La trasformazione guidata dai dati e dall’intelligenza artificiale sta ridefinendo i modelli organizzativi delle imprese, imponendo una revisione profonda delle responsabilità e della struttura decisionale.
Durante il convegno “Data & Decision Intelligence: pilotare l’AI per usarla davvero!” promosso dal Politecnico di Milano, Barbara Giovanelli, Chief Data Officer del Gruppo Monte dei Paschi di Siena, ha illustrato come la crescente complessità dei sistemi digitali renda sempre più necessaria una governance condivisa su dati e AI, basata sulla convergenza tra le funzioni del CDO (Chief data officer) e del CIO (Chief innovation officer). Una convergenza che non è solo tecnica, ma strategica e culturale .
Indice degli argomenti
La convergenza tra Data Governance e AI Governance
Secondo Giovanelli, CDO e CIO si trovano oggi a gestire lo stesso asset: il dato. «Avendo come oggetto principale i dati, come asset più imprescindibile, sono portati a una riflessione sull’opportunità di far convergere le due funzioni».
Questa convergenza mira a evitare incoerenze, duplicazioni e frammentazioni, costruendo un modello olistico che tenga insieme strategia, sicurezza e innovazione.
Il valore di questa visione risiede nella possibilità di «avere una gestione degli asset il più possibile strutturata» e di massimizzare il potenziale dei dati attraverso un coordinamento tra Data Governance e AI Governance. L’obiettivo è adottare soluzioni coerenti con le politiche interne ed esterne, garantendo qualità e responsabilità.
Il ruolo del Chief Data Officer: dalla teoria alla qualità certificata
Nell’analisi di Giovanelli, il CDO assume un ruolo sempre più orientato alla garanzia di qualità. «È fondamentale che i motori di AI ricevano in input dati governati e certificati, di buona qualità».
La qualità diventa così un principio di accountability condivisa tra CIO e CDO, non un requisito tecnico isolato. Dati solidi e verificati costituiscono la base su cui poggia l’affidabilità dei modelli e la fiducia del business nei confronti dell’AI.
Giovanelli ricorda che la teoria sulla Data Governance è ampia e consolidata, così come emergono oggi framework di AI Governance. Ma «abbiamo ancora moltissimo da fare» nella loro applicazione operativa: la maturità non si misura dalla presenza delle regole, bensì dalla loro capacità di guidare davvero i processi decisionali.
Il ruolo del Chief Information Officer: infrastrutture, sicurezza e co-responsabilità
Il CIO completa questo quadro, assicurando che infrastrutture tecnologiche, architetture dati e flussi informativi rispettino i principi della governance condivisa. Per questo, spiega Giovanelli, «la convergenza di visione, strategica e pratica, è indispensabile per massimizzare il valore dei dati».
Il rapporto tra innovazione e compliance è uno snodo critico. L’errore da evitare è trattare la regolamentazione come ostacolo alla sperimentazione. «Ci si può riuscire soltanto trovando un giusto compromesso fra governance e innovazione», afferma, suggerendo di «inserire use case e proof of concept all’interno di una governance ben definita» così da evitare derive non controllate.
La storia della Business Intelligence insegna che l’uso disordinato degli strumenti può produrre ridondanze e sistemi divergenti. Con l’AI, osserva Giovanelli, «non possiamo permetterci che il proliferare di soluzioni si verifichi anche nell’ambito dell’AI».
Un modello olistico di governance: coordinamento, non accorpamento
La visione proposta non punta ad accorpare funzioni, ma a costruire meccanismi di collaborazione costante tra CDO, CIO, team di compliance e sicurezza. «Non dobbiamo rischiare di far passare l’intelligenza artificiale come un’attività esclusivamente della funzione IT», avverte Giovanelli.
La governance condivisa richiede regole chiare per l’accessibilità, la qualità e il controllo del dato, superando la frammentazione tra dipartimenti. Solo così è possibile garantire che l’intelligenza artificiale sia affidabile e coerente con le politiche aziendali.
Cultura del dato: la vera barriera alla maturità AI
Secondo Giovanelli, il primo ostacolo non è tecnologico, ma culturale. «È necessario continuare a diffondere la cultura del dato».
La maturità di un’organizzazione dipende dalla capacità di tutte le funzioni di riconoscere il valore del dato e di applicare correttamente le pratiche di governance.
Il CDO deve favorire questa consapevolezza, traducendo modelli e policy in strumenti comprensibili ai team di business. Il CIO, parallelamente, deve promuovere una leadership che valorizzi la tecnologia come infrastruttura abilitante, non come dominio separato.
In questa convergenza, la fiducia nel dato diventa l’obiettivo comune: garanzia di qualità per i modelli di AI, fondamento per decisioni trasparenti e verificabili.
