Quando i regolatori verificano i vostri sistemi di IA, non si limitano a controllare la documentazione: vogliono prove che i vostri controlli di governance funzionino realmente. Ecco le 10 domande a cui dovreste essere pronti a rispondere.
1. Come classificate i vostri sistemi di IA in base al rischio?
Gli auditor chiederanno di consultare il vostro inventario dei sistemi di IA e la metodologia di classificazione. Vogliono verificare che abbiate valutato sistematicamente ciascun sistema rispetto ai framework normativi di rischio.
- Inventario completo dei sistemi AI/ML in produzione
- Classificazione del rischio per ciascun sistema con motivazione documentata
- Procedura per rivalutare la classificazione quando i sistemi vengono modificati
2. Chi ha approvato la messa in produzione di questo sistema di IA?
Prima che un sistema ad alto rischio entri in funzione, deve esistere un'approvazione documentata da parte degli stakeholder competenti, non solo una validazione tecnica del team di sviluppo.
3. Come viene esercitata la supervisione umana sulle decisioni dell'IA?
È su questo punto che molte organizzazioni si trovano in difficoltà. Gli auditor vogliono prove di una supervisione umana effettiva, non semplici policy che ne dichiarino l'esistenza.
- Procedure di supervisione documentate
- Prove che gli operatori umani possano e intervengano effettivamente
- Registrazioni delle approvazioni e delle correzioni manuali
4. Potete mostrarmi la traccia decisionale per questo caso specifico?
Gli auditor possono selezionare singoli casi e chiedervi di ricostruire il percorso decisionale dall'input all'output, incluse eventuali revisioni umane. La vostra traccia di audit deve essere completa e accessibile.
5. Come rilevate e gestite i malfunzionamenti o gli errori dell'IA?
Cosa accade quando il vostro sistema di IA commette un errore? Gli auditor vogliono vedere attività di monitoraggio, sistemi di allerta e procedure di risposta agli incidenti.
6. Quali dati di addestramento sono stati utilizzati e come sono stati governati?
La governance dei dati è fondamentale. Preparatevi a illustrare le fonti dei dati, i controlli di qualità, le valutazioni dei bias e la conformità in materia di protezione dei dati personali.
7. Come prevenite e rilevate la deriva del modello?
I sistemi di IA degradano nel tempo. Dimostrate il vostro approccio di monitoraggio per rilevare quando i modelli subiscono una deriva del modello (model drift) rispetto al comportamento atteso.
8. Chi può accedere al sistema di IA e modificarlo?
Controlli degli accessi, gestione delle modifiche e log di audit per le modifiche al sistema sono requisiti minimi imprescindibili.
9. Per quanto tempo conservate i registri delle decisioni dell'IA?
Le politiche di conservazione devono essere conformi ai requisiti normativi — spesso 5-7+ anni per i settori regolamentati.
10. Potete esportare le prove per una verifica indipendente?
Gli auditor moderni si aspettano di poter verificare le prove in modo indipendente, non di doversi affidare ai soli report interni. Le vostre esportazioni probatorie devono includere meccanismi di verifica dell'integrità (checksum, firme digitali).
Domande frequenti
Con quanto anticipo bisogna prepararsi a un audit sull'IA?
Cominciate subito. Il momento migliore per prepararsi era quando avete messo in produzione il sistema. Il secondo momento migliore è oggi. Gli audit simulati dovrebbero essere condotti almeno con cadenza trimestrale.
Quale formato di prove preferiscono gli auditor?
Gli auditor richiedono prove strutturate e verificabili, non log grezzi. I pacchetti probatori con manifest, checksum e mappatura chiara rispetto ai requisiti normativi rendono gli audit più rapidi e di maggior successo.
Punti chiave
Il filo conduttore di tutte queste domande è la prova concreta. Le policy e le procedure sono importanti, ma in ultima analisi gli auditor vogliono la dimostrazione che i vostri controlli funzionino nella pratica. Integrate la raccolta delle prove nei vostri flussi di lavoro sull'IA fin dal primo giorno.