L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando radicalmente il mondo digitale e non solo, aprendo nuove frontiere e presentando opportunità senza precedenti per le organizzazioni.
Grazie alla sua capacità di apprendere dai dati e di adattarsi a differenti contesti, l’IA offre un potenziale incredibile per ottimizzare processi, migliorare la produttività e persino sviluppare prodotti e servizi innovativi.
Tuttavia, oltre ad offrire innumerevoli opportunità, l’IA introduce anche complessità e sfide gestionali significative che richiedono una governance solida e ben strutturata all’interno dell’organizzazione.
Saper governare in modo efficace l’IA è fondamentale per garantire che venga impiegata in modo sicuro e responsabile, nel rispetto delle normative di riferimento, generando un effettivo vantaggio per l’organizzazione. Diventa quindi fondamentale, tra le altre azioni, definire un modello organizzativo efficace, che preveda la definizione e assegnazione chiara di ruoli e responsabilità all’interno e all’esterno dell’organizzazione.
La definizione di governance
La governance dell’intelligenza artificiale è il requisito fondamentale per garantire una diffusione efficace dell’IA all’interno di un’organizzazione.
All’interno del paper “Defining organizational AI governance” pubblicato su AI and Ethics, si definisce la governance dell’IA come “un sistema di regole, pratiche, processi e strumenti tecnologici in grado di garantire un utilizzo dell’IA in linea con le strategie, gli obiettivi e i valori dell’organizzazione stessa, soddisfacendo i requisiti di compliance e di etica”.
Sempre all’interno del paper, si sottolinea l’importanza di collocare la governance dell’IA in modo sinergico ad altri tre modelli: Dati, IT e Corporate. Tali connessioni consentono di efficientare la creazione e duplicazione di nuovi processi e favorire un perfetto allineamento tra la roadmap di sviluppo dell’IA con quelle che sono pratiche e policy consolidate a livello organizzativo, tecnologico e di dati.
Le componenti di una governance solida
Per poter adottare una governance solida dell’IA all’interno dell’organizzazione è necessario:
- definire la visione e la strategia aziendale in relazione all’IA, individuando bene quali sono gli obiettivi che si vuole raggiungere ed entro quale orizzonte temporale;
- definire l’assetto organizzativo e i relativi meccanismi di coordinamento, assegnando in modo chiaro ruoli e responsabilità e valutando se è necessario fare un re-skilling delle risorse interne o approvvigionarsi sul mercato;
- strutturare il portafoglio delle iniziative che si intende implementare, seguendo un processo di valutazione rigido e strutturato, che prevede una fase fondamentale di “Product discovery” con il coinvolgimento diretto degli utilizzatori finali;
- definire e implementare il piano di gestione del cambiamento, per favorire l’effettiva adoption degli strumenti di IA a supporto dell’operatività delle persone;
- strutturare il sistema di monitoraggio e controllo delle performance, per valutare in modo continuativo gli effettivi benefici portati dall’IA.
Il modello organizzativo per la governance dell’IA
Una governance solida dell’IA richiede l’adozione di una struttura organizzativa ben definita all’interno dell’organizzazione, con una chiara assegnazione di ruoli e responsabilità.
La struttura può variare in base all’organizzazione, alla natura del business che svolge, alla dimensione e al settore in cui opera, tuttavia alcuni ruoli sono universalmente riconosciuti.
Tali ruoli devono coprire diverse discipline (Legal, Security, Tech, Business) al fine di garantire una copertura di tutti gli aspetti critici legati all’implementazione dell’IA.
Product Manager
Il Product Manager è un attore chiave nell’integrazione dell’IA all’interno dell’organizzazione. Questa figura ha la responsabilità di guidare lo sviluppo di prodotti e servizi basati sull’IA, garantendo che soddisfino le esigenze degli utenti e contribuiscano al raggiungimento degli obiettivi aziendali.
Il Product Manager lavora in stretta collaborazione con il team di sviluppo tecnologico e gli stakeholder aziendali per definire la visione del prodotto IA, identificare le funzionalità chiave e pianificare la sua implementazione. In particolare, è responsabile di:
- definizione della strategia di prodotto: crea una strategia chiara e definisce degli obiettivi misurabili legati al prodotto o servizio basato sull’IA;
- analisi del mercato e dei concorrenti: conduce ricerche di mercato approfondite per comprendere le esigenze dei clienti, l’andamento del settore e la concorrenza nell’ambito dell’IA;
- sviluppo del prodotto: collabora con team tecnici e di sviluppo per definire le specifiche del prodotto basato sull’IA e guidare il processo di sviluppo;
- posizionamento del prodotto: crea strategie di go-to-market per il lancio e il posizionamento del prodotto, inclusi piani di marketing, comunicazione e distribuzione;
- gestione del ciclo di vita del prodotto: monitora e gestisce l’intero ciclo di vita del prodotto, dall’ideazione alla messa in produzione e all’aggiornamento continuo.
Team Innovation
Il Team Innovation incoraggia il pensiero creativo e l’assunzione di rischi all’interno dell’organizzazione, identifica opportunità di utilizzo dell’IA che possano migliorare l’efficienza operativa, la competitività e la creazione di nuovi prodotti o servizi. Inoltre, il team innovation si occupa anche di:
- gestione del processo di innovazione: supervisiona il processo di innovazione dall’ideazione all’implementazione, garantendo che le idee vengano sviluppate in progetti concreti.
- monitoraggio e valutazione: monitora l’efficacia delle soluzioni IA implementate, raccogliendo dati e misurando il loro impatto sull’azienda.
- budget e risorse: gestisce il budget e le risorse necessarie per i progetti di IA, garantendo un uso efficiente delle risorse finanziarie e umane.
- gestione fornitori e partner: identifica e seleziona fornitori e partner affidabili e strategici che possano contribuire al successo dell’azienda.
CTO/Team Tecnico
Il Chief Technology Officer (CTO) e il suo team hanno la responsabilità di tutte le scelte tecnologiche, sia a livello applicativo che a livello infrastrutturale, legate all’implementazione di soluzioni di IA.
Il loro compito non è solo quello di selezionare e sviluppare soluzioni IA avanzate, ma anche di garantire che queste siano sicure, scalabili e affidabili, mettendo a disposizione un’infrastruttura tecnologica performante. In particolare, sono responsabili di:
- ricerca e valutazione delle tecnologie: valuta le tecnologie e gli strumenti IA disponibili sul mercato; identifica soluzioni adatte alle esigenze dell’azienda e garantisce che siano all’avanguardia;
- sviluppo delle soluzioni: sviluppa internamente o coordina lo sviluppo di soluzioni custom che soddisfino i requisiti richiesti dagli utilizzatori finali;
- integrazione dei sistemi: garantisce che i sistemi IA siano integrati in modo efficace con i sistemi esistenti dell’azienda;
- sicurezza dei sistemi: garantisce che le soluzioni IA siano sicure e che siano adottate le migliori pratiche di sicurezza per proteggere i dati.
Team Legal, Compliance e Security
Il Team Legal, Compliance & Security è responsabile di definire misure tecniche e organizzative volte a garantire la conformità a normative e norme tecniche. Questo team è coinvolto sin dalla fase di valutazione preliminare delle soluzioni IA, contribuendo a stabilire i paradigmi di una “IA responsabile”.
La collaborazione tra il Team Legal, Compliance & Security e gli altri team, come Innovation e Tecnico, è fondamentale per garantire che le applicazioni IA siano sicure e conformi “by design”. In particolare, è responsabile di:
- compliance normativa: assicura che l’uso dell’IA sia conforme a tutte le leggi e i regolamenti applicabili, inclusi quelli relativi alla privacy, alla sicurezza informatica e alla proprietà intellettuale;
- gestione dei dati: definisce politiche per la raccolta, l’archiviazione e l’uso “sicuro” dei dati, garantendo che siano trattati in modo etico e conforme alle normative;
- valutazione dei rischi: identifica e valuta i rischi operativi e di non conformità associati all’uso dell’IA e sviluppa strategie per mitigarli;
- consulenza e supporto legale: fornisce consulenza e supporto legale su questioni relative all’IA, inclusi contratti, accordi di licenza e aspetti di proprietà intellettuale.
Team di Change Management
Il Team Change Management è responsabile della gestione dei processi di transizione e adozione dell’IA all’interno dell’organizzazione.
Questo team gioca un ruolo fondamentale nell’assicurare che i cambiamenti dovuti all’implementazione dell’IA siano gestiti in modo efficace e che i dipendenti siano preparati ad adottare nuove tecnologie e processi.
Il Team Change Management lavora a stretto contatto con il top management e le altre funzioni aziendali per garantire che l’adozione dell’IA sia il più fluida possibile e porti a un miglioramento complessivo delle operazioni. In particolare, è responsabile di:
- gestione dei cambiamenti organizzativi: affronta i cambiamenti organizzativi necessari, come la ridefinizione dei ruoli e delle responsabilità;
- comunicazione: crea un piano di comunicazione per spiegare il motivo dell’implementazione dell’IA, i benefici attesi e come influenzerà il lavoro quotidiano delle persone;
- gestione della formazione: pianifica e organizza la formazione necessaria per far sì che il personale acquisisca le competenze necessarie per lavorare con successo con l’IA;
- monitoraggio e valutazione: stabilisce sistemi di monitoraggio per seguire l’andamento dell’implementazione e valutare se gli obiettivi siano stati raggiunti.
Il ruolo chiave del vertice aziendale
L’Intelligenza Artificiale rappresenta una leva fondamentale per l’innovazione e la crescita dell’organizzazione.
Solo con un chiaro endorsement e sostegno del vertice aziendale, tuttavia, l’IA può realmente radicarsi nel DNA dell’azienda e guidarne l’evoluzione.
È fondamentale che il Vertice aziendale allochi le risorse necessarie per una diffusione efficace dell’AI all’interno dell’organizzazione. In particolare:
- acquisizione di tecnologie: nuove infrastrutture e soluzioni software sono necessarie per garantire la trasformazione delle imprese;
- implementazione di soluzioni: l’implementazione dell’IA nei processi aziendali richiede risorse per il deployment e l’integrazione delle soluzioni;
- sperimentazione e sviluppo: l’IA è in continua evoluzione, devono essere stanziati fondi per la sperimentazione e lo sviluppo di nuove applicazioni;
- formazione del personale: gli specialisti in IA sono una risorsa chiave e richiedono continua formazione, soprattutto considerando la velocità in cui il panorama tecnologico evolve.
Conclusioni
In conclusione, solo a fronte della definizione di un modello di governance solido dell’IA, che passa attraverso l’assegnazione chiara di ruoli e responsabilità all’interno dell’organizzazione e un forte commitment da parte del vertice aziendale, le organizzazioni possono guidare l’innovazione, migliorare l’efficienza operativa e offrire prodotti e servizi distintivi attraverso l’IA, agendo sempre nel rispetto di requisiti richiesti da normative e norme tecniche di riferimento e facendo un uso responsabile delle soluzioni implementate.
