Funzionalità di AI Governance
Rilevamento e registrazione dell'IA
La governance dell'IA perde efficacia quando i team non hanno una visione chiara dei sistemi effettivamente utilizzati in azienda. Sebbene i processi formali di individuazione consentano di identificare alcuni sistemi, spesso non riescono a rilevare l'IA incorporata nei servizi SaaS, gli agenti sviluppati internamente, gli aggiornamenti dei modelli o le soluzioni di IA di tipo ''shadow'' adottate al di fuori dei normali processi di revisione. Le capacità di rilevamento e registro di OneTrust AI Governance creano un sistema di riferimento degli attuali casi d'uso di IA, modelli, agenti e SaaS con intelligenza artificiale integrata. In questo modo, i team sono in grado di monitorare i responsabili, i metadati, la cronologia delle versioni e lo stato della distribuzione in un unico posto.
Crea un inventario sempre aggiornato dei sistemi di IA che supporti le decisioni di governance
OneTrust definisce il registro dell'IA come il sistema di riferimento per la governance dell'IA. Riunisce in un unico sistema l'individuazione delle soluzioni di IA, i metadati standardizzati, il monitoraggio della responsabilità e del ciclo di vita, l'identificazione delle soluzioni di IA ''shadow'', ovvero quella non dichiarata, e la cronologia delle modifiche a livello di record, consentendo ai team di identificare le soluzioni di IA esistenti e il loro stato attuale. Scopri le funzionalità che possono aiutarti a mantenere aggiornato e utile il tuo inventario dell'IA durante tutte le fasi di acquisizione, supervisione e applicazione a valle.
Ottieni una visibilità completa sui sistemi di IA
Quando un sistema arriva all'attenzione del team di governance attraverso un processo formale di acquisizione, l'intelligenza artificiale è spesso già diffusa in tutta l'organizzazione. I team aziendali acquistano strumenti SaaS con funzionalità di IA incorporate, gli sviluppatori testano modelli esterni e i team di prodotto introducono agenti interni. Sebbene ciascuna iniziativa possa apparire gestibile, la visione complessiva dell'inventario risulta spesso incompleta e frammentata.
Un processo di rilevamento efficace si articola in quattro fasi:
Un processo di rilevamento efficace si articola in quattro fasi:
- identificazione dell'IA dichiarata attraverso procedure di acquisizione, approvvigionamento, revisione dell'architettura e onboarding del modello;
- individuazione dell'IA non dichiarata attraverso revisioni dei fornitori, attestazioni dei responsabili, integrazioni e controlli periodici dell'inventario;
- classificazione di ogni elemento in base alla finalità prevista, al tipo di modello, ai processi aziendali e allo stato della distribuzione;
- indirizzamento delle lacune nei flussi di lavoro di governance quando un sistema appena rilevato necessita di una revisione formale.
Mantieni un inventario dell'IA completo e aggiornato
Un inventario dell'IA efficace va oltre i dettagli di base. Per governare efficacemente l'IA, i team devono disporre di una visione coerente di ogni sistema, comprendendone finalità, responsabilità, architettura, dati utilizzati e requisiti di supervisione.
Un inventario dettagliato supporta anche la conformità ai requisiti normativi e ai quadri di governance, che richiedono documentazione completa, responsabilità chiaramente attribuite e finalità del sistema ben definite.
OneTrust raccoglie tutte queste informazioni in un unico registro strutturato. Ciò rende più facile confrontare i sistemi, individuare le lacune e produrre una documentazione coerente, senza dover ricostruire le stesse informazioni per ogni revisione.
Monitora responsabilità, ciclo di vita e cronologia delle modifiche
Senza una chiara responsabilità e aggiornamenti costanti, gli inventari dell'IA diventano presto inaffidabili. I team hanno bisogno di un registro che mostri chi gestisce ogni sistema, come si è evoluto dall'ultima revisione e in quale fase del ciclo di vita si trova. Solo così è possibile distinguere tra sistemi in fase di progettazione, sviluppo, test, produzione, rivalutazione o dismissione.
Mantenere una cronologia delle modifiche è essenziale perché il rischio associato a un sistema di IA evolve nel tempo. Cambiamenti apparentemente limitati, come l'aggiornamento di un modello, l'aggiunta di una nuova fonte di dati o l'estensione delle capacità di un agente, possono alterare il profilo di rischio del sistema. Il registro deve quindi documentare ogni modifica, indicarne la data, il responsabile dell'approvazione e l'eventuale necessità di una rivalutazione.
Gartner include il rilevamento e la registrazione dell'IA tra le capacità essenziali di una piattaforma di AI Governance. Questo perché l'inventario non è semplicemente un archivio di sistemi, ma la base operativa su cui si fondano revisione, supervisione e responsabilizzazione.
Rendi visibile l'IA integrata e non dichiarata
L'IA di tipo '’shadow'' non si limita all'uso non autorizzato di chatbot pubblici. Include anche applicazioni aziendali con funzionalità di IA abilitate senza supervisione, strumenti integrati in modelli interni e fornitori che introducono nuove capacità di IA dopo l'adozione della soluzione. Poiché queste tecnologie si diffondono tramite i canali software ordinari, spesso sfuggono ai processi di revisione e governance.
Questo tipo di tecnologia non può essere gestita attraverso un'attività una tantum. Richiede un lavoro costante di rilevamento e verifica. Infatti, i team devono esaminare regolarmente gli aggiornamenti dei fornitori, confrontarsi con i responsabili dei sistemi, controllare registri e documentazione tecnica e indagare eventuali servizi non identificati. Ogni nuovo sistema individuato deve essere registrato e sottoposto ai processi di governance appropriati.
La governance dell'IA va oltre la semplice verifica dei controlli. Richiede una visione completa del sistema, che includa finalità, utilizzo dei dati, meccanismi di supervisione e cronologia delle modifiche lungo l'intero ciclo di vita.
Trasforma l'inventario in uno strumento di governance attiva
Un registro costituisce un punto di riferimento per le informazioni sui sistemi di IA, ma non coincide con l'intero programma di governance. I flussi di lavoro di governance gestiscono le fasi di acquisizione, approvazione e revisione, mentre i controlli in esecuzione gestiscono l'applicazione in fase di produzione. Il registro conserva le informazioni su cui si basano tutti questi processi.
Una struttura di questo tipo supporta anche il lavoro di conformità normativa. I team che lavorano sulla conformità alla legge europea sull'IA possono utilizzare lo stesso registro per la classificazione, la documentazione, la responsabilizzazione e la raccolta delle evidenze. Il registro centralizza le informazioni sui sistemi di IA, evitando che i diversi team debbano raccogliere e mantenere gli stessi dati in modo separato.
Prima che policy, valutazioni del rischio, monitoraggio e controlli possano produrre risultati efficaci, i team hanno bisogno di una fonte affidabile e aggiornata di informazioni ed è proprio questo il ruolo del registro dell'IA.
OneTrust nominata ''Visionary'' nel rapporto Magic Quadrant™ di Gartner® del 2026 sulle piattaforme di governance dell'IA
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Domande frequenti
Un registro dei casi d'uso dell'IA funge da fonte autorevole per la gestione di sistemi, modelli, agenti e funzionalità IA. Oltre a documentare aspetti chiave come finalità, responsabilità, dati e stato del ciclo di vita, mantiene la cronologia delle modifiche e collega ogni sistema ai processi di approvazione, valutazione e supervisione. In questo modo diventa un elemento centrale della governance, non un semplice inventario.
I sistemi di IA non dichiarati raramente emergono da soli. Per individuarli, le organizzazioni confrontano informazioni provenienti da più fonti, tra cui registri degli acquisti, documentazione tecnica, questionari dei fornitori e dati di utilizzo. Questo approccio consente di portare alla luce strumenti, agenti e funzionalità di IA che sono stati adottati senza passare attraverso i normali processi di revisione e approvazione.
OneTrust supporta le attività di documentazione richieste dalla legge europea sull'IA organizzando le informazioni sui sistemi di IA in modo coerente con i requisiti normativi. Il registro include dettagli su finalità, responsabilità, fonti dei dati, controlli ed evidenze del ciclo di vita, fornendo una base solida per la gestione del rischio, la documentazione tecnica, la conservazione dei registri e le attività di trasparenza.
OneTrust consente ai team di documentare in modo strutturato gli elementi fondamentali per la governance dell'IA, tra cui finalità, contesto operativo, proprietà del sistema e responsabilità. Le informazioni vengono conservate in un unico registro, pronto a supportare audit, verifiche di conformità e processi di supervisione.
In pratica, i team possono creare un registro di inventario standard e riutilizzarlo su quadri, valutazioni e audit.
Le capacità di rilevamento e registrazione dell'IA forniscono visibilità sui sistemi esistenti, sulle responsabilità e sul loro stato. I flussi di lavoro di governance, invece, orchestrano il percorso che ogni sistema segue attraverso valutazioni, approvazioni e controlli. In altre parole, il registro rappresenta la fonte delle informazioni, mentre il flusso di lavoro gestisce il processo decisionale. Un programma di governance efficace richiede entrambi.
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