L’Intelligenza Artificiale (AI) non è più un’innovazione lontana.
È probabile che tu la stia già utilizzando – consapevolmente o meno. Dall’assistenza clienti automatizzata al supporto nelle decisioni in ambito sanitario e finanziario, l’IA è sempre più integrata nelle operazioni quotidiane delle aziende.
I vantaggi sono evidenti: processi più rapidi, analisi approfondite di grandi quantità di dati e supporto nelle decisioni complesse. Ma con la crescita dell’adozione aumenta anche la consapevolezza che, se non adeguatamente controllata, l’AI può esporre l’azienda a rischi significativi.
Cosa succede quando un algoritmo commette un errore? Chi è responsabile se un modello AI causa danni involontari? E come si può essere certi che i sistemi AI rispettino i requisiti legali e le aspettative del pubblico?
Quando l’AI diventa un rischio
Senza una struttura e una supervisione adeguate, i sistemi AI possono generare risultati iniqui, inaffidabili o addirittura dannosi. Due esempi reali mostrano come le cose possano andare rapidamente storte:
1. Discriminazione nel reclutamento
Un’azienda tecnologica globale adotta un sistema di IA per selezionare i candidati. Lo strumento analizza i CV, li confronta con i dati storici sulle assunzioni e seleziona automaticamente i profili. Tuttavia, i dati di addestramento provengono da un periodo in cui la maggior parte delle assunzioni riguardava uomini.
Di conseguenza, l’AI "impara" a preferire i profili maschili, penalizzando sistematicamente le donne e le minoranze. Poiché il processo è completamente automatizzato, questo pregiudizio passa inosservato per mesi. Solo quando emergono dubbi sulla scarsa diversità tra i nuovi assunti, il problema diventa evidente.
Le conseguenze sono gravi: talenti persi, danni alla reputazione interna e perdita di fiducia nel processo di selezione. L’azienda è costretta a revisionare il sistema, riaddestrare il modello e introdurre ulteriori controlli – un’interruzione che si sarebbe potuta evitare con un approccio più strutturato.
2. Pregiudizi involontari nelle valutazioni del credito
Un istituto finanziario implementa l’AI per automatizzare l’approvazione dei prestiti. Il sistema utilizza centinaia di variabili – dalla storia creditizia al comportamento online – per valutare il rischio. Tuttavia, l’algoritmo considera anche il codice postale, introducendo inconsapevolmente una discriminazione geografica.
Col tempo, i richiedenti provenienti da determinati quartieri ricevono punteggi sistematicamente più bassi o tassi di interesse più elevati, anche se soddisfano tutti i criteri finanziari. I clienti si sentono frustrati e il personale non riesce a spiegare le decisioni. Le lamentele aumentano.
Una revisione indipendente rivela che il sistema di IA aveva assorbito e amplificato modelli storici senza considerare il contesto. La banca è costretta a sospendere temporaneamente lo strumento e a rispondere a domande da parte delle autorità regolatorie su trasparenza e uso equo dell’IA.
Come assumere il controllo con la giusta struttura
Questi esempi non derivano da cattive intenzioni – si verificano quando mancano governance, responsabilità chiare e controlli adeguati. È qui che entra in gioco il nuovo standard internazionale ISO/IEC 42001.
Si tratta del primo standard di sistema di gestione dedicato all’IA responsabile, progettato per aiutare le aziende a strutturare, monitorare e gestire lo sviluppo e l’uso dei sistemi AI.
Lo standard supporta la tua azienda nella definizione di processi e politiche riguardanti:
-
Qualità e rappresentatività dei dati
-
Monitoraggio e miglioramento continuo delle prestazioni dell’AI
-
Ruoli chiari, responsabilità e governance interna
-
Comprensibilità e responsabilità delle decisioni generate dall’AI
ISO/IEC 42001 è allineato con altri standard noti come ISO 9001 e ISO 27001. Se la tua azienda utilizza già un sistema di gestione integrato, l’implementazione è semplice.
Lo standard ti aiuta anche ad anticipare normative sempre più restrittive, come il Regolamento europeo sull’AI, entrato in vigore nel 2024. Questo stabilisce requisiti chiari in materia di gestione del rischio, supervisione umana e trasparenza per le applicazioni AI.
La conoscenza è la chiave per un uso responsabile
Uno standard è efficace solo se il personale sa come applicarlo. I tuoi team sanno cosa comporta l’ISO/IEC 42001? Sono in grado di tradurre i requisiti nella pratica quotidiana?
LRQA offre una formazione pratica e mirata, adattata ai diversi ruoli – dall’IT al legale, dalla conformità all’audit e alla strategia. Le nostre sessioni aiutano i tuoi collaboratori ad andare oltre la teoria e ad integrare una gestione responsabile dell’IA in tutta l’azienda.
In questo modo, l’IA diventa non solo innovativa ma anche spiegabile, sicura e in linea con le aspettative degli stakeholder.
Inizia oggi a gestire l’IA in modo responsabile
L’IA sarà sempre più centrale nelle tue attività. Investendo ora in conoscenza, struttura e governance, costruisci fiducia con clienti, partner e autorità di regolamentazione.
Vuoi saperne di più sui nostri corsi di formazione ISO/IEC 42001?
