Perché la provenienza dei dati deve ancorare la strategia di governance dell’IA di ogni CISO
In un contesto aziendale, l’intelligenza artificiale è penetrata nelle funzioni core non attraverso enormi programmi di trasformazione digitale, ma tramite un’adozione silenziosa e incrementale. I dipartimenti legali stanno riassumendo contratti, le risorse umane stanno riformulando comunicazioni sensibili ai dipendenti e i team di conformità stanno sperimentando l’automazione della dovuta diligenza. Molte di queste funzioni si basano su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), spesso introdotti sotto il radar, avvolti in piattaforme SaaS, strumenti di produttività o progetti pilota interni.
Non è l’adozione a preoccuparmi, ma l’assunzione di sicurezza: l’idea che poiché un modello è popolare o “pronto per l’impresa”, debba essere anche conforme, sicuro e governato. Ciò che ho osservato è invece un pericoloso punto cieco: la completa scomparsa della provenienza dei dati.
Perché la provenienza, e non la politica, è la vera linea di difesa
La provenienza è più di un semplice log. È il tessuto connettivo della governance dei dati. Risponde a domande fondamentali: Da dove proviene questo dato? Come è stato trasformato? Chi l’ha toccato e sotto quale politica? Nel mondo degli LLM, dove le uscite sono dinamiche, il contesto è fluido e la trasformazione è opaca, quella catena di responsabilità spesso si interrompe nel momento in cui viene inviato un prompt.
Nei sistemi tradizionali, possiamo solitamente tracciare la linea di origine dei dati. Possiamo ricostruire cosa è stato fatto, quando e perché. Ma negli ambienti basati su LLM, i prompt non sono sempre registrati, le uscite sono talvolta copiate attraverso sistemi e i modelli stessi possono mantenere informazioni senza un chiaro consenso. Siamo passati da flussi di lavoro strutturati e auditabili a un ciclo decisionale in black-box. In settori altamente regolamentati come il legale, la finanza o la privacy, ciò rappresenta una crisi di governance.
Espansione dell’IA e il mito del controllo centralizzato
È un errore pensare che l’adozione dell’IA sia uno sforzo centralizzato. La maggior parte delle aziende sta già affrontando una sprawl dell’IA, poiché decine di strumenti, alimentati da diversi LLM, vengono utilizzati in parti disconnesse dell’azienda. Alcuni sono approvati e integrati, altri vengono sperimentati sotto il radar. Ognuno ha il proprio comportamento del modello, politiche di gestione dei dati e complessità giurisdizionale, e quasi nessuno è stato progettato con un’architettura volta alla sicurezza o alla conformità.
Questa decentralizzazione significa che l’organizzazione della sicurezza non ha più il controllo su come le informazioni sensibili vengono elaborate. Un singolo dipendente potrebbe copiare dati riservati in un prompt, ricevere un’uscita e incollarla in un sistema di registrazione, completando effettivamente un intero ciclo di dati senza attivare alcun avviso o tracciamento.
La sfida per il CISO non riguarda più l’accesso, ma l’intento, il flusso e lo scopo, che sono quasi invisibili negli ambienti abilitati all’IA.
Le normative non sono in ritardo, si stanno evolvendo in parallelo
Esiste una credenza popolare che i regolatori non siano al passo con l’IA. Questo è solo parzialmente vero. La maggior parte delle moderne leggi sulla protezione dei dati già contiene principi che si applicano direttamente all’uso degli LLM: limitazione dello scopo, minimizzazione dei dati, trasparenza, specificità del consenso e diritti di cancellazione.
Il problema non è la regolamentazione, ma l’incapacità dei nostri sistemi di rispondere ad essa. Gli LLM confondono i ruoli: il fornitore è un processore o un controllore? Un’uscita generata è un prodotto derivato o una trasformazione dei dati? Quando uno strumento IA arricchisce un prompt dell’utente con dati di addestramento, chi possiede quell’artefatto arricchito e chi è responsabile se porta a danni?
Negli scenari di audit, non ti verrà chiesto se hai usato l’IA. Ti verrà chiesto se puoi dimostrare cosa ha fatto e come. La maggior parte delle aziende oggi non può.
Come dovrebbe apparire la moderna governance dell’IA
Per ricostruire la fiducia e la difendibilità, i CISO devono spingere le proprie organizzazioni a ripensare la governance. Questo inizia non con la politica, ma con l’infrastruttura.
1. Mappatura dei dati continua e automatizzata
Le interazioni con l’IA non si fermano ai sistemi statici. Avvengono attraverso interfacce chat, API, middleware e script interni. La mappatura deve evolversi per tracciare non solo dove vivono i dati, ma dove si muovono e quali modelli li toccano. Se la tua mappatura è basata su snapshot o manuale, è già obsoleta.
2. RoPA consapevole dell’IA e visibilità del trattamento
I registri delle attività di trattamento devono ora includere la logica del modello, il comportamento dello strumento IA e l’esposizione giurisdizionale. Non è sufficiente sapere quale fornitore viene utilizzato. Devi sapere dove è ospitato il modello, come è stato addestrato e quali rischi introduce nel trattamento a valle.
3. Riconciliazione del consenso dinamica e contestuale
Il consenso acquisito una volta non è consenso per tutto. I team necessitano di meccanismi che allineino il consenso con l’interazione del modello: l’utente ha accettato di arricchire il modello? Il sistema IA opera secondo lo scopo dichiarato di raccolta? In caso contrario, il consenso deve essere ri-verificato o segnalato.
4. Registrazione di audit di prompt e output
Dove praticabile, le interazioni con i sistemi IA dovrebbero essere registrate, con un focus sui prompt stessi. I prompt contengono spesso i dati più sensibili e catturarli è fondamentale per comprendere quali informazioni vengono esposte. Sebbene la registrazione delle uscite e dell’uso a valle sia preziosa, la registrazione a livello di prompt dovrebbe avere la priorità, specialmente quando l’auditabilità completa non è fattibile. Se non puoi tracciare cosa è stato chiesto, non puoi valutare completamente il rischio.
5. Classificazione delle uscite dell’IA e controlli di retention
Le uscite degli LLM devono essere classificate e governate. Se un sistema IA riscrive un documento legale, quell’uscita potrebbe richiedere controlli di privilegio legale. Se redige un linguaggio interno delle risorse umane, potrebbero applicarsi le tempistiche di retention. Le uscite non sono effimere: fanno parte del ciclo di vita dei dati.
Il ruolo del CISO sta cambiando, e questo è un bene
L’IA non è solo una tendenza dei dati. È anche un evento di dati che ridefinisce come dobbiamo pensare al controllo. I leader della sicurezza non stanno più semplicemente proteggendo i sistemi o anche i dati. Stiamo proteggendo il contesto: i metadati, l’intento e la legalità che circondano ogni interazione con una macchina che apprende e genera.
Questo richiede ai CISO di approfondire privacy, conformità, etica e governance dei registri. Significa costruire ponti con i team legali e i funzionari di conformità per garantire che l’uso dell’IA non solo rispetti le politiche, ma rifletta anche i valori dell’organizzazione e le soglie di rischio.
La governance dell’IA non dovrebbe essere di proprietà di un singolo dipartimento. Deve essere guidata da coloro che comprendono rischio, risposta e resilienza, e questo la rende chiaramente il nostro dominio.
La tracciabilità è la nuova fiducia
All’epoca dell’IA, non è più sufficiente dire: “Non lo sapevamo”. Ti verrà chiesto cosa è andato nel modello, chi ha approvato il suo utilizzo, come è stato gestito il consenso, possiamo riprodurre la logica che ha portato a quella decisione, dove sono le prove. Se i tuoi sistemi non possono rispondere a queste domande con fiducia, non stai governando l’IA – stai sperando per il meglio.
La fiducia nell’IA non verrà dalle politiche. Verrà dalla provenienza. E questo inizia con visibilità, rigore e leadership dalla parte più alta dell’organizzazione della sicurezza.
