Le aziende non possono garantire un’intelligenza artificiale responsabile solo con audit e assicurazioni

Recentemente, le quattro grandi società di revisione contabile hanno iniziato a offrire servizi di audit per verificare la conformità e l’efficacia dei prodotti di intelligenza artificiale delle organizzazioni. Parallelamente, diverse compagnie assicurative hanno iniziato a proporre polizze di responsabilità specifiche per l’IA, al fine di proteggere le aziende dai rischi associati. Questi sviluppi indicano chiaramente che l’intelligenza artificiale sta raggiungendo una fase di maturità e che i casi d’uso rivolti ai clienti stanno diventando sempre più diffusi. Allo stesso tempo, emerge una forte necessità da parte delle organizzazioni di tutelarsi, in un contesto di cambiamenti normativi e crescenti preoccupazioni reputazionali.

Tuttavia, audit e assicurazioni da soli non sono sufficienti a risolvere il problema di fondo. Mentre rappresentano una rete di sicurezza efficace e una protezione aggiuntiva contro eventuali malfunzionamenti dell’IA, spesso il danno è già stato fatto quando gli audit rilevano un errore o viene presentata una richiesta di risarcimento assicurativo. Un limite più profondo riguarda la gestione di dati e infrastrutture, elementi che continuano a rallentare l’adozione sicura ed efficace dell’IA da parte delle aziende, rendendo quindi questa una sfida complessa e urgente da affrontare.

Le grandi aziende gestiscono quotidianamente un enorme volume di dati altamente sensibili, che spaziano da registrazioni di buste paga, dati dei clienti fino a proprietà intellettuale. Mantenere il controllo su queste informazioni è già di per sé un compito delicato e complesso. Con la diffusione dell’IA all’interno di team e dipartimenti diversi, i rischi si distribuiscono maggiormente, rendendo molto più difficile monitorare e governare l’uso dell’IA: dove viene impiegata, da chi, per quali scopi, quali risultati produce e quanto siano affidabili questi output. La perdita di visibilità su anche una sola di queste dimensioni può generare conseguenze rilevanti.

Ad esempio, i dati possono essere accidentalmente divulgati tramite modelli pubblici di intelligenza artificiale, come si è osservato nelle prime fasi della diffusione della Generative AI. Inoltre, i modelli IA possono accedere a informazioni non autorizzate, generare risposte influenzate da dati distorti o contenenti bias non intenzionali. I rischi per le organizzazioni si manifestano su due fronti: da un lato, i clienti tendono a non fidarsi di aziende che non riescono a garantire la sicurezza e l’affidabilità dell’IA; dall’altro, la pressione normativa è in aumento, con legislazioni come il Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale già in vigore, e altre regioni del mondo che si preparano a introdurre normative analoghe nei prossimi mesi e anni.

Non rispettare questi obblighi non comporta solo un danno d’immagine, ma può tradursi in pesanti sanzioni economiche che impattano profondamente sulle attività aziendali. Ad esempio, sotto il Regolamento Europeo sull’IA, l’Unione può irrogare multe fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato mondiale dell’organizzazione, a seconda di quale importo sia maggiore.

Pur se un’assicurazione per la responsabilità dell’IA può aiutare a mitigare parte delle perdite finanziarie derivanti da errori legati all’IA, essa non è in grado di restituire clienti persi a causa della perdita di fiducia. I controlli di audit sono utili per individuare potenziali problemi di governance, ma non possono cancellare gli errori già commessi. Senza adeguate misure di salvaguardia, le aziende si espongono a rischi consistenti, aumentando la complessità e la vulnerabilità dei sistemi, con il rischio di compromettere risultati e la fiducia nelle decisioni basate sull’IA.

Riprendere il controllo con l’IA privata

Una strategia efficace per prevenire errori correlati all’intelligenza artificiale consiste nel recuperare il controllo attraverso l’adozione dell’IA privata. Questo approccio consente alle organizzazioni di sviluppare e gestire modelli, applicazioni e agenti IA direttamente all’interno del proprio ambiente scelto — sia esso on-premises o cloud — garantendo così che i dati rimangano protetti e confinati.

L’IA privata protegge due asset fondamentali: i dati proprietari esclusivi dell’impresa e la proprietà intellettuale che rappresenta un vantaggio competitivo. Le basi dell’IA privata sono spesso modelli open-source, permettendo alle aziende di non dipendere dai modelli pubblici potenzialmente rischiosi e di costruire versioni di fiducia, addestrate esclusivamente sui propri dati.

Tuttavia, perché l’IA privata possa produrre risultati accurati e affidabili, deve essere alimentata con un set completo di dati proprietari, poiché altrimenti le risposte rischiano di risultare distorte, limitate solo alla porzione di dati disponibile. A tal fine, è indispensabile che l’organizzazione si doti di un’architettura dati moderna, supportata da una piattaforma dati unificata, che garantisca all’IA privata l’accesso all’intero spettro di dati necessari.

Oltre a migliorare la qualità degli output, questa soluzione permette anche di applicare una governance coerente su tutti gli ambienti in cui i dati risiedono, facilitando il rispetto degli obblighi normativi in un contesto in continua evoluzione.

L’aumento degli audit sull’intelligenza artificiale e delle polizze assicurative dedicate indica che le organizzazioni stanno superando la fase sperimentale e cominciano a implementare l’IA in scenari reali e a diretto contatto con i clienti. Questo rappresenta un progresso significativo, ma data l’importanza cruciale di questi sviluppi, è indispensabile associare tale avanzamento a un controllo rigoroso.

I meccanismi di verifica e bilanciamento robusti sono fondamentali per garantire un’impiego sicuro dell’intelligenza artificiale. Le grandi società di consulenza, spesso denominate Big Four, insieme alle compagnie assicurative, possono offrire un supporto importante, ma non hanno la responsabilità principale di garantire un uso etico e responsabile dell’IA: svolgono un ruolo di complemento, non costituiscono la risposta definitiva.

La responsabilità ultima di un’intelligenza artificiale sicura e affidabile spetta infatti alle organizzazioni che la progettano e la utilizzano nel proprio operato quotidiano. Adottando una solida architettura dei dati che favorisca l’intelligenza artificiale privata, le aziende possono trovare il giusto equilibrio tra innovazione e tutela della sicurezza.

È importante sottolineare che, sebbene audit e polizze assicurative siano strumenti utili, non costituiscono un percorso sufficiente per raggiungere un’IA responsabile. Le imprese devono integrare queste misure con politiche interne, investimenti in governance e una cultura organizzativa orientata all’etica tecnologica.

In definitiva, l’adozione di pratiche proattive e rigorose per la gestione e il controllo dell’intelligenza artificiale, supportate da una corretta struttura dati, rappresenta la chiave per bilanciare efficacemente innovazione tecnologica e sicurezza, garantendo benefici concreti senza compromettere la fiducia degli utenti e la conformità alle normative.