White Paper – GOVERNANCE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN AZIENDA

GOVERNANCE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN AZIENDA

POLICY, ARCHITETTURE E MODELLI DI COSTO PER UN USO SICURO, CONFORME E SOSTENIBILE

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale generativa e dei Large Language Models sta attraversando una fase di forte accelerazione all’interno delle imprese. Il fenomeno non riguarda più soltanto iniziative sperimentali promosse dalle funzioni IT o Innovation, ma si manifesta ormai in modo diffuso lungo tre direttrici principali.

La prima è rappresentata dagli strumenti individuali, gratuiti o premium, accessibili tramite web o app e utilizzati autonomamente dai dipendenti. La seconda riguarda gli strumenti di produttività integrati nella dotazione aziendale, come gli assistenti per la suite office, il supporto allo sviluppo software o le piattaforme collaborative. La terza è costituita dalle funzionalità AI embedded nelle applicazioni enterprise, tra cui ERP, CRM, ITSM e altre piattaforme verticali di processo.

Questa evoluzione genera opportunità rilevanti: incremento della produttività individuale, riduzione dei tempi di analisi e redazione, automazione di attività ripetitive, miglioramento dell’accesso alla conoscenza interna e accelerazione dell’innovazione. Tuttavia, se non governata, la diffusione dell’AI può introdurre rischi altrettanto significativi: esposizione di informazioni riservate, violazioni normative e contrattuali, utilizzi non tracciati, duplicazione di informazioni e strumenti, crescita incontrollata dei costi, lock-in e produzione di output non verificati o non coerenti con gli standard aziendali.

L’obiettivo di questo whitepaper è proporre un modello organico di governo dell’AI in azienda, capace di unire dimensione organizzativa, architetturale, economica e di sicurezza. In particolare, il documento delinea:

• un modello di governance dell’uso dell’AI;
• un sistema di policy differenziate per strumenti individuali, strumenti aziendali e soluzioni enterprise;
• una strategia architetturale basata su AI Gateway per un routing intelligente delle richieste verso modelli diversi e una gestione/fruizione centralizzata del contesto e delle informazioni aziendali;
• l’integrazione della governance AI con i controlli di cybersecurity già esistenti;
• un modello di monitoraggio, attribuzione e controllo dei costi legati a token, API, licenze e capacità computazionale;
• un modello di AI Capability Factory per trasformare, attraverso una catena governata di attività, la conoscenza dell’organizzazione in prompt, strumenti, memoria, agenti e workflow AI-driven.

La tesi di fondo è che l’AI non debba essere né lasciata alla sola iniziativa individuale, né bloccata con logiche difensive eccessivamente rigide. Al contrario, occorre costruire un quadro abilitante, in cui l’impresa renda disponibili strumenti sicuri e performanti, definisca regole comprensibili e applichi controlli proporzionati al rischio.

In questo disegno, l’AI Gateway governa l’accesso ai modelli, ai dati e al contesto aziendale, assicurando l’applicazione delle policy; l’AI Capability Factory governa invece il processo attraverso cui le capacità AI vengono progettate, sviluppate, testate, pubblicate e mantenute nel tempo.