Una valutazione del rischio dell’IA è il processo di mappatura dei punti in cui emergono rischi durante il ciclo di vita di un sistema di IA, classificandoli per gravità e probabilità, e stabilendo quali mitigare per primi, il tutto all’interno del quadro di conformità imposto dal Regolamento (UE) 2025/1689 (“AI Act“).
Perché una valutazione del rischio dell’IA è importante
L’IA porta con sé sfide uniche a causa della sua opacità e autonomia. Una decisione distorta in un processo umano può colpire un numero limitato di persone, mentre un algoritmo distorto può avere un impatto su migliaia di individui in una frazione di secondo. Ecco perché una valutazione del rischio dell’IA è essenziale non solo per ridurre l’esposizione a responsabilità legali, ma anche per salvaguardare la reputazione e la credibilità delle organizzazioni.
L’AI Act lo esplicita chiaramente. I fornitori di sistemi ad alto rischio devono istituire e mantenere un sistema di gestione del rischio durante l’intero ciclo di vita del sistema di IA. Questo obbligo va ben oltre la semplice redazione di documenti da archiviare. Richiede una mappatura continua, la classificazione e definizione delle priorità dei rischi, nonché l’adozione di misure tecniche e organizzative per mitigarli. Sebbene legalmente vincolante solo con riferimento ai sistemi ad alto rischio, è raccomandabile che tale sistema di gestione del rischio venga implementato anche per i sistemi diversi da quelli ad alto rischio.
Mappare i rischi lungo il ciclo di vita dell’IA
La prima fase di qualsiasi valutazione del rischio dell’IA è la mappatura. Ciò significa identificare dove possono emergere rischi in tutte le fasi del ciclo di vita. I rischi possono materializzarsi nella fase di raccolta dati, dove dati di bassa qualità o non rappresentativi possono introdurre bias. Possono emergere durante l’addestramento, dove la scelta del modello e dell’architettura può influire sulla trasparenza o sulla spiegabilità. Possono inoltre comparire durante la fase di distribuzione, ad esempio se un sistema di IA viene utilizzato in contesti mai previsti dai suoi sviluppatori.
La mappatura deve anche tener conto dei diversi attori coinvolti. L’AI Act distingue tra fornitori, utilizzatori, distributori e importatori, e gli obblighi variano di conseguenza. Un’azienda che integra un modello di IA per finalità generali nel proprio prodotto avrà responsabilità diverse rispetto allo sviluppatore originario del modello. Una mappatura completa assicura che la responsabilità sia chiara e che i rischi non vengano trascurati solo perché si trovano al di fuori del controllo immediato di un attore.
Classificare i rischi attraverso una lente regolatoria
Una volta mappati, i rischi devono essere classificati. La valutazione del rischio dell’IA non può fermarsi a un semplice elenco di potenziali danni; deve fornire una visione strutturata della loro gravità e probabilità.
Lo stesso AI Act si basa su una logica fondata sul rischio. Proibisce usi inaccettabili dell’IA, come pratiche manipolative o il social scoring. Impone gli obblighi più severi ai sistemi ad alto rischio, requisiti di trasparenza più leggeri ai sistemi a rischio limitato e quasi nessun obbligo all’IA a rischio minimo. Ma sebbene questa categorizzazione legale sia utile, non è sufficiente per una gestione operativa del rischio.
Le aziende devono valutare la gravità: quanto serio sarebbe il danno se si verificasse? Devono stimare la probabilità: quanto è probabile l’evento, dati gli attuali sistemi di salvaguardia? E devono considerare la rilevabilità: quanto velocemente il danno può essere individuato e affrontato? Un evento a bassa probabilità ma molto difficile da rilevare può comunque rappresentare un rischio critico.
La classificazione deve includere anche un’analisi dei diritti fondamentali. Discriminazione, violazioni della privacy o pratiche manipolative possono non essere sempre catturate da metriche tecniche, ma possono avere gravi conseguenze legali e reputazionali.
Dare priorità ai rischi e pianificare le mitigazioni
La classificazione è utile solo se porta alla definizione delle priorità. Le risorse sono limitate e non tutti i rischi possono essere affrontati simultaneamente. Una valutazione strutturata del rischio dell’IA consente alle organizzazioni di determinare quali rischi devono essere eliminati, quali richiedono una forte mitigazione e quali possono essere accettati con monitoraggio come rischi residui.
Qui, l’AI Act stabilisce confini chiari. I sistemi di IA proibiti non possono essere commercializzati, messi in servizio o utilizzati all’interno del mercato europeo. I sistemi di IA ad alto rischio non possono essere distribuiti senza le salvaguardie richieste dall’AI Act, come una solida governance dei dati, trasparenza, logging, supervisione umana e monitoraggio post-commercializzazione. Questi non sono controlli opzionali; sono obblighi. I sistemi di IA a rischio limitato devono invece conformarsi ai requisiti in materia di trasparenza previsti dall’articolo 50 dell’AI Act.
Oltre agli obblighi normativi, le organizzazioni dovrebbero stabilire le priorità in base a una combinazione di gravità, probabilità e rilevabilità. Un danno catastrofico con una probabilità media di verificarsi deve sempre venire prima di un rischio reputazionale minore con alta probabilità.
Le strategie di mitigazione possono variare. Le misure tecniche possono includere tecniche di mitigazione dei bias, rilevamento delle anomalie o adversarial testing. Le misure organizzative possono comportare revisioni con supervisione umana, procedure di escalation o strutture chiare di responsabilità. Possono anche essere necessari cambiamenti di design, come semplificare il modello o escludere determinate variabili che creano esiti discriminatori. Ciò che conta è che i piani di mitigazione siano documentati, testati e aggiornati man mano che i sistemi evolvono.
Integrare il livello di conformità all’AI Act
Un punto chiave da ricordare è che la valutazione del rischio dell’IA non è un processo autonomo. Ai sensi dell’AI Act, è un elemento di un sistema di conformità più ampio che include documentazione tecnica, valutazioni di conformità, obblighi di registrazione e monitoraggio post-commercializzazione.
Ciò significa che ogni rischio identificato deve essere collegato a documentazione specifica. Laddove il bias venga identificato come rischio, il fascicolo tecnico dovrebbe mostrare come le misure di governance dei dati lo affrontino. Laddove invece venisse segnalata la mancanza di spiegabilità, il fascicolo dovrebbe includere informazioni sugli strumenti di trasparenza o le informazioni fornite agli utenti. Le autorità regolatorie si aspetteranno di vedere una catena chiara di ragionamento tra rischi, mitigazioni e documenti di conformità.
L’AI Act sottolinea inoltre la centralità della gestione del ciclo di vita. Le valutazioni dei rischi devono essere aggiornate quando il sistema viene modificato, riaddestrato o distribuito in nuovi contesti. Tali valutazioni devono anche essere riviste alla luce delle prestazioni reali, con il monitoraggio post-commercializzazione che alimenta nuovamente il processo di valutazione.
Infine, la gestione del rischio ai sensi dell’AI Act non opera nel vuoto. Altre normative, dal GDPR alle regole sulla sicurezza dei prodotti e la protezione dei consumatori, fino alle leggi sulla proprietà intellettuale, continuano ad applicarsi. Una valutazione efficace del rischio dell’IA deve quindi essere integrata con quadri di conformità più ampi.
Una roadmap per l’implementazione di una valutazione del rischio dell’IA
Come dovrebbero affrontare le aziende questo processo in pratica? Sulla base dell’esperienza nel consigliare clienti in diversi settori, suggerisco la seguente roadmap:
- Revisione del portafoglio: identificare tutti i sistemi di IA in uso, inclusi quelli integrati tramite soluzioni di terze parti, e predisporre un processo per identificare nuovi sistemi e/o use case.
- Workshop di mappatura: riunire team tecnici, legali e di conformità per mappare i rischi lungo il ciclo di vita.
- Esercizio di classificazione: valutare gravità, probabilità e rilevabilità, allineandosi alle categorie di rischio dell’AI Act.
- Definizione delle priorità: classificare i rischi, tenendo conto degli obblighi normativi così come delle priorità aziendali.
- Pianificazione delle mitigazioni: assegnare la responsabilità di ogni misura di mitigazione, stabilire scadenze e definire indicatori di successo.
- Documentazione: preparare il fascicolo tecnico e altri documenti di conformità, assicurando coerenza con gli obblighi dell’AI Act.
- Monitoraggio: istituire procedure per il monitoraggio post-commercializzazione, la segnalazione di incidenti e l’aggiornamento continuo della valutazione del rischio.
Questo processo può sembrare intensivo in termini di risorse, ma rappresenta anche un’opportunità. Le aziende che investono in solidi quadri di valutazione del rischio possono usarli per differenziarsi sul mercato, dimostrando che la loro IA non è solo innovativa ma anche affidabile.
L’AI Act sta cambiando il modo in cui le organizzazioni pensano e valutano il rischio. Una valutazione del rischio dell’IA non è più una formalità interna; è un requisito legale e un vantaggio competitivo. Mappando, classificando e stabilendo priorità ai rischi, le aziende possono costruire un quadro di conformità difendibile, evitare attriti normativi e rafforzare la fiducia di clienti, investitori e autorità regolatorie.
La lezione è chiara: le valutazioni dei rischi non sono un costo da minimizzare, ma un investimento in una governance dell’IA sostenibile. Chi le adotta presto non solo sarà conforme alla legge, ma guiderà anche il mercato.
About the Author: Giulio Coraggio
