Guida pratica alle policy aziendali sull’uso dell’AI Generativa

Il contesto aziendale è stato investito da una rivoluzione portata dalle nuove tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale, che offre indubbi benefici come l’automazione dei processi, l’analisi di volumi significativi di dati e la produzione rapida di contenuti.

Per le organizzazioni che guardano al futuro, padroneggiare e governare l’AI è ormai una scelta strategica imprescindibile.

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L’utilizzo dell’AI in azienda

Nel framework aziendale, l’utilizzo dell’AI si declina essenzialmente in due modalità operative:

1. Le soluzioni implementate internamente tramite l’acquisto di software dedicato a scopi specifici, come la gestione del personale o l’automazione dei processi.
2. L’utilizzo da parte dei dipendenti di sistemi accessibili pubblicamente come per esempio ChatGPT, Claude o Perplexity (i cosiddetti “Strumenti di AI generativa di terze parti”)

Gli strumenti di AI generativa di terze parti sono entrati nella routine lavorativa, ma il loro passaggio da novità tecnologica a strumento quotidiano non ha eliminato i rischi legati all’uso indiscriminato di questi tool nel contesto aziendale.

Come, dunque, le organizzazioni possono navigare il complesso terreno dell’adozione di strumenti di AI generativa, implementando strategie concrete attraverso una policy aziendale? Quale approccio consente di sfruttare i benefici derivanti da un utilizzo responsabile dell’AI, minimizzando al contempo i rischi associati?

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I tre modelli di governance dell’AI generativa in azienda

È fondamentale che l’azienda documenti l’approccio che intende adottare al riguardo della possibilità (o non) dell’utilizzo degli Strumenti di AI generativa da parte dei suoi dipendenti e collaboratori.

La soluzione parte dalla stesura di una policy aziendale ben definita, che funga da bussola per orientare i comportamenti e le azioni dei dipendenti nell’utilizzo dell’AI, stabilendo confini chiari e linee guida concrete.

La gestione dell’utilizzo dell’AI generativa in azienda può essere ricondotta a tre approcci.

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1. Il Modello Restrittivo: divieto totale

Alcune organizzazioni optano per un approccio “tolleranza zero”.

Questo modello potrebbe essere compatibile con:

• Settori altamente regolamentati, come ad esempio quello finanziario, farmaceutico e sanitario.
• Aziende che gestiscono una grande quantità di dati rientranti in particolari categorie (dati c.d. “sensibili”) come definito dal Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR).

Questo modello presenta delle limitazioni non trascurabili:

• Può risultare di difficile implementazione.
• Rischia di creare resistenza tra i dipendenti già abituati all’utilizzo di questi strumenti anche al di fuori della vita lavorativa.
• Potrebbe limitare l’innovazione e l’efficienza operativa.

Considerazione chiave: invece di un divieto secco, considerare la promozione di una cultura dell’uso responsabile dell’AI potrebbe rivelarsi non solo più efficace, ma necessario per la continuità e crescita sostenibile dell’azienda.

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2. Il Modello Controllato: account business

Un approccio equilibrato che consente l’uso dell’AI attraverso canali aziendali controllati. Questo modello si basa sull’uso esclusivo di account business per accedere agli strumenti di AI generativa, creando un ambiente controllato e sicuro.

Compatibile con:

• Organizzazioni che trattano un elevato numero di dati riservati.
• Aziende con particolari necessità di salvaguardare il proprio know-how.
• Realtà che vogliono bilanciare innovazione e sicurezza.

Vantaggi:

• Consente un monitoraggio diretto dell’utilizzo.
• Garanzie contrattuali con i provider di AI.
• Chiara definizione delle responsabilità.
• Prevenzione dell’uso dei dati aziendali per addestrare modelli AI.

Considerazione chiave: questo approccio offre il miglior equilibrio tra sicurezza e usabilità, permettendo di sfruttare i benefici dell’AI minimizzando i rischi.

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3. Il Modello Flessibile: uso libero

Un approccio più aperto che consente l’uso di account individuali. In questo caso, il focus ricade sulla regolamentazione interna e sulla responsabilità dei collaboratori.

Considerazioni di rischio:

• Significativo rischio di trattamenti non autorizzati o illegittimi dei dati.
• Necessità di robuste politiche di sensibilizzazione e di promozione di una cultura della consapevolezza digitale.
• Importanza di linee guida chiare sull’uso appropriato.

Quale approccio scegliere?

La scelta del modello dipende da diversi fattori:

• Settore di attività.
• Categorie dei dati trattati.
• Cultura aziendale.
• Obiettivi strategici.

È fondamentale che la decisione venga presa in modo consapevole, analizzando attentamente rischi e opportunità, e sia accompagnata da policy chiare e da un piano di implementazione adeguato.

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Rischi ed elementi chiave di una policy AI aziendale

La governance dell’AI richiede un approccio personalizzato sul proprio mercato di riferimento, ponderando vantaggi e potenziali vulnerabilità. Nonostante le differenze tra i vari settori, emergono alcuni principi fondamentali che avvicinano tutte le organizzazioni.

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Tutela dei dati

Nel suo funzionamento, l’AI richiede inevitabilmente l’elaborazione di dati, esponendo le organizzazioni a un duplice rischio: compromettere la conformità normativa sulla protezione dei dati e diffondere involontariamente informazioni riservate.

Indipendentemente dal settore di attività dell’azienda, la protezione e la sicurezza dei dati devono rappresentare una priorità assoluta.

Un’efficace tutela dei dati richiede innanzitutto la capacità di classificarli correttamente in base alla loro natura e sensibilità. Possiamo identificare quattro categorie principali:

1. I dati personali comprendono tutte le informazioni che consentono l’identificazione diretta o indiretta di una persona fisica e sono sottoposti alla rigorosa regolamentazione del GDPR e altre normative sulla privacy.
2. Le informazioni riservate costituiscono l’insieme dei dati interni aziendali la cui divulgazione va evitata, come strategie e progetti, poiché un loro utilizzo improprio potrebbe minare il vantaggio competitivo dell’organizzazione.
3. Il know-how racchiude il patrimonio di conoscenze e competenze distintive che, pur non essendo brevettate, rappresentano un asset strategico dell’azienda e necessitano di adeguata protezione da diffusione non autorizzata.
4. Le informazioni dei clienti racchiudono dati e specifiche condivise in virtù di accordi contrattuali. La loro divulgazione o un utilizzo non conforme possono comportare violazioni contrattuali, con conseguente perdita di fiducia e potenziali danni economici.

Una mancanza di consapevolezza da parte di un dipendente può portare a trattamenti non autorizzati o illegittimi dei dati. Lo scenario è tanto comune quanto pericoloso; un dipendente, per esempio, cercando di ottimizzare il proprio lavoro, copia e incolla in una chat con un’AI, tra cui:

• Frammenti di codice sorgente proprietario.
• Documenti interni riservati.
• Dati di clienti.
• Dettagli su processi aziendali confidenziali.

Quello che sembra quindi un innocuo tentativo di ottenere assistenza o migliorare l’efficienza si trasforma in una potenziale violazione della sicurezza aziendale.

Il rischio va quindi identificato, misurato e mitigato.

Una policy aziendale efficace deve stabilire confini chiari per l’utilizzo dell’AI generativa, definendo una gerarchia di dati utilizzabili. Questo framework dovrebbe:

• Categorizzare i tipi di informazioni in base alla loro natura e sensibilità.
• Stabilire protocolli di anonimizzazione quando necessario.
• Delineare procedure specifiche per diversi livelli di confidenzialità.

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Verifica umana

Gli output generati da strumenti di AI generativa possono contenere errori, bias o anche violazioni dei diritti di proprietà intellettuale.

Ad esempio, un contenuto impreciso inserito in una presentazione ufficiale o in un contratto, o ancora  l’utilizzo di materiale protetto da copyright senza le dovute autorizzazioni, potrebbe compromettere trattative strategiche, danneggiare la reputazione aziendale, portare a controversie legali o esporre l’azienda a sanzioni economiche rilevanti.

È fondamentale sottoporre gli output a una verifica umana prima di includerli in documenti o comunicazioni ufficiali, per assicurarne la coerenza e prevenire eventuali violazioni dei diritti di terzi.

Alcune Policy AI possono prevedere un processo per la validazione delle modalità di formulazione delle richieste, per ridurre ulteriormente il rischio di errori o interpretazioni fuorvianti.

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Sicurezza informatica e gestione degli incidenti

L’uso di strumenti di AI di terze parti richiede spesso la creazione di un account per accedere alla piattaforma del provider, di conseguenza, deve essere garantita una gestione sicura delle credenziali, preferibilmente tramite l’adozione di meccanismi di autenticazione robuste.

Le aziende devono inoltre predisporre piani per affrontare eventuali violazioni di dati legate all’uso di questi strumenti.

Un monitoraggio attivo delle anomalie effettuato direttamente da un team specializzato consente di individuare comportamenti sospetti e di intervenire in caso di necessità. Questo è possibile però soltanto in caso di account business. In caso di impossibilità, è ancora più critico formare i dipendenti sui rischi legati all’uso dell’AI, affinché possano riconoscere anomalie o potenziali minacce in qualità di utenti finali degli strumenti.

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Formazione continua

Data la rapida evoluzione dell’AI generativa, diventa cruciale garantire ai dipendenti una formazione continua sul suo utilizzo sicuro ed efficace. L’aggiornamento costante delle competenze non solo minimizza il rischio di errori, ma aumenta la probabilità che l’impiego di queste tecnologie rimanga allineato alle policy aziendali. Per raggiungere questo obiettivo, è essenziale implementare due elementi chiave:

• Programmi di formazione regolari: organizzare sessioni di aggiornamento per l’uso responsabile dei vari strumenti di AI disponibili;
• Risorse Eeucative: fornire materiali educativi sempre aggiornati, che riflettano le ultime best practice.

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Monitoraggio e aggiornamento

È fondamentale attuare un processo continuo di monitoraggio e aggiornamento per garantire l’efficace applicazione delle policy adottate. Questo approccio proattivo assicura che le policy aziendali restino rilevanti e adeguate nel tempo, consentendo all’azienda di rispondere prontamente a nuove sfide e opportunità nel contesto tecnologico in continua evoluzione. Le seguenti azioni possono essere implementate per supportare tale processo:

• Valutazione regolare: scadenzare delle revisioni regolari per valutare l’aderenza alla policy e la sua efficacia pratica.
• Analisi dei dati di utilizzo: in caso di utilizzo di un account business, raccogliere e analizzare dati sull’utilizzo degli strumenti per identificare tendenze e potenziali aree di miglioramento.
• Audit di conformità: effettuare audit periodici per verificare che l’uso dell’IA rimanga allineato con gli obiettivi aziendali e le normative vigenti.
• Dialogo aperto con i dipendenti: Stabilire canali dedicati per raccogliere input e suggerimenti dai dipendenti sull’uso dell’AI nelle loro attività lavorative.

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Conclusioni

La regolamentazione dell’AI generativa in azienda non è solo una scelta strategica, ma una necessità che risponde a tre imperativi basilari.

1. Conformità normativa: l’accountability in materia di trattamento dei dati personali è uno dei principi fondamentali del GDPR. L’adozione di una solida policy per l’AI dimostra l’impegno dell’azienda nell’implementare misure concrete per tutelare i dati di tutti gli stakeholder (dipendenti, clienti, fornitori), favorendo la conformità al GDPR e alle altre normative sulla privacy.
2. Protezione degli asset aziendali: il know-how e la reputazione aziendale sono patrimoni intangibili ma cruciali. Regolamentare l’uso dell’AI significa mitigare i rischi di esposizione involontaria di questi asset strategici.
3. Leadership di mercato: implementare una governance dell’AI dimostra una visione lungimirante. Creare una cultura di innovazione responsabile non solo protegge l’azienda, ma la posiziona come leader nel suo settore.

Le organizzazioni che sapranno bilanciare questi tre aspetti non solo si proteggeranno dai rischi, ma si posizioneranno come pionieri, guidando il cambiamento con responsabilità e visione strategica.