Standard ISO/IEC 42001: il futuro della governance dell’IA

Navigare nell’Assicurazione AI: Focus sullo standard ISO/IEC 42001

L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente trasformando le industrie, offrendo opportunità senza precedenti per l’innovazione e l’efficienza. Tuttavia, questa tecnologia trasformativa presenta anche sfide significative, in particolare per quanto riguarda la conformità normativa e l’adozione di standard robusti per l’AI. Le organizzazioni che implementano sistemi AI devono navigare in un panorama complesso e in evoluzione di regolamenti e migliori pratiche per garantire uno sviluppo e un utilizzo responsabili ed etici dell’AI.

Il panorama in evoluzione degli standard AI

Il panorama globale degli standard AI è in rapida evoluzione. Enti chiave come ISO, NIST e OECD stanno andando oltre i principi generali per fornire linee guida pratiche, introducendo nuovi framework e strumenti per affrontare non solo i rischi tecnici, ma anche i sistemi di governance più ampi necessari per una gestione efficace dell’AI.

Numerosi organismi di governance prominenti hanno sviluppato standard per supportare lo sviluppo e l’uso responsabili dell’AI. Gli standard chiave includono:

• ISO/IEC 42001: Questo standard si concentra sull’istituzione, l’implementazione, il mantenimento e il miglioramento continuo di un sistema di gestione dell’AI (AIMS) durante l’intero ciclo di vita dell’AI. Sottolinea la gestione del rischio end-to-end e la governance responsabile dell’AI.
• ISO/IEC 23894: Questo standard fornisce linee guida sulla gestione dei rischi specificamente legati all’AI, promuovendo l’integrazione della gestione del rischio nelle attività legate all’AI.
• ISO/IEC 5338: Questo standard definisce i processi per l’intero ciclo di vita del sistema AI, dalla concezione iniziale fino al dismissione.
• Framework di gestione del rischio AI NIST: Questo framework fornisce alle organizzazioni approcci per aumentare l’affidabilità dei sistemi AI, promuovendo un design, uno sviluppo, un’implementazione e un uso responsabili.
• Principi AI OECD: Questi principi guidano le organizzazioni nello sviluppo dell’AI e forniscono ai policymaker raccomandazioni per politiche efficaci sull’AI, promuovendo un’AI innovativa e affidabile nel rispetto dei diritti umani e dei valori democratici.

Le principali sfide per ottenere un’assicurazione sull’AI

Le organizzazioni affrontano diverse sfide chiave nel raggiungere fiducia e sicurezza nell’AI:

• Identificazione e mitigazione dei rischi: I rischi emergono durante l’intero ciclo di vita dell’AI. Indirizzare dove questi rischi si manifestano e come mitigarli è cruciale per implementare sistemi AI sicuri, affidabili e protetti.
• Stabilire controlli efficaci: Controlli appropriati e proporzionati sono essenziali per il dispiegamento sicuro e commercialmente valido dell’AI. Gli standard di riferimento possono fornire una base strutturata per stabilire questi controlli.
• Dimostrare conformità: Con l’accelerazione dell’adozione dell’AI, le organizzazioni saranno sempre più chiamate a dimostrare la conformità con i nuovi standard etici e normativi.

Un approccio proattivo all’assicurazione AI

Le organizzazioni dovrebbero andare oltre la semplice conformità alle normative. Un approccio proattivo offre significativi vantaggi operativi e competitivi. Implementare un framework di gestione del rischio AI in modo tempestivo fornisce diversi benefici, tra cui:

• Aumentata affidabilità e trasparenza: Allinearsi con standard leader supporta confini di sistema più chiari e aumenta la fiducia dei consumatori e degli utenti finali.
• Miglioramento dell’efficienza operativa: Una governance più forte porta a una gestione dei rischi più efficace, generando risparmi sui costi e migliorando le prestazioni del sistema.
• Vantaggio competitivo: I sistemi AI ben governati e affidabili hanno maggiori probabilità di essere adottati nel mercato e internamente.

ISO/IEC 42001:2023: Standard di riferimento per una gestione efficace del rischio AI

Come primo standard globale certificabile per la governance dell’AI, ISO/IEC 42001 traduce le aspettative regolatorie e i principi etici in requisiti operativi, consentendo alle organizzazioni di costruire proattivamente sistemi AI strutturati, auditabili e responsabili. Con l’aumento dei rischi legali, reputazionali e tecnici, lo standard offre una base pratica per gestire l’AI durante il suo ciclo di vita – in modo responsabile, trasparente e su larga scala.

ISO/IEC 42001 riflette una mentalità orientata ai processi, enfatizzando la documentazione, il monitoraggio e l’auditabilità durante l’intero ciclo di vita dell’AI. Questo supporta le organizzazioni nel dimostrare la conformità con le normative nazionali e internazionali – come il Regolamento AI dell’UE – e nell’incorporare principi come trasparenza, responsabilità e supervisione umana all’interno dei loro sistemi AI.

Requisiti chiave per un Sistema di Gestione AI (ISO/IEC 42001)

ISO/IEC 42001 copre diverse aree chiave:

• Contesto e ambito organizzativo: Definire l’uso e il ruolo dell’AI, stabilire l’ambito e i confini della gestione dell’AI.
• Leadership e governance: Assegnare la governance dell’AI alla leadership e comunicare la politica dell’AI allineata con valori e obiettivi.
• Gestione del rischio dell’AI e controlli: Valutare i rischi dell’AI, includendo impatti etici e implementare controlli per un’AI sicura e trasparente.
• Pratiche operative: Gestire i processi del ciclo di vita dell’AI, affrontare i rischi nell’AI esternalizzata e gestire la risposta agli incidenti.
• Monitoraggio, valutazione e miglioramento: Misurare l’efficacia dell’AI e condurre audit per il miglioramento.
• Supporto e documentazione: Garantire la competenza del personale nell’AI e mantenere la documentazione per controllo e tracciabilità.

Piloni della struttura di gestione AI di Deloitte

Sfruttando i Principi dell’AI Affidabile di Deloitte, è stato sviluppato un framework strutturato che si allinea con i requisiti fondamentali di ISO/IEC 42001 e affronta la maggior parte dei requisiti delle normative globali sull’AI. Il framework fornisce alle organizzazioni una roadmap pratica per gestire i rischi dell’AI e supportare la loro preparazione per la certificazione ISO/IEC 42001. Ogni pilone si concentra su un’area critica della gestione responsabile dell’AI:

• Governance: Stabilisce ruoli chiari, responsabilità e strutture di conformità per garantire responsabilità in ogni fase del ciclo di vita dell’AI.
• Gestione dei dati: Si concentra sul mantenimento di alta qualità dei dati, mitigazione dei bias e protezione della sicurezza e privacy dei dati.
• Modellazione e sviluppo: Sottolinea test rigorosi, spiegabilità e considerazioni etiche durante la creazione dei modelli AI.
• Valutazione pre-distribuzione: Comporta una validazione delle prestazioni approfondita e una valutazione dei rischi prima che i sistemi AI vengano lanciati.
• Distribuzione e operazione: Garantisce monitoraggio continuo, risposta efficace agli incidenti e miglioramento continuo una volta che le soluzioni AI sono in uso.

Passi senza rimpianti per l’assicurazione AI

Selezionare il framework appropriato che soddisfi i requisiti della propria organizzazione può essere una decisione complessa, ma nel frattempo le organizzazioni possono adottare diversi passi “senza rimpianti” per costruire una solida base per un’AI affidabile e ben governata:

• Costituire un comitato di governance dell’AI.
• Definire l’AI e creare un inventario dei sistemi AI.
• Documentare le specifiche esistenti dei sistemi AI.
• Stabilire e creare una politica specifica per l’AI.
• Stabilire un’intelligenza normativa dinamica.
• Condurre valutazioni di rischio/impatto dei sistemi AI.
• Promuovere la cultura dell’AI.

Adottando proattivamente queste sfide e un robusto framework di governance dell’AI, le organizzazioni possono sbloccare il pieno potenziale dell’AI, mitigare i rischi e garantire la conformità con gli standard e le normative in evoluzione. L’impegno proattivo non è più un’opzione; è essenziale per il successo nel mondo in rapida evoluzione dell’AI.