Che cos'è la governance dell'IA?
La governance dell'intelligenza artificiale mira a creare i framework, le politiche e le pratiche per l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale all'interno dell'organizzazione. Non si tratta solo di salvaguardie tecniche: la governance dell'IA implica meccanismi di supervisione, responsabilità e trasparenza per garantire che i sistemi di IA corrispondano ai valori della tua azienda e soddisfino le aspettative degli stakeholder.
Una governance efficace dell'IA aiuta a gestire i potenziali rischi associati alle tecnologie di IA (come l'uso improprio dei dati e la distorsione dei modelli), supportando al contempo una gestione più ampia del rischio organizzativo. La governance dell'IA è il tuo percorso per gestire i sistemi di IA in modo responsabile e nel rispetto dei diritti umani e dei requisiti normativi.
In questa guida, analizzeremo il motivo per cui la governance dell'IA è diventata così cruciale per le organizzazioni, evidenzieremo i principi chiave e le normative che modellano questo spazio e forniremo passaggi attuabili per costruire il proprio framework di governance. Esploreremo anche le sfide uniche della governance dell'intelligenza artificiale nel cloud e come AI-SPM può semplificare la governance per le imprese moderne.
State of AI in the Cloud [2025]
AI governance is critical, but staying informed about the latest AI security trends is equally important. Wiz’s State of AI Security Report 2025 explores how organizations are balancing governance, innovation, and security in the cloud.
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Perché la governance dell'IA è diventata così importante?
I rischi e le complessità dei sistemi di IA, insieme alle crescenti esigenze normative ed etiche, rendono la governance dell'IA non negoziabile.
Ecco alcuni motivi chiave per l'urgente necessità di una governance dell'IA:
1. Le soluzioni di intelligenza artificiale vengono adottate su scala più ampia e raggiungono un pubblico più ampio.
Dalla sanità all'istruzione, dalla finanza alla vendita al dettaglio, le organizzazioni di tutte le dimensioni si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale per automatizzare i processi e prendere decisioni più intelligenti. Con l'aumento dell'uso dell'intelligenza artificiale, aumenta anche il rischio di uso improprio, pregiudizio o risultati ingiusti.
2. I sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più complessi e rischiosi.
I moderni sistemi di intelligenza artificiale possono operare in modo autonomo, prendendo decisioni critiche che possono portare a risultati imprevedibili. Problemi come la deriva del modello o i pregiudizi non intenzionali possono creare rischi significativi: ad esempio, un algoritmo di raccomandazione potrebbe iniziare a inviare contenuti malsani, come diete estreme, a utenti vulnerabili, oppure un'auto a guida autonoma potrebbe interpretare erroneamente un semaforo, causando un incidente. In casi estremi, possono emergere anche comportamenti canaglia dell'intelligenza artificiale, come i chatbot che danno consigli dannosi.
3. Le pressioni normative si stanno surriscaldando.
A livello globale, i governi e gli organismi di regolamentazione stanno introducendo nuove regole per proteggere i diritti dei consumatori e promuovere l'uso etico dell'IA. Le organizzazioni devono stare al passo con questi requisiti poiché la non conformità comporta multe più che salateーpuò danneggiare la tua reputazione ed erodere anche la fiducia.
4. Le organizzazioni devono assicurarsi che l'IA sia in sintonia con i loro valori e impegni etici.
In fin dei conti, la governance non consiste solo nell'evitare i rischi; si tratta di assicurarsi che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale corrisponda ai valori della tua azienda. Incorporando considerazioni etiche nelle tue pratiche di intelligenza artificiale, puoi rispettare i diritti umani, soddisfare le aspettative della società e aumentare la fiducia nel marchio.
La conclusione? Poiché il ruolo dell'IA nel mondo degli affari e della società continua ad espandersi, un solido framework di governance dell'IA garantisce che l'IA aiuti, non danneggi, la tua attività.
Principi chiave della governance dell'IA
Ispirato a standard globali come il Principi dell'OCSE sull'IA, cinque principi fondamentali fungono da tabella di marcia per una governance responsabile dell'IA:
| Core principle | What it involves |
|---|---|
| Accountability and ownership | Clearly defining who’s responsible for AI systems across their lifecycle to reduce the likelihood of oversight or mismanagement |
| Transparency and explainability | Making AI decisions understandable; transparency builds trust and keeps you compliant with regulations |
| Fairness and privacy | Mitigating biases in your AI models and prioritizing privacy protections |
| Security and safety | Protecting AI systems against security vulnerabilities to make sure operations run reliably under expected conditions |
| Sustainable and inclusive development | Aiming to create responsible AI systems that are both environmentally conscious and beneficial to everyone |
Poiché questi principi stanno diventando punti di riferimento per le autorità di regolamentazione, la loro adozione non è solo una best practice, ma una necessità. Successivamente, diamo un'occhiata più da vicino ad alcuni punti chiave sulla conformità normativa.
Orientarsi nel panorama normativo per la governance dell'IA
Le normative sulla governance dell'IA si evolvono rapidamente e mantenere la conformità non è un compito da poco. Di seguito sono riportati diversi quadri normativi che si stanno evolvendo in tutto il mondo:
Legge sull'IA dell'UE e GDPR: La legge sull'IA dell'UE adotta un approccio basato sul rischio, classificando i sistemi di IA in base al livello di rischio e introducendo rigorose misure di conformità per le applicazioni ad alto rischio, come il riconoscimento biometrico. Nel frattempo, il GDPR impone rigorose protezioni della privacy dei dati per i sistemi di intelligenza artificiale che gestiscono dati personali, come le cartelle cliniche o i profili dei clienti.
Framework di gestione del rischio dell'intelligenza artificiale NIST: Questo framework con sede negli Stati Uniti si concentra sulla gestione dei rischi dell'IA con sicurezza, trasparenza ed equità. Fornisce un modo strutturato per valutare l'IA'sulla sicurezza e sui pregiudizi, che è essenziale per le aziende che sviluppano sistemi di intelligenza artificiale per settori critici, come la sanità o la finanza.
Norme ISO/IEC: Standard come Certificazione ISO 42001 offrire metodi strutturati per la gestione dei rischi dell'IA in tutte le applicazioni e i settori. Questi framework aiutano le organizzazioni a sviluppare strategie di gestione del rischio coerenti che soddisfino gli standard globali, garantendo un'integrazione più sicura dell'intelligenza artificiale.
Direttiva canadese sul processo decisionale automatizzato: La direttiva si concentra sull'uso etico dell'IA nel processo decisionale del settore pubblico in Canada. Garantisce che i sistemi di IA siano trasparenti, equi e responsabili, con particolare attenzione alla gestione dei rischi legati alle decisioni algoritmiche.
Gli Stati Uniti Progetto per una Carta dei diritti dell'intelligenza artificiale: Questo quadro delinea cinque principi per lo sviluppo e l'implementazione etica dell'IA negli Stati Uniti, tra cui la protezione contro i pregiudizi, la privacy dei dati, la trasparenza algoritmica e i diritti degli utenti di rinunciare o contestare le decisioni automatizzate.
Le norme etiche cinesi per l'intelligenza artificiale: Le linee guida cinesi sottolineano l'importanza di allineare i sistemi di intelligenza artificiale con le norme etiche, la sicurezza nazionale e l'equità. L'obiettivo è promuovere un'IA antropocentrica e socialmente responsabile, affrontando al contempo rischi come pregiudizi e abusi.
L'hub degli standard AI del Regno Unito: Il Regno Unito sta sviluppando un quadro flessibile per regolamentare l'IA attraverso la collaborazione del settore, enfatizzando l'innovazione, la responsabilità e gli standard etici specifici della regione. Questo approccio integra quadri globali come il Principi dell'OCSE sull'IA.
Se operi in più regioni o settori, dovrai prestare molta attenzione alle regole specifiche del settore, come quelle per i veicoli autonomi o gli strumenti di intelligenza artificiale finanziaria. E, man mano che le normative sull'intelligenza artificiale diventano più allineate a livello globale, tieni presente che l'agilità sarà la chiave per stare al passo con i nuovi requisiti.
Come implementare la governance dell'IA - Passaggi essenziali
Stai cercando di bilanciare innovazione e responsabilità? Segui questi passaggi:
Valuta la tua attuale posizione di intelligenza artificiale.
Inizia valutando Rischi dell'IA, le lacune nella conformità normativa e le sfide etiche. In questo modo si ottiene una base per migliorare le procedure di governance. Utilizza ciò che trovi per monitorare i progressi nel tempo, tra cui le prestazioni del modello, gli indicatori di equità e la conformità alla privacy dei dati. Suggerimento: assicurati che la tua valutazione si concentri su metriche misurabili per un facile benchmarking.Definisci ruoli e responsabilità chiari.
Crea responsabilità tra i team di sicurezza, conformità, data science e GRC. Ad esempio, il team di conformità dovrebbe essere responsabile del monitoraggio delle normative legali, mentre il team di data science dovrebbe gestire l'equità e i pregiudizi nei modelli.Sviluppare una strategia di governance basata sul rischio.
Assegna priorità ai rischi in base alla loro gravità e al potenziale impatto. Inizia creando policy per l'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale: dalla raccolta dei dati allo sviluppo del modello e al monitoraggio post-implementazione. Assicurati di impostare audit per la spiegabilità, la trasparenza e l'equità per soddisfare gli standard normativi ed etici. Ad esempio, se'riutilizzare l'intelligenza artificiale nelle assunzioni, stabilire linee guida per la trasparenza nel processo decisionale e garantire che i modelli siano regolarmente testati per individuare eventuali pregiudizi basati sul genere o sull'etnia.Implementa processi di intelligenza artificiale responsabili.
Utilizza strumenti automatizzati per il monitoraggio continuo, gli avvisi in tempo reale e gli audit di conformità. Strumenti come IA del violinista o Indicatori di equità TensorFlow possono aiutare a monitorare le prestazioni e l'equità del modello in tempo reale, mentre piattaforme come NannyML e PerchéLabs Offri il monitoraggio continuo dei modelli, l'audit e il rilevamento delle anomalie. Istruisci i tuoi team sulle politiche di governance, sui rischi e sul loro ruolo nel garantire un uso responsabile dell'intelligenza artificiale.Itera e migliora.
La governance non è qualcosa che si fa una volta e poi si spunta dalla lista. Rivedi regolarmente le tue pratiche, adattati ai nuovi rischi e alle nuove normative e utilizza le lezioni apprese per perfezionare le policy, migliorare l'automazione e migliorare la collaborazione tra i team per un successo a lungo termine. Ad esempio, dopo un audit di rilevamento delle distorsioni, perfeziona i dati di addestramento o regola i parametri del modello per migliorare l'equità.
Ricorda, un forte consenso della leadership è vitale. Con il supporto dei dirigenti, i tuoi sforzi di governance otterranno le risorse e l'attenzione di cui hanno bisogno per avere successo.
Considerazioni speciali per la governance dell'intelligenza artificiale nel cloud
A differenza degli ambienti on-premise, l'infrastruttura cloud è dinamica, distribuita e spesso multi-tenant, il che crea sfide di governance specifiche. Affrontare queste considerazioni garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale nel cloud siano sicuri, scalabili e gestiti in modo responsabile, sfruttando al contempo il pieno potenziale dell'infrastruttura cloud.
1. Gestione distribuita dei dati
Perché è fondamentale: gli ambienti cloud archiviano ed elaborano i dati in più posizioni geografiche, spesso automaticamente. Ciò aumenta la complessità di garantire la conformità a normative come il GDPR o le leggi sulla localizzazione dei dati.
Suggerimento attuabile:Implementare geo-fencing e controlli di residenza dei dati per garantire che i dati sensibili rimangano all'interno di regioni conformi. Utilizza gli strumenti dei provider di servizi cloud, come AWS Macie o Azure Purview, per gestire la residenza dei dati e classificare i dati sensibili.
2. Infrastruttura condivisa e multi-tenancy
Perché è fondamentale: negli ambienti cloud multi-tenant, più organizzazioni condividono la stessa infrastruttura sottostante, aumentando i rischi come la perdita di dati o l'accesso ai modelli da parte di parti non autorizzate.
Suggerimento attuabile:Usare containerizzazione e codifica per l'implementazione dell'intelligenza artificiale per isolare i carichi di lavoro. Applicare Controlli degli accessi in base al ruolo per garantire che solo gli utenti o i sistemi autorizzati possano interagire con le risorse di intelligenza artificiale sensibili.
3. Minacce specifiche per il cloud
Perché è fondamentale: bucket di archiviazione configurati in modo errato, API non sicure e proliferazione delle identità sono vulnerabilità frequenti del cloud che influiscono direttamente sulla governance dell'intelligenza artificiale esponendo modelli e dati a violazioni.
Suggerimento attuabile: Automatizza i controlli di conformità con strumenti come Wiz, Google Cloud Security Command Center o AWS Config per controllare continuamente le configurazioni e rilevare le vulnerabilità in tempo reale.
4. Visibilità completa dello stack nelle pipeline di intelligenza artificiale
Perché è fondamentale: Le pipeline di intelligenza artificiale negli ambienti cloud prevedono più fasi, dall'acquisizione e pre-elaborazione dei dati all'addestramento, alla distribuzione e al monitoraggio dei modelli. Garantire la visibilità end-to-end è essenziale per identificare i colli di bottiglia, mitigare i rischi e mantenere la conformità durante l'intero ciclo di vita.
Suggerimento attuabile: Utilizza strumenti come Wiz AI-SPM per ottenere una visibilità completa dello stack:
Mappatura delle dipendenze: l'AI Bill of Materials (AI-BOM) aiuta a tracciare e documentare tutte le fonti di dati, i modelli e le integrazioni di terze parti nella pipeline.
Monitoraggio in tempo reale: il monitoraggio continuo dei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale rileva anomalie, lacune di conformità e vulnerabilità in qualsiasi fase della pipeline.
Definizione delle priorità dei rischi: le informazioni automatizzate evidenziano i problemi più critici, dalle violazioni della sicurezza dei dati alla deviazione dei modelli o ai problemi di equità.
Semplifica la governance dell'IA con Wiz AI-SPM
Wiz è una piattaforma di protezione delle applicazioni nativa per il cloud (CNAPP) progettato per proteggere tutto ciò che crei ed esegui nel cloud, inclusi i tuoi sistemi di intelligenza artificiale.
Soprattutto Wiz AI-SPM offre sicurezza e governance specializzate per il tuo ecosistema di intelligenza artificiale attraverso...
Visibilità dell'IA con una distinta base I.A.I.A.: Utilizza una distinta base AI per ottenere una visibilità totale sul tuo ecosistema di intelligenza artificiale, individuando i rischi e le lacune di conformità nei dati, nei modelli e nelle dipendenze.
Valutazione dei rischi e definizione delle priorità: Sfrutta gli strumenti automatizzati di monitoraggio e conformità per tenere traccia di vulnerabilità come la deriva del modello e i rischi per la sicurezza. Questi strumenti aiutano a dare priorità ai rischi in base alla loro gravità, mantenendoti concentrato su ciò che conta di più.
Analisi del percorso di attacco e mitigazione del rischio: Identifica le potenziali vulnerabilità con la nostra analisi automatizzata del percorso di attacco, che ti consente di adottare misure proattive per colmare le lacune di sicurezza e garantire che i tuoi sistemi di intelligenza artificiale siano sicuri e conformi.
Con dashboard di sicurezza AI centralizzate, Wiz AI-SPM consente la collaborazione interfunzionale, il monitoraggio continuo, gli avvisi in tempo reale, le azioni prioritarie e la correzione rapida per il tuo team. La nostra piattaforma leader del settore fornisce informazioni utili su potenziali minacce, lacune di conformità e livello di sicurezza, supportando una governance responsabile dell'intelligenza artificiale e una sicurezza proattiva fin dalla progettazione.
Vuoi vedere Wiz in azione? Visita il Pagina web di Wiz per l'intelligenza artificiale, o se preferisci un Demo dal vivo, ci piacerebbe entrare in contatto con te.
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