioni per indagare e rispondere efficacemente agli incidenti.
Come per l’IA generativa di oggi, la chiave del successo risiede in un approccio coerente basato sui rischi per il dispiegamento, combinato con una robusta cybersecurity. Bilanciando innovazione e cautela, le organizzazioni possono sfruttare il potenziale dell’IA generativa minimizzando al contempo l’esposizione ai suoi rischi.
