Quali sono gli strumenti di governance dell’IA?

Gli strumenti di governance dell’IA sono piattaforme che aiutano le organizzazioni a attuare, gestire e far rispettare centralmente le politiche di utilizzo dell’IA su dati, modelli, agenti e applicazioni. Con l’aumento dell’uso dell’IA – inclusi agenti autonomi, GenAI e capacità di IA integrate in strumenti SaaS – le organizzazioni affrontano rischi di sicurezza in espansione che devono essere gestiti tramite politiche di governance e controlli di sicurezza.

Il ruolo degli strumenti di governance dell’IA non è quello di sostituire le politiche, ma di implementarle e farle rispettare tramite automazione, monitoraggio e controlli tecnici. Queste soluzioni fungono da ponte tra gli obiettivi di governance e sicurezza dell’IA a livello elevato di un’organizzazione e come vengono implementati e rispettati nelle operazioni quotidiane.

Come si inseriscono gli strumenti di governance dell’IA nella strategia aziendale dell’IA?

Man mano che le organizzazioni passano dall’interazione con chatbot GenAI all’integrazione dell’IA autonoma nei flussi di lavoro critici, la governance dell’IA diventa più critica che mai. Implementare principi di IA responsabile richiede una profonda comprensione dell’uso dell’IA da parte di un’organizzazione e di come implementare guardrail e controlli di sicurezza per mettere in atto questi principi nella vita quotidiana.

Gli strumenti di governance dell’IA aiutano le organizzazioni a passare da politiche e obiettivi a livello elevato ai controlli tecnici che li fanno rispettare. Queste soluzioni dovrebbero integrarsi con i processi esistenti di rischio, conformità e sicurezza dell’azienda, non agire come un’altra soluzione autonoma e isolata.

Strumenti di governance dell’IA nel contesto dei programmi di governance dell’IA

Gli strumenti di governance dell’IA non tolgono la responsabilità di definire i programmi di governance. Invece, forniscono le capacità e gli strumenti necessari per supportarli e farli rispettare, inclusi:

• a scoprire i
• Applicazione dei criteri
• Monitoraggio
• Reporting

Queste capacità sono essenziali per la supervisione dell’IA a livello di consiglio e dirigenza, colmando il divario tra documenti di policy a livello elevato e controlli e metriche misurabili.

Quali problemi aiutano a risolvere gli strumenti di governance dell’IA?

Gli strumenti di governance dell’IA aiutano le organizzazioni a implementare politiche complete che affrontano tutto il loro utilizzo dell’IA. Le sfide chiave che aiutano ad affrontare includono:

• Gaps di visibilità: La diversità delle soluzioni di IA (GenAI, agenti, strumenti SaaS alimentati da IA, ecc.) rende complessi il monitoraggio e la gestione dell’IA.
• la Shadow AI L’uso non autorizzato degli strumenti AI può creare rischi per la sicurezza dei dati e la stabilità, e per la sicurezza dei flussi di lavoro critici.
• Perdita di Dati: Gli strumenti GenAI e SaaS possono rivelare dati sensibili a terzi non autorizzati.
• Uso Non Conforme dell’AI: La non conformità con le politiche aziendali di AI e sicurezza potrebbe portare l’organizzazione a non essere conforme al GDPR, al CCPA e alla legge sull’AI dell’UE.

Gestire l’AI Ombra e gli Strumenti AI Non Approvati

L’AI Ombra si riferisce all’uso non autorizzato di strumenti alimentati da AI. Questo include chatbot GenAI, assistenti alla codifica AI, soluzioni SaaS con capacità AI, agenti autonomi e altre soluzioni.

L’uso di questi strumenti senza approvazione crea significativi rischi per la sicurezza dei dati e la conformità normativa per l’azienda. Gli strumenti di governance dell’AI possono aiutare a scoprire automaticamente gli strumenti AI in uso all’interno dell’azienda, profilare il loro utilizzo e fornire dati per informare le decisioni sulla loro gestione, come bloccare, limitare o integrare sotto politica.

Ridurre la Perdita di Dati e il Rischio per la Privacy

L’uso non governato dell’AI può esporre dati aziendali sensibili in vari modi. Gli utenti possono includere dati aziendali o dei clienti nei prompt o nei dati di addestramento, e i sistemi AI potrebbero generare contenuti o intraprendere azioni che espongono informazioni sensibili a utenti non autorizzati.

Gli strumenti di governance dell’AI possono aiutare a gestire questo rischio monitorando i flussi di dati dentro e fuori dai sistemi AI. Questo consente all’organizzazione di filtrare i dati sensibili e allinearsi ai requisiti di protezione dei dati come il GDPR, il CCPA e la legge sull’AI dell’UE.

Supportare la Conformità Normativa, Etica e delle Politiche Interne

Con la crescita dell’uso dell’AI, i regolatori stanno implementando requisiti per controlli auditabili per gestire le potenziali minacce associate all’AI. Questo include il potenziale per perdite di dati, output distorti e inattività dei flussi di lavoro critici per l’azienda.

La conformità con la legge sull’AI dell’UE e il NIST AI RMF richiede una profonda comprensione e controllo sulle azioni dei sistemi AI. Gli strumenti di governance dell’AI aiutano a centralizzare prove, registri e mappature delle politiche che i team legali, di rischio e di audit possono utilizzare durante le valutazioni.

Quali capacità fondamentali definiscono gli strumenti di governance dell’IA moderna?

Gli strumenti di governance dell’IA sono progettati per aiutare le aziende a superare la sfida di tradurre obiettivi politici di alto livello in controlli tecnici. Gli approcci a questo possono variare, ma ci sono alcune capacità fondamentali che si presentano nelle soluzioni integrate di governance dell’IA, tra cui scoperta, classificazione, definizione delle politiche, applicazione, monitoraggio, risposta agli incidenti e reporting.

Scoperta di IA e beni dati

La scoperta di IA e beni dati è essenziale per affrontare le sfide di Shadow AI e visibilità di un’organizzazione. Senza una chiara comprensione dell’uso dell’IA da parte dell’organizzazione, è impossibile garantirne la sicurezza e allinearla ai requisiti di conformità.

Le soluzioni di scoperta dell’IA lavoreranno automaticamente per identificare modelli di IA, endpoint di inferenza, app SaaS di IA, agenti di IA e fonti di dati che li alimentano in tutta l’impresa, fornendo un inventario completo per gli strumenti da gestire e le politiche da governare. Tuttavia, man mano che l’uso dell’IA da parte di un’organizzazione evolve, questi inventari diventano rapidamente obsoleti, rendendo la scoperta continua vitale per mantenere una visibilità aggiornata.

Definizione, orchestrazione e applicazione delle politiche

Gli strumenti di governance dell’IA centralizzano la gestione delle politiche di IA di un’organizzazione, riducendo il rischio di lacune nelle politiche e nella sicurezza a causa di strumenti di sicurezza isolati e autonomi. Queste piattaforme di governance dell’IA mantengono cataloghi centrali delle politiche che definiscono chi può utilizzare quali sistemi di IA, con quali dati e sotto quali vincoli.

Oltre a definire le politiche, le piattaforme di governance dell’IA devono anche avere la capacità di applicarle. Per questo motivo, le piattaforme richiedono un’integrazione profonda con l’attuale stack di sicurezza dell’organizzazione. Ad esempio, la governance dell’IA implementata come parte di una piattaforma SASE può utilizzare nativamente ZTNA, CASB, DWG, DLP e altre capacità integrate per applicare le politiche aziendali di IA su tutta la WAN aziendale.

Monitoraggio, avvisi e reporting per il rischio dell’IA

Oltre ad applicare le politiche aziendali di IA, gli strumenti di governance dell’IA dovrebbero anche fornire all’organizzazione informazioni sulla sua esposizione al rischio dell’IA. Questo include l’emergere di utilizzi sospetti dell’IA, violazioni delle politiche e deviazioni rispetto ai guardrail definiti.

Ad esempio, una piattaforma può generare avvisi riguardo a dati eccessivamente sensibili nei prompt, accessi anomali agli agenti di IA o risposte di modelli non sicure contrassegnate per revisione. In questo modo, consente all’azienda di intraprendere azioni preventive a monte, come eseguire ulteriori addestramenti o limitare l’accesso per utenti a rischio.

Come funziona in pratica la politica dell’IA come codice?

La politica dell’IA come codice implementa i principi dell’infrastruttura come codice (IaaC) per le politiche e le linee guida dell’IA. In questo modello, le politiche aziendali dell’IA sono definite in un formato leggibile dalla macchina, consentendo di essere testate e implementate direttamente. In questo modo, i team DevSecOps possono controllare le versioni delle politiche dell’IA, includerle nei pipeline CI/CD e convalidarle prima dell’implementazione.

Codificare le linee guida come regole leggibili dalla macchina

Implementare la politica dell’IA come codice implica scrivere le linee guida dell’IA come regole leggibili dalla macchina. Gli elementi chiave includono:

• Servizi IA consentiti
• Classificazione dei dati:
• Criteri di accesso degli utenti
• Restrizioni sui prompt
• Vincoli di conformità regionale

Implementare le politiche come codice aiuta a prevenire la deriva di configurazione mentre le politiche e le loro implementazioni divergono. Inoltre, le politiche di governance dell’IA diventano più ripetibili poiché i campioni di codice possono essere riapplicati senza la necessità di retradurre la logica delle politiche in controlli applicabili.

Integrare la Politica come Codice nei Pipeline DevSecOps

Implementare le politiche dell’IA come codice consente l’integrazione degli strumenti di governance dell’IA con i flussi di lavoro DevSecOps esistenti. Questo include:

• Implementazione delle politiche tramite pipeline CI/CD
• Controllo delle versioni tramite repository Git
• Test automatizzati pre-rilascio dell’efficacia delle politiche

In questo modo, i team di sicurezza e piattaforma garantiscono un’applicazione più coerente delle politiche aziendali dell’IA all’interno di nuovo software. Inoltre, questo viene realizzato tramite controlli automatizzati, limitando le approvazioni manuali e ulteriori attriti e oneri nei processi di implementazione.

Che cos’è un framework di governance dell’IA e come vengono operazionalizzati gli strumenti?

Un framework di governance dell’IA è un modello strutturato per la governance dell’IA di un’organizzazione, che include processi, ruoli e principi, come il NIST AI RMF. Gli strumenti di governance dell’IA possono aiutare ad allineare politiche, controlli e metriche a questi framework per semplificare la conformità normativa.

Strumenti di mappatura al NIST AI RMF e al Regolamento sull’IA dell’UE

Le varie capacità degli strumenti di governance dell’IA spesso si mappano direttamente agli elementi chiave dei framework di governance dell’IA. Ad esempio, la scoperta automatizzata dell’uso dell’IA si allinea con le funzioni di “governance” e “mappa” del NIST AI RMF, mentre le valutazioni dei rischi e i controlli fanno parte degli elementi di “misura” e “gestire”. Utilizzando questi strumenti, le organizzazioni possono identificare e monitorare più facilmente i modelli di IA e i casi d’uso che rientrano in categorie di rischio più elevate ai sensi del Regolamento sull’IA dell’UE e normative simili.

Governance basata sui ruoli per la sicurezza, la conformità e i proprietari aziendali

Definire la responsabilità è un elemento chiave di qualsiasi programma di governance dell’IA. Gli strumenti di governance dell’IA possono aiutare a definire e gestire le definizioni di ruolo in stile RACI (Responsabile, Accountabile, Consultato e Informato) per i principali stakeholder, inclusi:

• Responsabili della sicurezza
• Responsabili della protezione dei dati
• Conformità
• Proprietari delle applicazioni
• Stakeholder aziendali

La complessità della governance dell’IA – che richiede una profonda conoscenza tecnica e una comprensione dei rischi e delle normative applicabili – rende spesso un approccio collaborativo superiore ai mandati dall’alto verso il basso. Con ruoli chiaramente definiti, le organizzazioni possono costruire programmi di governance efficaci che sfruttano i punti di forza di tutte le parti interessate rilevanti.

Come si integrano gli strumenti di governance dell’IA con i controlli di rete, sicurezza e SASE?

Gli strumenti di governance SASE devono integrarsi con il resto dello stack di sicurezza di un’organizzazione. Hanno bisogno di accesso a capacità di identità, rete e protezione dei dati per far rispettare le politiche aziendali e identificare potenziali violazioni.

Uno dei modi più efficaci per implementare la governance dell’IA è attraverso il dispiegamento come parte di una piattaforma SASE convergente. Ad esempio, l’integrazione della governance dell’IA con CASB e SWG consente a un’organizzazione di monitorare e gestire l’uso di app SaaS potenziate dall’IA e chatbot GenAI.

Allineare la governance dell’IA con SASE e SSE

Un vantaggio chiave di SASE e SSE è che centralizzano le capacità di rete e sicurezza in un’unica piattaforma basata su cloud. Questa combinazione significa che tutto il traffico WAN passa attraverso i PoP SASE, consentendo loro di ispezionare il traffico e applicare politiche di IA basate su identità, applicazione e tipo di dati. Di conseguenza, l’organizzazione può gestire la governance dell’IA su tutta la WAN aziendale da un’unica soluzione.

Coordinarsi con CASB, SWG, DLP e ZTNA

Gli strumenti di governance dell’IA possono integrarsi e condividere politiche e contesto con vari strumenti integrati in SASE, come CASB e SWG. Questo consente a questi strumenti di monitorare e bloccare contenuti che violano le politiche aziendali di IA, mentre forniscono dati anche allo strumento di governance dell’IA.

Gli strumenti di governance dell’IA possono anche combinarsi con altri elementi dello stack di sicurezza convergente di SASE. Ad esempio, DLP può prevenire l’esfiltrazione dei dati tramite strumenti di IA, e ZTNA implementa controlli di accesso a privilegi minimi per i servizi di IA.

Domande frequenti sugli strumenti di governance dell’IA

Qual è la differenza tra strumenti di governance dell’IA e strumenti di sicurezza dell’IA?

Gli strumenti di governance dell’IA e gli strumenti di sicurezza dell’IA sono entrambi progettati per aiutare a gestire l’uso dell’IA da parte di un’organizzazione e allinearlo con obiettivi di sicurezza e requisiti di conformità. Tuttavia, gli strumenti di governance dell’IA si concentrano su politiche, supervisione e controlli sull’uso dell’IA, mentre gli strumenti di sicurezza dell’IA si concentrano sulla difesa di modelli, dati e infrastrutture da attacchi come l’esfiltrazione dei dati, il furto di modelli e l’iniezione di prompt. Sebbene queste siano aree di focus distinte, molte piattaforme combinano aspetti di entrambi.

Le piccole e medie imprese hanno bisogno di strumenti di governance dell’IA?

Il bisogno di strumenti di governance dell’IA da parte di un’organizzazione dipende più dall’uso dell’IA e dal rischio che dalle dimensioni dell’azienda. Ad esempio, un’organizzazione con un uso significativo dell’IA in un settore altamente regolamentato o per decisioni aziendali critiche potrebbe avere un bisogno maggiore rispetto a una senza questi fattori.

Gli strumenti di governance dell’IA possono aiutare con la conformità al Regolamento sull’IA dell’UE?

Sì, gli strumenti di governance dell’IA possono aiutare un’organizzazione a soddisfare le proprie responsabilità di conformità ai sensi del Regolamento sull’IA dell’UE. Questi strumenti possono aiutare a identificare l’uso dell’IA da parte di un’organizzazione, classificare il rischio associato e documentare i controlli utilizzati per raggiungere la conformità.

Come si collegano gli strumenti di governance dell’IA alle piattaforme GRC esistenti?

Gli strumenti di governance dell’IA completano le piattaforme GRC esistenti, offrendo capacità focalizzate sull’affrontare le sfide e i rischi associati all’IA. Ciò include l’aggiunta di scoperte specifiche per l’IA, politiche e monitoraggio, mentre le piattaforme GRC gestiscono programmi di rischio e audit più ampi.

Gli strumenti di governance dell’IA sono solo per l’IA generativa?

No, gli strumenti di governance dell’IA dovrebbero affrontare l’intera esposizione di un’organizzazione al rischio dell’IA, anche se l’IA generativa è spesso il focus iniziale di questi sforzi. Altri elementi della governance dell’IA includono modelli ML tradizionali, IA integrata in SaaS e agenti IA.

Come dovrebbero le imprese valutare gli strumenti di governance dell’IA?

Gli strumenti di governance dell’IA hanno il potenziale di migliorare la capacità di un’organizzazione di monitorare e gestire la propria esposizione al rischio dell’IA. Tuttavia, i benefici che queste soluzioni portano dipendono dalle loro capacità integrate e dalla modalità di implementazione. Alcuni aspetti chiave da considerare quando si valutano le soluzioni di IA includono:

• Copertura degli asset e dei dati dell’IA
• Flessibilità delle politiche
• Integrazione con l’attuale stack di sicurezza
• Scalabilità:
• Reporting che supporta audit e regolatori.
• Allineamento con framework riconosciuti come NIST AI RMF e normative in arrivo
• Supporto per ambienti multi-cloud e ibridi

Gli strumenti di governance dell’IA supportano gli sforzi di governance di un’organizzazione, ma non sono una soluzione di per sé. Sono una parte critica di una strategia più ampia di governance, rischio e sicurezza che deve includere politiche, cultura e architettura.