ricerca e sviluppo

AI Trust, Risk and Security Management: obiettivi e vantaggi pratici

L’AI Trust, Risk, and Security Management (AI Trism) è un campo di ricerca emergente che si concentra sullo sviluppo e sul mantenimento della fiducia, sulla mitigazione dei rischi e sulla gestione della sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale

Pubblicato il 10 Feb 2023

Fabio Moioli

Spencer Stuart Milan

AI Trust

L’AI Trust, Risk and Security Management (AI Trism) cerca di garantire che i sistemi di Intelligenza artificiale siano sicuri e affidabili e che i rischi associati al loro utilizzo siano ridotti al minimo. Si tratta di un’importante area di ricerca, essenziale per lo sviluppo e la diffusione sicura e responsabile dei sistemi di Intelligenza artificiale.

Le componenti principali che lo costituiscono sono tre: fiducia, rischio e gestione della sicurezza. La fiducia è importante per il successo dei sistemi di Intelligenza artificiale, in quanto aiuta a garantire che il sistema di sia affidabile e degno di fiducia. La gestione del rischio cerca di identificare e mitigare i potenziali rischi associati all’uso dei sistemi di Intelligenza artificiale, come i rischi per la privacy e la sicurezza dei dati. La gestione della sicurezza si occupa della sicurezza dei sistemi di IA e della protezione dei dati sensibili.

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L’obiettivo dell’AI Trism

L’obiettivo dell’AI Trism è garantire che i sistemi siano affidabili e sicuri e che i rischi associati al loro utilizzo siano ridotti al minimo. Per raggiungere questo obiettivo, AI Trim include una serie di tecniche e approcci, come la valutazione del rischio, i test di sicurezza e il monitoraggio. La valutazione del rischio comporta l’identificazione, l’analisi e la valutazione dei potenziali rischi associati all’uso dei sistemi di Intelligenza artificiale.

I test di sicurezza vengono utilizzati per identificare e valutare le vulnerabilità di sicurezza dei sistemi, le attività di monitoraggio sono utilizzate per rilevare e rispondere a qualsiasi problema o rischio di sicurezza. L’AI Trism comprende anche l’istruzione e la formazione per coloro che sviluppano, utilizzano e gestiscono i sistemi di Intelligenza artificiale e, infine, fornisce indicazioni su come sviluppare e gestire sistemi sicuri, nonché su come rispondere a eventuali incidenti di sicurezza che potrebbero verificarsi.

Il futuro dell’AI Trism

Quello dell’AI Trism è un campo di ricerca complesso e richiede un approccio globale. Include la comprensione delle varie componenti della gestione della fiducia, del rischio e della sicurezza, nonché lo sviluppo e l’attuazione di strategie efficaci per ciascuna di esse. Ciò include lo sviluppo di politiche e procedure per l’uso sicuro dei sistemi di Intelligenza artificiale, oltre alla definizione di misure di salvaguardia adeguate per proteggere i dati e le informazioni sensibili. Inoltre, AI Trism richiede lo sviluppo di processi e strumenti per il monitoraggio e l’individuazione di potenziali rischi o problemi legati all’uso dei sistemi di intelligenza artificiale.

Gartner prevede che entro il 2026 le organizzazioni che renderanno operativi la trasparenza, la fiducia e la sicurezza vedranno i loro modelli di Intelligenza artificiale migliorare del 50% in termini di adozione, obiettivi aziendali e accettazione da parte degli utenti. Gartner prevede inoltre che entro il 2028 le macchine guidate dalle Intelligenze artificiali rappresenteranno il 20% della forza lavoro globale e il 40% di tutta la produttività economica. I risultati dell’indagine di Gartner però indicano che le organizzazioni hanno anche implementato centinaia o migliaia di modelli di Intelligenza artificiale che i leader IT non sanno spiegare o interpretare.

I vantaggi pratici

Le organizzazioni che non gestiscono il rischio dei sistemi di Intelligenza artificiale hanno molte più probabilità di subire esiti negativi e violazioni. I modelli non funzioneranno come previsto e si verificheranno falle nella sicurezza e nella privacy, perdite finanziarie e di reputazione e danni alle persone. L’Intelligenza eseguita in modo errato può anche indurre le organizzazioni a prendere decisioni aziendali sbagliate.

Alcune delle principali implicazioni commerciali dell’AI Trism includono:

  • aumento dell’efficienza: sfruttando l’AI Trism, le organizzazioni possono migliorare i loro processi e le loro operazioni, con conseguente aumento dell’efficienza e risparmio dei costi. Ciò può aiutare le organizzazioni a diventare più competitive e redditizie,
  • miglioramento del processo decisionale: l’AI Trism può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori e a ridurre i rischi, fornendo informazioni sulle potenziali minacce e consentendo loro di proteggere meglio i propri beni,
  • maggiore conformità: può aiutare le organizzazioni a rispettare le normative e gli standard del settore, assicurando che siano aggiornate con i più recenti protocolli di sicurezza,
  • miglioramento dell’esperienza del cliente: le soluzioni AI Trism possono aiutare le organizzazioni a rilevare e prevenire le attività fraudolente, migliorando l’esperienza dei clienti,
  • sicurezza migliorata: può aiutare le organizzazioni a rilevare e rispondere alle potenziali minacce, prevenendo le violazioni dei dati e i cyberattacchi,
  • maggiore produttività: l’AI Trism può aiutare le organizzazioni a snellire i processi e ottimizzare le operazioni, con conseguente aumento della produttività e miglioramento del servizio clienti.

Le normative sulle Intelligenze artificiali sono in aumento e, anche prima che le protezioni diventino obbligatorie, è importante implementare pratiche che garantiscano fiducia, trasparenza e protezione dei consumatori. I responsabili IT devono applicare le nuove funzionalità dell’AI Tris per garantire l’affidabilità, l’attendibilità, la privacy e la sicurezza dei modelli.

Per evitare che i modelli di Intelligenza artificiale siano esposti a rischio, è saggio implementare l’AI Trism prima che vengano messi in produzione. I responsabili IT devono familiarizzare con le forme di compromissione e utilizzare il set di soluzioni forniti dall’AI Trsim medesimo per poter proteggere adeguatamente l’Intelligenza artificiale. Richiede la collaborazione di un team interdisciplinare e inclusivo di tutte le funzioni aziendali. Questo include il team legale, quello di conformità e quelli di sicurezza, IT e di analisi dei dati. È consigliabile creare un gruppo dedicato o una task force per ottenere un’adeguata rappresentanza aziendale in ogni progetto di Intelligenza artificiale e puntare così a risultati migliori.

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