Governance AI. Guida strategica per gestire il rischio e trasformare l'AI in vantaggio competitivo

La vera sfida è trasformare l'AI da una "black box" potenzialmente rischiosa a un asset trasparente, controllato e performante. Per un manager IT, ignorare questa sfida significa esporre l'azienda a perdite finanziarie, danni d'immagine e non conformità normative. Questo articolo esplora come il framework AI TRiSM possa trasformare il rischio da minaccia a catalizzatore di vantaggio competitivo.

Navigare tra opportunità esponenziali e rischi immediati

Nell'attuale scenario, l'adozione dell'AI si muove in precario equilibrio tra enormi vantaggi per la produttività e rischi persino maggiori. Si assiste a una crescita senza precedenti: gli investimenti privati globali hanno raggiunto i 400 miliardi di dollari nel 2024. L'analisi dei principali indicatori di mercato suggerisce una crescita sostenibile, lontana dalla "bolla speculativa del .com". Allo stesso tempo i rischi sono molto concreti e possono minare alle fondamenta l'azienda e la buona riuscita del business.

Allucinazioni e integrità decisionale: basare strategie su output errati o fallaci è un rischio enorme. Questo include risposte generate su ambiti per cui il modello non è stato addestrato e verificato, o risposte a domande che l'utente non sarebbe autorizzato a porre, aggirando i normali controlli di accesso.

Bias e impatto reputazionale: algoritmi discriminatori, ad esempio nel recruiting, possono causare danni legali e d'immagine irreparabili.

Sicurezza e nuove superfici d'attacco: l'AI introduce nuovi vettori di attacco che possono essere sfruttati per esfiltrare dati sensibili.

Perdita di controllo e governance dei dati: risposte incontrollate e accessi non autorizzati a informazioni strategiche sono una minaccia costante.

Questi non sono rischi astratti, ma sfide operative accelerate da tre imperativi non negoziabili.

1. La democratizzazione dell'AI: l'uso diffuso di tool di terze parti (come ChatGPT) da parte dei dipendenti apre falle significative nella riservatezza dei dati aziendali.
2. La conformità normativa: regolamenti come l'AI Act dell'Unione Europea, con obblighi stringenti in vigore da agosto 2025, impongono una gestione strutturata del rischio.
3. Le esigenze operative: l'AI deve essere, come si è detto, "democratico", ovverosia accessibile al personale che ne deve poter usufruire attraverso strumenti funzionali, utili che diano al loro lavoro un valore aggiunto.

 

Superare la governance IT tradizionale. Due pilastri per la sicurezza AI

La governance dell'AI non è una mera estensione della governance IT, ma richiede un cambio di paradigma. Mentre la sicurezza IT tradizionale proteggeva il perimetro e i dati a riposo (compromissione, errore umano, system fault con perdita o furto del dato), la AI Governance deve proteggere il comportamento del modello e i dati durante l'inferenza. I rischi AI sono più subdoli e includono attacchi diretti ai modelli, come query attack, prompt injection e jailbreak, che mirano a manipolarne il comportamento. È quindi un errore pensare di poter delegare questi compiti agli stessi team della sicurezza tradizionale: sono necessarie competenze nuove e profondamente diverse per affrontare i nuovi rischi.

Una delle possibilità per mitigare i rischi legati a privacy e bias è l'uso di dati sintetici. Permettono di generare dataset vasti e bilanciati, proteggendo il patrimonio informativo aziendale e rafforzando la fiducia nel brand, ma non sempre è possibile.

L'AI TRiSM è un framework operativo per creare sistemi AI affidabili

Per indirizzare queste nuove sfide, Gartner® ha definito un framework strategico: l'AI TRiSM (AI Trust, Risk, and Security Management). È un modello da cui si può prendere spunto per analizzare il contesto in cui si deve inserire la progettualità AI.

Che cos'è l'AI TRiSM?

AI TRiSM (Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management) è un framework sviluppato da Gartner®che garantisce la governance, la fiducia, la sicurezza e la gestione del rischio nei sistemi di intelligenza artificiale. Questo framework integra processi, standard e meccanismi di controllo per assicurare che i modelli AI siano affidabili, equi, trasparenti, robusti ed efficaci, rispettando al contempo la protezione dei dati e la conformità normativa. L'obiettivo principale è mitigare i rischi legati all'adozione dell'IA, compresi bias algoritmici, violazioni della privacy, attacchi informatici e problematiche etiche, supportando un utilizzo responsabile e conforme alle normative quali GDPR e l'EU AI Act.

Quali sono le funzionalità "must-have" di una soluzione AI TRiSM?

AI TRiSM passa da concetto a strumento operativo quando si cercano soluzioni tecnologiche che offrano quattro capacità fondamentali. Vediamole molto brevemente.

1. AI Catalog. Si tratta di un inventario centralizzato e dinamico di tutti i modelli, metadati e dipendenze. È la base per la visibilità e il controllo.
2. AI Data Mapping. La capacità di tracciare con precisione quali dati vengono usati per addestrare, testare o affinare ogni modello, conoscendone rischi e caratteristiche.
3. Continuous Assurances and Evaluation. Sono meccanismi automatici per valutare costantemente performance, affidabilità e sicurezza dei modelli durante tutta la loro vita operativa, non solo prima del rilascio.
4. Runtime Inspection and Enforcement. Il monitoraggio e l'applicazione delle policy in tempo reale, di cui parleremo tra poco.

È cruciale, dunque, capire due punti strategici. Primo, le soluzioni AI TRiSM sono complementari agli strumenti nativi (si pensi ai vari servizi di monitoraggio) offerti dai provider cloud, orchestrandoli in una governance unificata. Secondo, un framework di governance efficace deve essere flessibile e portabile, per evitare il temuto vendor lock-in e garantire operatività su diversi backend (on-premise e sui principali cloud).

 

Dalla teoria alla pratica. Difesa a runtime e governance dell'informazione

I principi che abbiamo visto sin qui non devono restare a livello teorico, ma devono essere "messi a terra" sin da subito seguendo una roadmap precisa. Per proteggere questi asset in tempo reale, l'AI Runtime Inspection agisce come un sistema immunitario, applicando le policy a ogni interazione. Moderni sistemi di Guardrail permettono di implementare funzioni avanzate che devono proteggere le diverse parti. Infatti le superfici d'attacco dell'AI si estendono lungo l'intero ciclo di vita, quindi è necessario un monitoraggio continuo.

1. Model and application transparency: la spiegabilità (explainability) dei modelli e  fare in modo che abbiano un comportamento prevedibile.
2. Content anomaly detection: identificare e affrontare bias, tossicità e inesattezze negli output dell'AI.
3. Adversarial attack resistance: rilevare e neutralizzare attacchi specifici per l'AI che i sistemi di sicurezza tradizionali non possono intercettare.
4. Data leakage prevention (DLP): prevenire la fuoriuscita di dati sensibili.

Tuttavia, è fondamentale ricordare che l'ostacolo più grande all'adozione dell'AI non è la tecnologia stessa, ma una governance delle informazioni debole. 

Una governance efficace deve essere integrabile con i processi e i sistemi esistenti: le policy devono tradursi in regole applicate nelle pipeline CI/CD, i log devono essere inviati al SIEM e gli alert devono arrivare su piattaforme di collaboration come Slack o Teams, ma di questo ne parleremo in un prossimo articolo.

Come adottare senza rischi l'AI? Con Miriade partner strategico per l'AI Governance

Implementare un framework così completo come quello che abbiamo visto, richiede un approccio strutturato. In Miriade, abbiamo sviluppato un ciclo di vita per i progetti AI che integra i principi di AI TRiSM fin dal primo giorno, assicurando che la governance non sia un'aggiunta a posteriori, ma il fondamento del progetto.

Il nostro processo si articola in un ciclo continuo:

1. PLAN: progettazione della sicurezza, prototipazione rapida e garanzia della compliance fin dall'inizio.
2. DEVELOP: ottimizzazione dei modelli (es. RAG), selezione tecnologica e integrazione della governance nel flusso di dati.
3. DEPLOY: controllo del codice, testing rigoroso, AI Ops e monitoraggio dei costi.
4. EMPOWER: centralizzazione degli accessi e personalizzazione del prodotto per massimizzare il valore per l'utente.

L'obiettivo finale è chiaro: trasformare l'AI da un potente strumento a un asset aziendale affidabile, sicuro e performante. L'esperienza utente rimane intuitiva, ma opera all'interno di un perimetro aziendale protetto e governato.

Qual'è la migliore roadmap per l'AI Governance?

Nell'era dell'intelligenza artificiale generativa, strutturare una roadmap per la AI Governance è diventato indispensabile. Ma quel è la roadmap ideale per l'adozione dell'AI e la governance? Sebbene non esista un modello universale applicabile a ogni realtà, acluni pilastri sono unanimamente riconosciuti come fondamentali e comuni a ogni percorso di successo. L'obiettivo è costruire un ecosistema dove il modello di AI adottato possa svilupparsi in modo sicuro, etico e conforme alle normative. Una roadmap efficace traduce questi principi in fasi operative concrete, trasformando la complessità in un piano d'azione chiaro che integra policy, gestione del rischio, ciclo di vita dei modelli e cultura organizzativa. Questa che proponiamo è la roadmap per l'AI Governance che assicura il miglior equilibrio tra opportunità e rischi.