di Valentina Magri e Claudia Ridolfo
Le sfide legate alla governance nell’implementazione dell’intelligenza artificiale (AI) all’interno dell’azienda sono molteplici e variano a seconda che il prodotto o servizio di intelligenza artificiale da implementare sia proprietario o di terze parti e che si tratti di AI pubblicamente accessibile, AI sviluppata da società terze e customizzata per le imprese, AI sviluppata internamente all’azienda oppure AI open source sviluppabile e integrabile nei sistemi d’impresa. Il tema sarà approfondito dalla vice president, head of legal and compliance di Ntt Data Italia, Rosy Cinefra, al primo Tech Forum di TopLegal. L’evento si terrà martedì 23 aprile a Milano presso Pambianco Hub e sarà sostenuto dai media partner Decripto.org, Italia Economy e supportato da Clusit, InnovUp e Italian Tech Alliance. Tra i relatori anche Rosy Cinefra.
Le sfide variano altresì a seconda della specifica tecnologia AI integrata nel prodotto o servizio da implementare, come per esempio generative AI, machine learning, natural language processing, computer vision, AI robotics, reinforcement learning, predictive analysis, cognitive computing. Ma anche a seconda dell’uso che viene fatto dell’AI nel caso concreto (coding, ricerca/elaborazione di documenti e informazioni, q&a chatbot, data analysis, sviluppo di asset, empowerment di servizi verso clienti, ecc.). «Si tratta di scenari molto diversi tra loro, a cui sono associati rischi di natura e impatto diversi in termini di probabilità e gravità, ad esempio in materia di confidenzialità dei dati e delle informazioni, Ip, garanzie, manleve e responsabilità del produttore e degli utilizzatori», spiega Cinefra.
Tra le sfide legate alla governance derivanti dall’adozione di sistemi che fanno uso di AI in azienda si annoverano: l’implementazione di un ecosistema AI sviluppabile e interoperabile nel tempo; l’implementazione di sistemi che facciano un uso etico e sostenibile dell’AI; l’implementazione di un sistema di compliance e risk management in ambito AI in grado di individuare, analizzare e mitigare i rischi; l’implementazione di procedure e policy interne all’azienda volte a definire gli usi consentiti e proibiti dell’AI da parte dei dipendenti e l’implementazione di processi corporate volti a sensibilizzare e aggiornare il board e le funzioni apicali.
Anche l’implementazione dell’intelligenza artificiale presso le aziende clienti comporta sfide di viaria natura, legate in primis alla fiducia che il cliente ripone nei confronti di una tecnologia complessa, in rapido sviluppo e dai risvolti tecnici non sempre chiari ai non esperti del settore. «La formazione è sicuramente un elemento importante, come anche l’attività di consulenza tecnica preliminare, volta a valutare e definire, congiuntamente con il cliente, quale sia l’architettura più adatta e quale sia l’ecosistema AI più idoneo a essere implementato (costi, risorse, integrazioni, ecc.)», sottolinea Cinefra.
In questo contesto, risultano essenziali le attività di scouting e analisi delle tecnologie di intelligenza artificiale disponibili sul mercato; l’analisi delle esigenze del cliente e dei sistemi informatici già adottati; la valutazione dei rischi legali derivanti dal rapporto che intercorre tra il produttore della tecnologia e il cliente che intende adottarla; la valutazione dei rischi legali derivanti dall’uso della tecnologia AI da parte dei dipendenti del cliente; la valutazione dei rischi legali derivanti dall’eventuale rapporto tra il cliente e i potenziali sub-clienti nel caso in cui la tecnologia AI implementata sia usata per fornire ulteriori prodotti e servizi; la definizione di una roadmap di attività di supporto e di sviluppo nel tempo dei prodotti e servizi AI implementati dal cliente. «La consulenza strategica in ambito AI rappresenta lo strumento più adatto per vincere le sfide dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle aziende dei clienti in quanto consente di raggiungere un livello di accountability necessario per poter adottare ed utilizzare tali tecnologie.», dichiara la vice president, head of legal and compliance di Ntt Data Italia.
Ntt Data è una società specializzata non solo nella consulenza strategica in ambito AI ma anche nella produzione di asset proprietari che fanno uso di intelligenza artificiale. «All’interno del team legal abbiamo sperimentato diversi strumenti e sistemi che fanno uso di AI, in ambienti cloud in grado di proteggere le informazioni confidenziali, tra cui uno workspace accessibile al team in cui è possibile selezionare ed utilizzare il Large Language Model (Llm) più adatto alle specifiche attività da compiere, in combinazione con due asset proprietari di Ntt Data che consentono di integrare le informazioni elaborate dal Llm con il know how e informazioni proprietarie del gruppo. Si tratta di un uso avanguardistico che stiamo sperimentando e in cui crediamo molto», conclude Cinefra.
