Il ritmo crescente dello sviluppo dell’IA alimenta discussioni relative a etica, trasparenza, responsabilità e conformità dell’IA. Utilizzi questo modello di scorecard come punto di partenza per creare un dashboard di governance per l’IA.
L’IA è una tecnologia in rapido sviluppo che, oltre ad aggiungere funzionalità impressionanti, genera nuovi rischi1 2 3. Oltre ai rischi di cybersicurezza, il panorama normativo sta diventando più complesso, richiedendo che lo sviluppo e l’implementazione dell’IA aderiscano a nuove normative come l’European Union Artificial Intelligence Act.
La governance è un tema chiave in qualsiasi implementazione dell’IA. Questo e altri aspetti critici della strategia dell’IA saranno discussi nella sessione AI Implementation Strategy alla conferenza OOP 2026 a Monaco di Baviera, Germania. Contatti il nostro team per scoprire come la piattaforma BSC Designer aiuta le organizzazioni a gestire le strategie di IA e ad allinearle agli obiettivi aziendali complessivi.
OOP 2026, luogo: Munich, Germany, data: 13 February 2026.
Il framework di governance dell’IA è progettato per introdurre le migliori pratiche di gestione relative all’implementazione dell’IA (implementazione dell’IA con approccio strategy-first) e al suo utilizzo nell’organizzazione.
AI Governance Scorecard.. Panoramica del modello
Il modello include metriche generiche ed esempi di iniziative per la scorecard di governance dell’IA. Analogamente ad altri ambiti aziendali, non consigliamo di riutilizzare il modello senza modifiche. Ogni azienda è unica, quindi la nostra raccomandazione è di utilizzare il modello come punto di partenza per la vostra analisi, adattandolo alla realtà della vostra organizzazione.
- Se la vostra azienda è nelle fasi iniziali di adozione delle tecnologie IA, consultate questa scorecard di preparazione all’IA.
Temi dello scorecard
Il modello di esempio dello scorecard di Governance e Gestione del Rischio dell’IA organizza obiettivi e metriche secondo questi temi:
- Sviluppo e uso etico dell’IA
- Trasparenza per le parti interessate
- Politiche di responsabilità
- Conformità
- Monitoraggio e valutazione continui
AI Governance Scorecard.. Non esiste uno standard accettato di governance dell’IA; una volta che hai un modello nel tuo account, sentiti libero di personalizzare i temi secondo le tue esigenze.
Identificare i rischi
Un modello di scorecard include alcuni obiettivi e iniziative. Per avere una visione equilibrata del panorama della governance dell’IA, dobbiamo definire i rischi.
Ad esempio, il modello include “Bias intrinseco nei dati di addestramento” allineato con l’obiettivo “Minimizzare il bias nei sistemi di IA” nello sviluppo e uso etico dell’IA.
AI Governance Scorecard.. Visualizzazione
Il modello include un esempio di dashboard di governance dell’IA che presenta alcuni indicatori chiave, una mappa di calore del rischio, diagrammi di rischio individuali e diagrammi con l’elenco degli obiettivi e delle iniziative.
Scorecard di governance dell'IA.. Questa dashboard è completamente personalizzabile e può essere alimentata con dati dagli indicatori della scorecard.
Carica prova
Le metriche nel modello includono configurazioni di base che possono essere adattate a esigenze e flussi di lavoro più complessi. Ad esempio, uno scenario comune è quando uno standard di reportistica richiede l’allegato di prove a supporto.
Questo processo può essere automatizzato utilizzando i segnaposto prova.
Biblioteca dei controlli
Alcuni indicatori nel modello implicano l’esistenza di determinati controlli. Ad esempio, “Sviluppare e implementare piani di risposta agli incidenti” allineato con la categoria “Responsabilità” implica l’esistenza dei piani di risposta.
Oltre ad avere piani in forma testuale, possiamo organizzarli come controlli specifici nella biblioteca dei controlli. In caso di incidente, tali controlli possono essere facilmente attivati.
Monitoraggio continuo
Uno dei temi della governance dell’IA è il monitoraggio continuo dello stato dell’IA. La maggior parte degli indicatori del modello di scorecard implica la necessità di un monitoraggio continuo.
Ad esempio, l’indicatore “Tasso di conformità agli audit” allineato con “Audit di responsabilità regolari” è configurato per aggiornamenti mensili e dispone di dati per i periodi di rendicontazione.
AI Governance Scorecard.. Gli intervalli di aggiornamento, così come il comportamento dell’indicatore per i periodi in cui i dati specifici non sono disponibili, possono essere configurati tramite l’Editor dei valori.
Proprietà
Nel tema “Trasparenza”, sottolineiamo la necessità di assegnare proprietari a determinati controlli dell’IA e rendere trasparenti le meccaniche dell’IA per le parti interessate.
Utilizzare il campo “Proprietario” per le metriche per assegnare proprietari e parti interessate. Ciò faciliterà la segnalazione della scheda di valutazione e garantirà che i proprietari ricevano notifiche sugli aggiornamenti pertinenti per gli obiettivi, gli indicatori e le iniziative.
Reportistica
La reportistica programmata può essere introdotta per tenere informati i principali stakeholder. Di seguito sono riportati esempi di report in formato PDF che possono essere generati utilizzando la scheda di valutazione della governance dell’IA.
- Governance IA – Rapporto di sintesi [PDF]
- Governance IA – Rapporto sulle iniziative [PDF]
- Governance IA – Rapporto sui dashboard [PDF]
La governance dell’IA è una scheda di valutazione funzionale
Nel sistema di implementazione della strategia, abbiamo definito le schede di valutazione strategiche e funzionali/di supporto.
Mentre l’IA come tecnologia può far parte degli obiettivi strategici, consideriamo la scheda di valutazione della governance dell’IA come una scheda di valutazione funzionale o di supporto.
Allineamento con altri scorecard
Alcuni indicatori nel modello di scorecard possono essere allineati con altri scorecard. Ad esempio, il “Tempo per la risoluzione degli incidenti” allineato con l’obiettivo “Monitorare i sistemi AI per vulnerabilità e minacce alla sicurezza” può ottenere i suoi dati direttamente dagli scorecard funzionali di “Cybersecurity”.
Inizia ad accumulare dati relativi alla strategia oggi
Nel prossimo futuro, la capacità dell’IA di elaborare enormi quantità di dati avvantaggerà gli strateghi. La domanda è:
La tua organizzazione possiederà dati adatti per addestrare i futuri bot IA?
Un passo concreto che puoi compiere oggi è passare a software specializzati per la pianificazione strategica. Questo garantisce che tu possa utilizzare l’impronta digitale della tua strategia in futuro per addestrare efficacemente la tua IA personalizzata. Scopri di più su come preparare la pianificazione strategica per l’IA.
Iniziare ad adattare il modello alle proprie esigenze
Gli utenti di BSC Designer possono accedere al modello direttamente dal loro account:
- Creare un account gratuito con BSC Designer
- Navigare su Nuovo > Nuova scorecard > Altri modelli
- Trovare il modello “Governance dell’IA”
Usa il modello AI Governance Scorecard
BSC Designer aiuta le organizzazioni a implementare le loro strategie complesse:
- Iscriviti per un piano gratuito sulla piattaforma.
- Usa il modello
AI Governance Scorecard come punto di partenza. Lo troverai in Nuovo > Nuova Scorecard > Altri Modelli. - Segui il nostro Sistema di Implementazione della Strategia per allineare stakeholder e ambizioni strategiche in una strategia completa.
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- AI Is Generating Security Risks Faster Than Companies Can Keep Up, Belle Lin, WSJ, 2023 ↩
- Multilayer Framework for Good Cybersecurity Practices for AI, European Union Agency for Cybersecurity, 2023 ↩
- What are the AI security risks?, Ciber 4 All Team, 2023 ↩
Alexis Savkin è un architetto della strategia e fondatore di BSC Designer, una piattaforma software per l’esecuzione della strategia con la Scheda di valutazione bilanciata al centro. Aiuta le organizzazioni a tradurre la strategia in obiettivi misurabili, indicatori chiave di prestazione e iniziative. Alexis è il creatore dello Strategy Execution Canvas, l’autore di oltre 100 articoli su strategia e misurazione delle prestazioni e un relatore abituale.