Il rischio algoritmico è rischio sistemico.
L’adozione dell’intelligenza artificiale introduce nuove forme di esposizione: opacità decisionale, bias, responsabilità automatizzata, vulnerabilità regolatoria e impatto reputazionale.
Molte organizzazioni implementano modelli AI senza una mappatura preventiva delle implicazioni normative e senza strutture di auditabilità adeguate.
Il problema non è la tecnologia, ma la mancanza di controllo strutturato.
In assenza di un framework chiaro emergono:
- decisioni non tracciabili
- responsabilità diffuse o ambigue
- incoerenza tra governance e sistemi automatizzati
- aumento del rischio regolatorio e reputazionale
Interveniamo nella costruzione di un impianto di controllo integrato, agendo su quattro livelli:
1. Mappatura del rischio AI
Analisi delle aree di esposizione, classificazione dei sistemi, valutazione di impatto e accountability.
2. Integrazione normativa
Applicazione operativa dei requisiti AI Act, DORA e normative correlate, con strutture documentali e processuali coerenti.
3. Auditabilità e tracciabilità
Definizione di meccanismi di controllo, logging, verifica e revisione dei sistemi decisionali automatizzati.
4. Governance del rischio
Allineamento tra funzioni di controllo interno, management e architettura algoritmica.
L’obiettivo non è ridurre l’innovazione, ma renderla governabile, verificabile e difendibile nel tempo.
Questo intervento è rivolto a board, funzioni di risk management, compliance e direzioni legali che intendono integrare l’AI all’interno di un perimetro di controllo solido, evitando esposizioni latenti e responsabilità non presidiate.
