Governance dell’AI vs Conformità dell’AI: qual è la differenza?

La differenza principale tra la governance dell’AI e la conformità dell’AI è che la governance dell’AI è il framework interno che un’organizzazione sviluppa per gestire l’AI in modo responsabile, mentre la conformità dell’AI è il modo in cui le organizzazioni dimostrano ai regolatori esterni di rispettare le leggi e le normative applicabili. Questi due termini vengono usati in modo intercambiabile, ma risolvono problemi diversi. Con la sola conformità, un’organizzazione può soddisfare le autorità di regolamentazione senza controllare in modo significativo il comportamento della propria AI. Con la sola governance, ha controlli in atto ma nessuna prova che soddisfino gli standard normativi.

Continua a leggere per saperne di più sulla governance dell’AI e sulla conformità dell’AI, in cosa si distinguono e perché la tua organizzazione ha bisogno di entrambe.

Cos’è la governance dell’AI?

La governance dell’AI è l’insieme di policy, ruoli e processi che determinano il modo in cui un’organizzazione sviluppa, distribuisce e gestisce l’AI durante tutto il suo ciclo di vita. È un processo interno e proattivo, modellato sui valori dell’organizzazione stessa, che definisce i limiti di sicurezza prima che un sistema entri in produzione.

In pratica, la governance dell’AI riguarda le decisioni quotidiane che rendono l’AI responsabile, tra cui la classificazione dei casi d’uso in base al rischio, l’assegnazione di un proprietario a ciascun sistema e la definizione delle soglie di approvazione. Copre anche le attività continue, come il monitoraggio del comportamento dei modelli, la registrazione delle decisioni e l’esecuzione di verifiche sui bias, in modo che l’organizzazione possa spiegare come qualsiasi sistema giunga agli output.

Cos’è la conformità all’AI?

La conformità dell’AI comporta il rispetto dei requisiti esterni – leggi, normative, standard di settore e obblighi contrattuali – che regolano l’uso dell’AI. A differenza della governance, non è plasmata dai valori propri di un’organizzazione, bensì risponde alla domanda se un’organizzazione stia o meno rispettando le norme a cui è soggetta. Regolamenti come l’EU AI Act impongono classificazioni del rischio, obblighi di trasparenza e supervisione umana per i sistemi ad alto rischio. Le organizzazioni adottano inoltre sempre più spesso quadri di riferimento volontari, come il NIST AI Risk Management Framework, per dimostrare un approccio credibile e strutturato anche laddove la normativa non sia ancora al passo con i tempi.

Le principali differenze tra governance dell’AI e conformità dell’AI

La governance dell’AI è interna e proattiva, ha origine all’interno di un’organizzazione e riflette gli standard che essa stessa si impone. La conformità dell’AI è esterna e basata su evidenze, convalida che l’organizzazione rispetti le regole stabilite da altri e dipende dalla documentazione che l’organizzazione è in grado di produrre. La governance si chiede se un’organizzazione stia gestendo l’AI in modo responsabile e crea i controlli per farlo. La conformità chiede se l’organizzazione rispetta le regole e può produrre prove per dimostrarlo. Di seguito sono riportate le principali distinzioni tra governance dell’AI e conformità dell’AI.

In che modo la governance dell’AI e la conformità dell’AI lavorano insieme

Nonostante le loro differenze, la governance dell’AI e la conformità dell’AI dipendono l’una dall’altra. Una volta che un’organizzazione ha classificato i propri casi d’uso, assegnato i responsabili e integrato il monitoraggio nel funzionamento dell’AI, soddisfare un requisito esterno significa in gran parte fare riferimento a controlli già esistenti. La conformità senza governance è documentazione priva di sostanza: i documenti soddisfano una checklist, ma all’atto pratico le regole restano disattese. La vera conformità all’AI è sostenibile solo quando la governance dell’AI lavora dietro le quinte.

L’AI ha bisogno sia di governance che di conformità

Ignorare la governance o la conformità dell’AI ha conseguenze significative. Se non si rispetta la conformità, si espone l’organizzazione a sanzioni normative e a danni alla reputazione duraturi. Se la governance è insufficiente, si rischia un’adozione non sicura dell’AI e un maggior rischio di AI ombra. Entrambi i rischi aumentano man mano che gli agenti AI acquisiscono un maggiore accesso privilegiato all’interno dell’ambiente, rendendo essenziale governare e mettere in sicurezza tali agenti per proteggere i dati sensibili.

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