Data & AI Governance: il nuovo orizzonte della gestione dei dati

Dai dati ai modelli di intelligenza artificiale: la governance si estende. 
Ormai da qualche anno l’intelligenza artificiale ha visto l’esplosione di una nuova primavera, innescata dall’avvento della AI Generativa che estende il perimetro di generazione del valore dell’AI classica, storicamente basata sulla data science, il machine learning e la computer vision. 

È naturale, quindi, ampliare i principi della Data Governance verso la Data & AI Governance, un modello di gestione integrato che combina il controllo dei dati con la supervisione dei modelli di intelligenza artificiale, considerando le loro specificità. 

Se la Data Governance garantisce tracciabilità, qualità, integrità e sicurezza dei dati, la Data & AI Governance necessita di approcci specifici sulle sue dimensioni peculiari: 

• explainability delle decisioni; 

• analisi dei rischi; 

• trasparenza dei processi; 

• responsabilità organizzativa; 

• conformità normativa. 

L’obiettivo non è soltanto rispettare regolamenti come l’AI Act europeo, ma soprattutto costruire fiducia nei sistemi di AI, assicurando che le decisioni siano comprensibili, eque e monitorabili. 

1. Garantire la tracciabilità di tutte le informazioni dei casi d’uso di AI, incluse la catalogazione, la definizione dei modelli di rischio e il calcolo del ROI. 

2. Assicurare la spiegabilità degli outcome dei sistemi di AI, elemento chiave per generare la fiducia necessaria alla loro industrializzazione. 

3. Tutelare l’etica dei sistemi di AI, per proteggere i diritti fondamentali e garantire la conformità normativa. 

4. Promuovere la formazione per sviluppare le competenze necessarie a superare le resistenze interne, adottare le soluzioni e mantenerle nel tempo. 

5. Mantenere il presidio dei sistemi di AI, nel rispetto del paradigma “human in the loop”. 

Un’AI così governata diventa affidabile, sostenibile e strategica, accettata e utilizzata consapevolmente da tutta l’organizzazione, non solo dai team tecnici. 

La sfida principale per una solida Data & AI Governance è profondamente culturale.

Le aziende devono superare la visione che associa il governo del dato esclusivamente all’IT: la governance oggi è un processo trasversale e federato, che coinvolge tutte le linee di business con ownership e responsabilità chiare. 

Le iniziative più efficaci partono dai vertici aziendali: il comitato direttivo svolge un ruolo chiave nel promuovere la cultura del dato come asset strategico e non come semplice adempimento. 

La Data Trust è un ecosistema di fiducia che nasce non solo da processi trasparenti, ma da persone competenti. Team specializzati presidiano la qualità e la sicurezza delle informazioni, mentre l’intera organizzazione deve essere formata per comprendere le logiche, le potenzialità e anche le zone d’ombra dell’intelligenza artificiale. 

Per raggiungere questo livello di maturità, le organizzazioni devono agire in modo sinergico su persone, processi e strumenti, elementi chiave riconosciuti anche a livello internazionale all’interno del DAMA-DMBOK, delle normative ISO/IEC di riferimento e presenti in numerosi altri framework. 

• Persone​ → Promuovere una cultura del dato e dell’AI che valorizzi responsabilità, curiosità e consapevolezza etica.​ 

• Processi​ → Definire regole e flussi operativi che garantiscano coerenza, qualità e tracciabilità, integrando la gestione dei dati e dei modelli AI nei processi decisionali e di innovazione.​ 

• Strumenti​ → Le tecnologie abilitanti, come piattaforme di gestione dei metadati business e tecnici, soluzioni di ​data quality e laboratori per la sperimentazione AI, abilitano l’accesso controllato, la collaborazione e il monitoraggio continuo della provenienza e dell’affidabilità dei dati. 

Le organizzazioni che vogliono evolvere la Data Governance alla Data & AI Governance devono integrare metodologia, cultura e tecnologia in un percorso coerente e misurabile, prevedendo:

• assessment di maturità; 

• definizione di framework di Data & AI Governance; 

• roadmap di adozione su persone, processi e strumenti; 

• piani di formazione per decision maker e team operativi; 

• adozione degli strumenti tecnologici a supporto; 

• monitoraggio e miglioramento continuo. 

Questo approccio consente di creare un ecosistema basato sulla fiducia nel dato, nel quale AI e business evolvono insieme, generando innovazione e valore in modo responsabile. 

Chi saprà coniugare compliance, cultura del dato e innovazione potrà trasformare l’AI da semplice tecnologia a leva strategica per la crescita e la sostenibilità nel lungo periodo.