Attuazione di un quadro di governance dell’intelligenza artificiale: dalle linee guida all’attuazione

Introduzione

Oggi molte organizzazioni dispongono di politiche sull’IA, principi etici o linee guida sull’uso accettabile ben redatti. Sono tuttavia poche quelle che sono riuscite a tradurre con successo tali documenti in operazioni aziendali ripetibili.

Ciò crea un divario significativo tra l’affermazione che il proprio team utilizza l’intelligenza artificiale in modo responsabile e la gestione attiva delle modalità con cui l’azienda approva, monitora, documenta e controlla tali strumenti.

Rendere operativo un quadro di governance dell’IA significa tradurre le politiche di alto livello in flussi di lavoro pratici, matrici di responsabilità, controlli dei rischi e cicli di miglioramento continuo. 

Questa guida illustra il passaggio dalla strategia di alto livello all’esecuzione quotidiana, descrivendo in dettaglio i modelli operativi, i flussi di lavoro e le funzionalità della piattaforma che è possibile utilizzare per costruire un sistema resiliente che attui realmente la governance dell’IA.

Che cos’è un quadro di governance dell’IA?

Un quadro di governance dell’IA è un insieme strutturato di politiche, processi, ruoli e controlli che guidano il modo in cui un’organizzazione valuta, approva, monitora e gestisce il proprio utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Anziché concentrarsi esclusivamente su principi di alto livello, un quadro efficace aiuta i team a rispondere a domande pratiche: quali strumenti di IA sono approvati? Chi è responsabile di ciascun caso d’uso? Quali dati possono essere utilizzati? Quali rischi devono essere valutati? E in che modo l’organizzazione monitorerà i sistemi di IA nel tempo?

L’obiettivo è creare un approccio coerente per utilizzare l’IA in modo responsabile in tutta l’azienda, riducendo al contempo i rischi legati alla sicurezza, alla privacy, alla conformità, alla fiducia nel marchio e all’esperienza del cliente.

Perché la governance dell’IA deve andare oltre le politiche

Le politiche di governance dell’IA sono necessarie per stabilire l’etica dell’IA e gli standard etici, ma mancano di dettagli operativi. Un documento di politica statico raramente indica al team di marketing quali strumenti di IA generativa possono essere utilizzati per redigere i testi. Spesso non specifica chi approvi i nuovi casi d’uso o in che modo gli sviluppatori debbano esaminare i dati di addestramento.

Quando ci si affida esclusivamente a documenti formali, approvazioni informali o fogli di calcolo scollegati tra loro, gli sforzi di governance falliscono. Queste lacune portano tipicamente a un’adozione “ombra” dell’IA, a standard di sicurezza incoerenti e a una documentazione carente, poiché i dipendenti tentano di gestire autonomamente i propri strumenti digitali.

Senza chiare linee guida operative, anche i casi d’uso standard e altamente vantaggiosi, che vanno dalla traduzione automatica e dalla ricerca basata sull’IA agli agenti di assistenza clienti personalizzati, possono rapidamente trasformarsi in rischi non monitorati.

Rendere operativa una governance responsabile dell’IA rende più facile per il vostro team seguire pratiche responsabili nell’ambito dell’IA nel proprio lavoro quotidiano. Fornisce chiari punti di riferimento affinché la vostra organizzazione possa innovare in sicurezza, riducendo al minimo i rischi legati alla conformità, al marchio, alla privacy e all’esperienza del cliente, affrontando al contempo in modo efficace le questioni etiche.

Costruire il modello operativo prima di scalare l’IA

Una governance efficace dell’IA parte da un solido modello operativo. Questa base prevede la definizione delle persone, dei poteri decisionali e dei processi ripetibili di governance dell’IA necessari per trasformare una politica statica in un sistema funzionante.

• Assegnare chiaramente le responsabilità. Definire chi è responsabile dei programmi generali di governance dell’IA e chi si assume la responsabilità di specifiche iniziative relative all’IA. Sebbene sia opportuno coinvolgere le parti interessate dei settori aziendale, IT, sicurezza, legale e di conformità per garantire un contributo condiviso, ogni progetto richiede una responsabilità chiara e individuale.
• Definire i poteri decisionali. Stabilire esattamente chi detiene l’autorità di approvare gli strumenti di IA o i casi d’uso. È inoltre necessario chiarire chi può modificare le soglie di rischio e chi ha il potere di sospendere un flusso di lavoro di IA qualora si verifichi un problema.
• Implementare una governance basata sul rischio. Non tutti i sistemi di IA richiedono lo stesso livello di controllo. Uno strumento di produttività interno a basso rischio dovrebbe seguire un processo di revisione meno rigoroso rispetto a un agente autonomo che accede a dati sensibili o che innesca azioni nei sistemi collegati dei clienti.
• Garantire un’esecuzione interfunzionale: la creazione di una governance dell’IA responsabile richiede la partecipazione dei team che sviluppano, acquistano e mantengono questi sistemi. Coinvolgete fin dall’inizio i vostri team di marketing, e-commerce, IT, data science e conformità per progettare un modello che si adatti ai loro flussi di lavoro esistenti e allinei lo sviluppo dell’IA agli obiettivi aziendali.

Creare un inventario dinamico dei casi d’uso dell’IA

Non è possibile governare sistemi di IA che non si vedono. La creazione di un inventario dinamico aiuta i vostri team a comprendere esattamente dove opera l’intelligenza artificiale all’interno dell’azienda, quali obiettivi supporta e con quali fonti di dati interagisce.

Un inventario completo dovrebbe includere tutti gli strumenti di IA approvati, le funzionalità integrate dei fornitori, i modelli di IA di terze parti e i sistemi autonomi e intelligenti. Assicuratevi inoltre di registrare i responsabili specifici dei casi d’uso, gli utenti interessati, gli input di dati, gli output previsti e i processi aziendali coinvolti durante l’intero ciclo di vita dell’IA.

Nel redigere questo registro, concentratevi principalmente sul caso d’uso piuttosto che sulla sola tecnologia in sé. La stessa identica piattaforma di IA generativa comporta rischi molto diversi a seconda che riassuma gli appunti delle riunioni interne o personalizzi materiali di marketing destinati al pubblico.

Infine, aggiornate costantemente questo inventario. Aggiornate i vostri registri ogni volta che i vostri team introducono nuovi casi d’uso, collegano nuovi sistemi, ampliano le autorizzazioni degli utenti o notano cambiamenti nelle prestazioni del sistema di IA.

Trasformare la valutazione dei rischi in flussi di lavoro di approvazione

Una valutazione dei rischi aggiunge valore solo quando determina cosa succede dopo. Anziché considerarla come una verifica a sé stante, il livello di rischio valutato dovrebbe innescare un flusso di lavoro completo di approvazione e implementazione, che stabilisca chi esamina il caso d’uso proposto, quali controlli specifici siano necessari e quale documentazione il vostro team debba finalizzare prima del lancio. 

Mappando il vostro quadro di gestione dei rischi dell’IA direttamente a queste fasi sequenziali, create un percorso chiaro e ripetibile dalla richiesta iniziale all’implementazione in corso:

Quando si configurano questi flussi di lavoro, valutare i fattori di rischio quali la riservatezza dei dati, la sicurezza, l’impatto sui clienti, l’esposizione normativa e il coinvolgimento di fornitori terzi. È inoltre fondamentale distinguere tra IA assistiva e sistemi autonomi. Gli strumenti 

assistivi generalmente supportano il processo decisionale umano, mentre gli agenti di IA spesso eseguono azioni in modo indipendente. Per i sistemi di IA ad alto rischio, è necessario dare priorità a rigorosi controlli di accesso, limiti di azione predefiniti, registrazione approfondita e percorsi di escalation chiari, garantendo al contempo una valutazione approfondita di tutte le considerazioni etiche.

Dove la governance dell’IA deve essere presente nelle operazioni quotidiane

Rendere operativa la governance dell’IA significa anche integrare le regole direttamente negli ambienti in cui i vostri team utilizzano effettivamente l’intelligenza artificiale. È necessario che esistano misure di protezione all’interno dei vostri flussi di lavoro relativi ai contenuti, delle esperienze dei clienti, dei processi interni e delle operazioni delle piattaforme. 

Per tradurre tutto ciò in un modello operativo, è necessario mappare gli ambienti aziendali principali alle specifiche applicazioni di IA in esecuzione al loro interno e definire i controlli esatti necessari per garantire la sicurezza di tali processi:

Quando si integrano questi controlli direttamente nei sistemi fondamentali già utilizzati dai team, come il sistema di gestione dei contenuti (CMS), la piattaforma di e-commerce o gli strumenti di analisi principali, si evitano inutili interruzioni del flusso di lavoro. 

Questo approccio trasforma le regole astratte in linee guida pratiche, garantendo che la conformità diventi una parte naturale del lavoro quotidiano anziché un ostacolo separato e scollegato.

Utilizzate i quadri normativi e le normative come linee guida operative

Orientarsi tra normative e quadri di riferimento esterni va oltre la mera conformità legale. 

Queste linee guida consolidate possono fungere da modelli altamente efficaci per le vostre operazioni quotidiane. Esaminandole, potete evitare di procedere a tentoni nella creazione di un modello operativo da zero, identificare rapidamente le lacune nei vostri processi attuali e strutturare solide linee guida interne.

Il quadro di riferimento NIST per la gestione dei rischi legati all’IA può aiutare le organizzazioni a strutturare il proprio approccio incentrato sull’identificazione, la misurazione, la gestione e il monitoraggio dei rischi legati all’IA. Lo standard ISO/IEC 42001 si concentra sulla definizione, l’implementazione, il mantenimento e il miglioramento continuo di un sistema di gestione dedicato all’IA.

Inoltre, i Principi dell’OCSE sull’IA promuovono un’IA affidabile che rispetti i diritti umani e i valori democratici, fornendo linee guida stabilite dall’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico. Inoltre, l’AI Act dell’Unione Europea (spesso indicato semplicemente come EU AI Act) e altre normative emergenti in materia di IA orientano la conformità verso obblighi basati sul rischio, requisiti di trasparenza e documentazione obbligatoria.

Tali quadri normativi e principi fondamentali possono rivelarsi estremamente utili quando vengono tradotti in processi aziendali concreti. È possibile utilizzare le loro linee guida per creare inventari strutturati, definire livelli di rischio, stabilire procedure di approvazione e imporre un monitoraggio continuo al fine di garantire la conformità normativa e assicurare uno sviluppo etico.

In che modo le piattaforme contribuiscono a rendere attuabile la governance dell’IA

Molte sfide relative alla governance dell’IA sono fondamentalmente sfide di attuazione. Per avere successo, è necessario integrare la governance direttamente nei sistemi in cui risiedono già i contenuti, i dati dei clienti, le integrazioni e le autorizzazioni. Le operazioni moderne richiedono controlli robusti sui flussi di lavoro, una gestione precisa delle identità, l’archiviazione centralizzata delle risorse e un monitoraggio continuo delle prestazioni.

È possibile ottenere tutto ciò sfruttando una piattaforma completa come Liferay, che funge da piattaforma di esperienza digitale a supporto di operazioni digitali governate attraverso il CMS, il DAM, i motori di personalizzazione, i negozi online e gli ambienti low-code. Per i team che intendono sviluppare strumenti avanzati, Liferay AI Hub offre un ambiente low-code per la creazione, la configurazione e la gestione sicura degli agenti di IA. La governance degli 

agenti richiede controlli rigorosi su ciò a cui gli agenti possono accedere, sulle azioni che possono eseguire e sulle modalità con cui gli esseri umani ne esaminano i risultati. Scegliendo una piattaforma progettata tenendo conto di uno sviluppo responsabile dell’IA, si garantisce una solida base.

Migliori pratiche per l’attuazione di una governance continua dell’IA

Per garantire che i nuovi flussi di lavoro si affermino effettivamente senza rallentare i vostri team, strutturate la vostra implementazione attorno a questi principi fondamentali di esecuzione:

• Iniziate dai casi d’uso di maggior valore e a più alto rischio. Date priorità alla valutazione delle applicazioni che influenzano direttamente i vostri clienti, gestiscono dati sensibili o incidono sulla fiducia nel marchio.
• Governate il flusso di lavoro, non solo il modello. Concentratevi su come collegate gli strumenti di IA ai vostri sistemi aziendali, agli utenti e alla piattaforma dati, poiché i punti di integrazione spesso rappresentano il rischio maggiore quando si affrontano i rischi legati all’IA.
• Rendete esplicita la responsabilità. Assegnate responsabili chiari e documentati per ogni iniziativa di IA, flusso di lavoro di approvazione e controllo di sicurezza.
• Incorporare i controlli nei sistemi esistenti. Sfruttare flussi di lavoro automatizzati, filtri di autorizzazione e tracciati di audit all’interno degli ambienti che i vostri team utilizzano già quotidianamente.
• Coinvolgete le persone nei casi in cui l’impatto è maggiore. Rendete obbligatoria la supervisione umana per qualsiasi sistema di IA che interagisca con i clienti, elabori dati soggetti a regolamentazione o esegua azioni aziendali ad alto impatto.
• Rivedere continuamente. Aggiornare regolarmente i principi e le pratiche di governance dell’IA per garantire un miglioramento continuo man mano che le tecnologie si evolvono.

Passare dalla strategia di governance dell’IA all’attuazione

Rendere operativo il vostro quadro di governance dell’IA è ciò che trasforma l’approccio responsabile all’IA da un principio astratto in una capacità aziendale affidabile. Riconoscere l’importanza della governance dell’IA vi aiuta a stabilire chiari limiti di sicurezza che consentono ai vostri team di utilizzare l’intelligenza artificiale in piena fiducia.

Per raggiungere questo obiettivo, la vostra organizzazione necessita di modelli operativi strutturati, flussi di lavoro definiti, documentazione trasparente e solidi controlli di sicurezza a livello di piattaforma. Le piattaforme che integrano queste funzionalità rendono la governance efficace dell’IA un processo senza soluzione di continuità.

Siete pronti a integrare soluzioni di governance dell’IA nei sistemi che i vostri team utilizzano quotidianamente? Scoprite come Liferay può aiutarvi a creare esperienze digitali sicure, scalabili e governate.

Domande frequenti

Cosa dovrebbe includere un quadro di governance dell’IA?

Un quadro di governance dell’IA dovrebbe includere politiche chiare, responsabilità definite, criteri di valutazione dei rischi, flussi di lavoro di approvazione, requisiti di documentazione, processi di monitoraggio e controlli di sicurezza. Un quadro di governance dovrebbe inoltre delineare il modo in cui i diversi team valutano gli strumenti di IA, gestiscono l’accesso ai dati, esaminano i risultati e reagiscono quando sorgono rischi o problemi di prestazioni.

Chi è responsabile della governance dell’IA?

La governance dell’IA è in genere una responsabilità condivisa tra i team aziendali, IT, di sicurezza, legali, di conformità e dei dati. Tuttavia, ogni iniziativa di IA dovrebbe comunque avere un responsabile chiaramente designato, che sia responsabile delle approvazioni, della documentazione, dei controlli dei rischi e della supervisione continua.

Come si mette in pratica la governance dell’IA?

Per mettere in pratica la governance dell’IA, occorre innanzitutto identificare dove l’IA è già in uso, documentare ogni caso d’uso, assegnare livelli di rischio e creare flussi di lavoro di approvazione basati su tali rischi. Da lì, le organizzazioni possono integrare i controlli nei sistemi esistenti, quali CMS, piattaforme di e-commerce, di analisi, di gestione delle identità e di flussi di lavoro, in modo che la governance diventi parte integrante delle operazioni quotidiane.