Le organizzazioni in Europa sono sotto pressione perché dovrebbero adottare rapidamente l’AI, ma operano in un contesto normativo e di rischio altamente complesso e in continua evoluzione. L’entrata in vigore dell’articolo 72 della legge sull’AI, che crea nuove normative sul monitoraggio dei sistemi di AI ad alto rischio, comporta un significativo cambiamento per le aziende che operano nella regione. Per queste organizzazioni, adottare l’AI in modo sicuro su grande scala in questo contesto normativo rappresenta una sfida costante. Si corre il rischio di frammentare i sistemi, di perdere visibilità sulle modalità di utilizzo dell’AI o di introdurre rischi non gestiti.
La vera opportunità non risiede nell’acquisto di nuovi strumenti di intelligenza artificiale disconnessi, ma nell’integrazione diretta dell’AI in workflow sicuri e regolamentati all’origine. Per chi si trova ad affrontare problemi normativi, integrare gli strumenti di governance e i dati nello stesso workflow sta diventando sempre più importante. Le organizzazioni più lungimiranti stanno adottando un approccio predittivo in materia di AI, anticipando i cambiamenti normativi e i rischi, mitigandoli prima che si verifichino.
Costruire un’AI durevole
Quando si tratta di AI, adottare un approccio più ponderato paga. Le aziende che evitano di “entrare a gamba tesa” sull’AI e adottano un approccio più riflessivo possono effettivamente ottenere risultati migliori nel medio-lungo termine. I responsabili devono qualificare quali processi siano vantaggiosi, valutare “giusto” il livello di AI e quindi implementarlo all’interno dei workflow. Una parte importante di questo approccio consiste nell’escludere i processi meno adatti all’AI. Avere un modello di dati e un’AI profondamente integrati in workflow regolamentati significa avere una governance scalabile senza frammentazione. Nel mondo di oggi, questo è fondamentale.
L’AI Act dell’Unione Europea ha reso urgente trovare un compromesso tra l’adozione troppo rapida dell’AI e la paralisi causata dai timori legati al rischio e alla compliance. Le aziende eccessivamente prudenti sono destinate a rimanere indietro, ma lanciarsi ciecamente nell’AI comporta il rischio di creare debiti di governance: le organizzazioni senza una governance adeguata non saranno in grado di scalare e raccogliere i benefici dell’AI.
Molte organizzazioni sono ancora bloccate in questo divario tra reattività e responsabilità: i manager hanno bisogno di soluzioni di genAI reattive, che forniscano insight in tempi rapidi, ma che soddisfino anche le esigenze degli enti normativi. Avere un’AI nativa nel workflow significa che requisiti come la trasparenza e la supervisione previsti dall’AI Act diventano strutturali, con una governance integrata, anziché essere aggiunti a posteriori a molteplici strumenti di AI.
Combattere i rischi futuri
La governance reattiva dell’AI è un ostacolo, mentre la governance proattiva è un acceleratore del valore aziendale. La prossima sfida è renderla operativa attraverso un’”accelerazione governata”. Con l’emergere di nuove normative sull’AI in diverse regioni, le organizzazioni più lungimiranti si rivolgono a strumenti di AI per essere preparate a un panorama di governance in evoluzione. Scelte correttamente, le giuste tecnologie possono aiutare le organizzazioni a rimanere al passo con i sistemi che governano l’AI, ad esempio garantendo la compliance. La governance sta assumendo un’importanza crescente, con il ruolo del CIO che ora comprende questioni come l’addestramento dei modelli, i pregiudizi algoritmici e la cultura organizzativa.
Di conseguenza, una struttura di governance chiara è fondamentale. È auspicabile la presenza di un unico responsabile ben definito della governance dell’AI, che si tratti dell’ufficio legale, del responsabile dei dati, del CIO o di un responsabile AI. Questa persona o team si assume la responsabilità di implementare framework coerenti per gli strumenti di AI di terze parti, valutando e gestendo i rischi e la compliance. Ciò consente alle organizzazioni di innovare rapidamente e con sicurezza, mantenendo al contempo il controllo.
Quando la governance diventa invisibile
Per ottenere una visione aziendale in tempo reale di questi rischi interconnessi, le piattaforme software centralizzate hanno assunto un ruolo primario, offrendo una visione a livello aziendale delle risorse necessarie per gestire l’organizzazione: tecnologia, persone, strutture, terze parti e dati.
Queste piattaforme offrono la possibilità di gestire il rischio in modo discreto, con controlli integrati nel workflow. Gli utenti modificano le password o completano moduli di formazione in risposta ai controlli all’interno della piattaforma e spesso non hanno idea del fatto che le loro azioni stanno anche mitigando i rischi. Quando si tratta di implementare l’AI in modo sicuro e legale, una formazione solida e continua degli utenti e programmi di alfabetizzazione all’AI sono fondamentali.
Anche le piattaforme software end-to-end svolgono un ruolo importante nella gestione dei modelli di intelligenza artificiale in azienda, e questo è particolarmente importante in settori altamente regolamentati come i servizi finanziari. Queste piattaforme consentono alle organizzazioni di gestire i modelli al loro interno, garantendone la conformità agli standard normativi richiesti. Le piattaforme software end-to-end garantiscono inoltre che i modelli siano in linea con le policy e rimangano entro i livelli di tolleranza al rischio definiti.
La responsabilità di muoversi più rapidamente
Con normative quali l’EU AI Act che impongono a ogni organizzazione di pianificare attentamente la compliance e il rischio, bilanciare responsabilità e reattività è diventato sempre più importante. Le organizzazioni devono adottare un approccio misurato, integrando l’AI nei workflow quotidiani che definiscono il loro business e garantendo che la governance sia integrata.
Disporre di una struttura chiara per gestire la compliance è un importante primo passo. In questo modo, le organizzazioni possono liberare il potere trasformativo dell’intelligenza artificiale generativa, dell’intelligenza artificiale agentica e di tutto quello che seguirà, assumendosi la responsabilità di innovare più rapidamente.
