L’Intelligenza artificiale è uno straordinario acceleratore che, giocando con le parole, costringe tutti ad accelerare. Le imprese e i consulenti non sfuggono a questa regola, anzi sono quelli che stanno correndo di più. Il nuovo paradigma dettato dall’avvento della Ai (Artificial intelligence) o, nella versione italiana, della Ia (Intelligenza artificiale), cioè quella branca dell’informatica che sviluppa sistemi hardware e software capaci di simulare funzioni cognitive umane, fa sì che il consulente non debba offrire più solo pareri alle aziende, ma un percorso strutturato: dall’inventario dei casi d’uso alla classificazione del rischio, dai controlli alla contrattualistica e al monitoraggio.
L’Intelligenza artificiale comporta, per le aziende che la adottano, la necessità di implementare procedure, registri, verifiche e sistemi di tracciabilità e questo perché la legge italiana 132/2025 sposta l’onere sull’accountability, quindi sulla capacità di rendicontazione e responsabilità dell’operato. La Ai compliance è l’insieme, complesso, di regole, procedure e controlli che le aziende devono implementare per utilizzare l’Intelligenza artificiale in modo legale, etico e sicuro, rispettando la Ai Act europeo. E’ bene sottolineare che i sistemi Ai non devono operare in totale autonomia in ambiti critici: occorre una supervisione umana per prevenire errori o discriminazioni. Supervisione garantita da Training Consulting, il cui team di professionisti, con competenze multidisciplinari, cura tutte le azioni per la migliore consulenza nell’Ai Compliance, fungendo così da partner strategico per le aziende.
| Le azioni di Training Consulting |
| Inventario in caso d’uso | Classificazione del rischio |
| Controlli tecnici e organizzativi | Contratti con fornitori e clienti |
| Ai policy | Monitoraggi |
| Incident response | Formazione continua |
Step by step, scopriamo nei dettagli gli ambiti della consulenza Training Consulting di cui necessitano le aziende. Inventario dei casi d’uso: mappare tutti i sistemi di AI in uso, anche chatbot, plug-in, assistenti integrati nelle suite di produttività), in un registro con finalità, utenti, dati trattati e fornitori. Classificazione del rischio: applicare la tassonomia dell’AI Act – rischio limitato, alto o inaccettabile – e valutare i rischi Gdpr e copyright, documentando le ragioni della classificazione. Controlli tecnici e organizzativi: mettere in pratica misure di sicurezza, logging, human oversight, testing su bias e robustezza, insieme a ruoli, deleghe e segregazione dei compiti, con priorità ai sistemi ad alto rischio. Contratti con fornitori e clienti: adeguare i contratti con clausole su responsabilità, subfornitura, audit, accordo sul livello di servizio (Sla), reversibilità e notifica incidenti; condurre la due diligence sui fornitori.
AI policy: policy organica e dettagliata che disciplini sia l’uso quotidiano dell’AI da parte di dipendenti e aree aziendali, sia la gestione dei prodotti e servizi che incorporano componenti di AI, con ruoli, divieti e flussi autorizzativi. Formazione continua: programma periodico, adeguato ruolo per ruolo, che mantenga viva l’alfabetizzazione AI e assicuri l’applicazione di policy e procedure. Monitoraggi: controlli con indicatori chiave di prestazione (Kpi) e audit. Incident response: procedura di gestione degli incidenti informatici AI integrata con quella prevista per Gdpr e rischi cyber (direttiva Nis2 e regolamento Dora), quindi siamo nel campo della cybersecurity, il cui contesto è diverso e più sofisticato di quello nel quale si operava in precedenza.
Da aggiungere che l’Ai, le cui applicazioni nei prossimi anni sono anche difficili da perimetrare, comporta un’alfabetizzazione dedicata da parte delle aziende, materia attenzionata dalla Commissione europea e per la quale serviranno sempre consulenze specialistiche per non ridurre il tutto a un adempimento formale con i rischi che ne derivano nella pratica quotidiana.
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