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  • Immagine del redattoreAndrea Viliotti

I problemi dell'AI aziendale non gestita

L'adozione di GenAI in ambito aziendale richiede una rigorosa supervisione per prevenire rischi come l'uso non controllato dell'AI, che può condurre a bias, violazioni della privacy e sicurezza dei dati compromessa. Iniziative come l'AI Ethics Board di IBM e i programmi di formazione di P&G evidenziano l'importanza dell'integrazione etica e consapevole dell'AI. Inoltre, fenomeni come Shadow AI e BYOAI sottolineano la necessità di una gestione oculata dei tool di AI per garantire sicurezza e conformità.


I problemi dell'AI aziendale non gestita
I problemi dell'AI aziendale non gestita

In questi tempi moderni, l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta avendo una crescita impressionante, con più della metà delle aziende che si sta organizzando per usarla nelle loro operazioni. Tuttavia, questa rivoluzione tecnologica porta con sé una serie di vulnerabilità che necessitano di un'attenzione particolare per mantenere l'integrità delle infrastrutture e contrastare gli effetti dell'AI non gestita.

 

Il problema dell'AI aziendale non gestita

L'AI non gestita si riferisce all'uso della GenAI all'interno delle organizzazioni che manca di una supervisione, controllo o governance adeguata. Questo scenario può verificarsi in diverse circostanze, per esempio, quando le imprese, per cercare di restare competitive, non seguono le regole di sicurezza nell'usare la tecnologia o quando non capiscono bene il potenziale dell'AI sul lavoro, creando dei pericoli inaspettati.

 

Vediamo di approfondire i concetti chiave:

 

Supervisione e governance dell'AI: La governance dell'AI comprende l'insieme di politiche, procedure e pratiche che garantiscono l'uso responsabile ed etico dell'AI all'interno di un'organizzazione. L'assenza di una governance adeguata può portare a decisioni basate su dati distorti o pregiudizievoli, mancanza di trasparenza nelle decisioni automatizzate e potenziali violazioni della privacy e della sicurezza dei dati.

Un esempio concreto di come le aziende stiano affrontando queste sfide è il caso di IBM e il suo "AI Ethics Board".

 

IBM ha istituito un AI Ethics Board, che gioca un ruolo chiave nell'assicurare che l'etica sia integrata nel ciclo di vita dello sviluppo e del deployment delle loro soluzioni AI. Questo organo si occupa di valutare le implicazioni etiche delle nuove tecnologie AI, stabilire linee guida per lo sviluppo responsabile e garantire che i prodotti e i servizi AI rispettino i principi etici e le normative vigenti. Attraverso questa governance interna, IBM mira a prevenire problemi legati a bias, trasparenza e sicurezza dei dati, assicurando così che l'uso dell'AI sia allineato ai valori aziendali e alle aspettative della società.

 

Sicurezza nell'adozione della tecnologia: Le considerazioni di sicurezza sono fondamentali nell'adozione dell'AI. La mancata implementazione di protocolli di sicurezza adeguati può esporre l'organizzazione a rischi di cyber-attacchi, furto di dati sensibili e manipolazione dei sistemi di AI. È importante che le aziende adottino un approccio proattivo alla sicurezza dell'AI, che includa la valutazione continua dei rischi e la formazione del personale sulle migliori pratiche di sicurezza.


La società Salesforce fornisce un esempio concreto dell'importanza di implementare robuste misure di sicurezza. Salesforce utilizza un approccio multi-livello alla sicurezza dell'AI, che comprende sia la protezione dei dati che la formazione continua dei suoi dipendenti. Ad esempio, per mitigare il rischio di furto di dati sensibili, Salesforce ha implementato algoritmi avanzati di crittografia per proteggere i dati dei clienti in transito e in riposo. Inoltre, l'azienda svolge regolari sessioni di formazione per il suo personale, concentrandosi sull'importanza delle migliori pratiche di sicurezza nell'uso dell'AI.

 

Comprensione del potenziale dell'AI: Molte organizzazioni faticano a comprendere pienamente il potenziale e i limiti dell'AI. Questo può portare ad aspettative irrealistiche o all'uso inappropriato della tecnologia. È fondamentale che le aziende investano nella formazione dei loro dipendenti e nella collaborazione con esperti del settore per sviluppare una comprensione profonda dell'AI e del suo impatto sui processi aziendali.


Un esempio concreto di come un'organizzazione può affrontare questa sfida è rappresentato dalla strategia adottata da Procter & Gamble (P&G). P&G ha istituito un programma di formazione interna dedicato all'intelligenza artificiale e all'analisi dei dati, mirato a sviluppare le competenze dei propri dipendenti in quest'area. Il programma, noto come "Data Science Academy", non solo offre corsi su tecniche di machine learning e analisi avanzata, ma incoraggia anche la collaborazione con esperti esterni del settore per garantire una comprensione olistica dell'AI.

Attraverso questa iniziativa, P&G mira a creare una cultura aziendale che comprenda appieno le potenzialità dell'AI, riconoscendone al contempo i limiti e le sfide. Questo approccio consente all'azienda di stabilire aspettative realistiche per i progetti basati sull'AI e di sfruttare al meglio la tecnologia per ottimizzare i propri processi aziendali.

 

Rischi per la sicurezza imprevisti: L'adozione dell'AI può portare a nuovi tipi di vulnerabilità e minacce alla sicurezza che non erano state considerate precedentemente. Questo include rischi legati all'integrità dei dati, alla manipolazione degli algoritmi e all'uso etico dell'AI. Le organizzazioni devono essere preparate a identificare e mitigare questi rischi emergenti per proteggere sia i propri asset che quelli dei loro clienti.


Un esempio concreto è quello di Tesla, che ha incontrato sfide significative relative alla sicurezza nel suo sistema di intelligenza artificiale per veicoli autonomi. A seguito di ricerche, è stata identificata una vulnerabilità hardware, confermata da NVIDIA, che potrebbe permettere ad attaccanti di guadagnare il controllo sull'esecuzione del codice del sistema di pilota automatico di Tesla. Di fronte a vulnerabilità potenziali o confermate, Tesla e altre aziende operanti nel campo dell'AI devono agire rapidamente per rivedere e rafforzare gli algoritmi e le misure di sicurezza per proteggere i propri sistemi da manipolazioni future.


La sicurezza dell'AI rappresenta un campo in continua evoluzione, sottolineando l'importanza di un monitoraggio costante e di un aggiornamento delle difese in linea con l'avanzamento tecnologico​​​​​​.

  

Shadow AI e BYOAI

Due fenomeni emergenti, Shadow AI e BYOAI, rappresentano aspetti cruciali dell’uso della GenAI senza supervisione. La Shadow AI si verifica quando strumenti di AI vengono impiegati all'interno di specifici comparti aziendali senza il previo assenso del reparto IT, portando a potenziali rischi di sicurezza e conformità. D'altra parte, il BYOAI descrive la situazione in cui i singoli dipendenti introducono e utilizzano le proprie soluzioni di intelligenza artificiale in ambito lavorativo, indipendentemente dalle politiche aziendali.

 

Un episodio emblematico di Shadow AI è avvenuto in un'importante società di servizi finanziari, dove l'adozione non coordinata di strumenti di AI per l'analisi dei dati clienti da parte di alcuni dipartimenti, senza il consenso del reparto IT, ha condotto a una compromissione dei dati. Questo incidente ha sottolineato la necessità di una strategia proattiva per la gestione della GenAI, portando l'azienda ad adottare un framework di governance che comprendesse, tra l'altro, l'elaborazione di un catalogo centralizzato di strumenti di AI autorizzati e la promozione della consapevolezza sulla conformità alle politiche IT tra i dipendenti.

 

Parallelamente, il concetto di BYOAI (Bring Your Own AI) introduce un'ulteriore complessità nel panorama aziendale. Un esempio concreto è il caso di una grande azienda di consulenza che ha affrontato problemi di sicurezza dei dati a causa dell'uso diffuso di applicazioni di AI personali da parte dei suoi consulenti. Questi strumenti, spesso utilizzati per migliorare l'efficienza nell'analisi dei dati e nella generazione di report, hanno portato a preoccupazioni riguardo la possibile fuga di dati sensibili dei clienti, compromettendo la conformità alle normative sulla privacy dei dati come il GDPR.

 

Sia la Shadow AI che il BYOAI rappresentano sfide significative per le aziende nell'era digitale, richiedendo un approccio olistico e proattivo nella gestione dei rischi associati all'uso dell'intelligenza artificiale, al fine di promuovere un ambiente di lavoro sicuro, efficiente e conforme alle normative vigenti.

 

Conclusioni

 

Nell'era contemporanea, l'intelligenza artificiale generativa sta rivelando la sua capacità di portare innovazione in vari settori lavorativi, abbracciando tanto le sfere che necessitano di ingegno intellettuale quanto quelle che si avvalgono di sforzo fisico, grazie agli avanzamenti nella robotica guidata dall'intelligenza artificiale.


Per le imprese intenzionate a mantenere una posizione di rilievo nel contesto competitivo attuale, risulta fondamentale l'elaborazione di un piano strategico che integri l'utilizzo responsabile della AI generativa nei processi aziendali. Questo approccio prevede l'istituzione di un quadro di governance che rifletta i principi e i valori aziendali, ponendo un'enfasi particolare sulla sicurezza dei dati e sull'etica. È inoltre cruciale acquisire una comprensione dettagliata delle potenzialità e dei limiti intrinseci all'intelligenza artificiale, nonché identificare e attenuare proattivamente eventuali rischi emergenti.

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