Governance dell'IA
Il quadro di politiche, processi e controlli che garantisce che i sistemi di IA operino in modo sicuro, etico e conforme alle normative.
Definizione
La governance dell'IA comprende strutture organizzative, politiche, workflow e controlli tecnici che consentono alle organizzazioni di sviluppare, distribuire e gestire sistemi di IA in modo responsabile. A differenza di concetti affini come la sicurezza dell'IA (focalizzata sulla ricerca per prevenire i danni dell'IA) o la responsible AI (che enfatizza principi etici), la governance dell'IA è soprattutto operativa: definisce chi può approvare decisioni basate sull'IA, quale documentazione deve esistere, come viene mantenuta la supervisione e quali evidenze vengono raccolte per garantire la responsabilità.
Il EU AI Act stabilisce il primo quadro regolatorio completo al mondo per l'intelligenza artificiale, e la governance ne è un elemento centrale. I sistemi di IA ad alto rischio devono dimostrare una governance solida tramite sistemi di gestione del rischio documentati (articolo 9), processi di gestione della qualità (articolo 17) e meccanismi di supervisione umana (articolo 14). Senza un framework coerente, le organizzazioni non riescono a soddisfare questi requisiti in modo sistematico. La scadenza di agosto 2026 per la conformità dei sistemi ad alto rischio significa che le strutture di governance devono essere operative ben prima di tale data, non progettate in modo reattivo dopo le evidenze di audit.
Implementare una governance efficace richiede tre livelli interconnessi. Primo, politiche che definiscano casi d'uso accettabili, soglie di rischio e requisiti di approvazione. Secondo, workflow operativi che applichino tali politiche al momento della decisione, includendo code di approvazione, percorsi di escalation e procedure di override. Terzo, infrastruttura tecnica che catturi la prova della governance in azione: tracce di audit che mostrino chi ha approvato cosa, quando e perché.
Molte organizzazioni hanno già framework di governance per altri domini (privacy, controlli finanziari, sicurezza IT), ma la governance dell'IA introduce sfide peculiari. I sistemi di IA prendono decisioni su scala e velocità che superano i processi di revisione tradizionali. Evolvono nel tempo a causa di drift dei modelli o aggiornamenti. E spesso operano come componenti dentro workflow più ampi, rendendo più difficile attribuire la responsabilità in modo chiaro.
Termini correlati
Supervisione umana
Meccanismi che garantiscono che le persone possano monitorare, intervenire e sovrascrivere l'operatività di un sistema di IA quando necessario.
Valutazione di conformità
Il processo di verifica che un sistema di IA soddisfi tutti i requisiti applicabili dell'EU AI Act prima dell'immissione sul mercato.