Molti team IT non riescono a tenere il passo con l’adozione dell’IA in costante aumento, ma il divario tra implementazione e supervisione è proprio il punto in cui le cose iniziano ad andare male. L’86% dei professionisti in ambito IT riferisce che i ritardi nel supporto spingono gli utenti verso soluzioni poco sicure, mentre l’84% dei responsabili IT assistono a burnout dei loro tecnici: la pressione di implementare rapidamente gli strumenti di IA spesso sposta in secondo piano il lavoro altrettanto importante di supervisionarli in modo efficace.
I leader IT che espandono con successo l’uso dell’IA sono quelli che inseriscono la governance nella loro strategia fin dal primo giorno. Riescono a mantenere il controllo e sfruttano i vantaggi dell’IA in termini di produttività gestendo in modo appropriato la sua implementazione.
Ciò fa parte di quella che chiamiamo Complexity Crunch del settore IT, la crisi provocata da complessità accelerata, risorse statiche e aumento delle aspettative che sta costringendo i leader dell’IT a ripensare i loro modelli operativi. Come spiegato in “Dalla gestione all’impatto: una guida per leader IT alla modernizzazione delle operazioni”, le organizzazioni che implementano l’IA agenziale nel modo giusto non si limitano a implementare nuovi strumenti, ma trasformano il modo in cui l’IT apporta valore.
Questo articolo illustra i rischi di un’IA non disciplinata, i quadri pratici per garantire la supervisione e le strategie per espandere l’uso dell’IA senza sacrificare la visibilità o la sicurezza.
Perché la governance dell’IA è importante: rischio, conformità e controllo
La governance dell’IA è il quadro delle politiche, dei processi e dei controlli che stabiliscono il funzionamento degli strumenti di IA all’interno di un’organizzazione. Questo quadro aiuta a definire cosa può fare l’IA, a quali dati può accedere e in quali casi è previsto un ultimo intervento umano prima di prendere una decisione.
Senza governance, espandere l’uso dell’IA può creare una perdita di visibilità e di controllo. Potresti guadagnare velocità, ma non garantire che l’IA operi entro limiti accettabili, rendendoti perciò vulnerabile a un maggior numero di minacce. I leader IT che riescono ad aumentare con successo l’uso dell’IA nelle loro organizzazioni non sono necessariamente quelli che la adottano più velocemente, ma quelli che aggiungono fin dall’inizio una governance sicura alla loro strategia.
La governance svolge tre funzioni fondamentali per i team IT:
- Stabilità operativa: la governance impedisce all’IA di interrompere i flussi di lavoro critici o di apportare modifiche che possono causare più ampi guasti di sistema.
- Sicurezza: un quadro chiaro garantisce visibilità sui dati a cui gli strumenti di IA accedono e che elaborano, riducendo il rischio di esposizione di dati non autorizzati.
- Conformità alle normative: la governance aiuta le organizzazioni a soddisfare i requisiti legali per i sistemi automatizzati, dal GDPR all’HIPAA fino alle normative specifiche del settore.
→ Approfondimenti: la guida completa “Dalla gestione all’impatto: una guida per leader IT alla modernizzazione delle operazioni” analizza come le organizzazioni stiano assistendo a una riduzione dei ticket del 60-70% grazie all’implementazione sicura di automazioni basate sull’IA. Scarica la guida completa
Cinque rischi critici dell’adozione incontrollata dell’IA nel settore IT
Quando l’IA viene adottata senza supervisione, le conseguenze possono spaziare dagli inconvenienti alle catastrofi. Comprendere questi rischi aiuta i responsabili IT a prendere decisioni informate su dove investire nell’ambito della governance.
Shadow AI e utilizzo di strumenti non autorizzati
La shadow AI si verifica quando i dipendenti adottano strumenti di IA senza che il reparto IT lo sappia o lo approvi. Magari un membro del supporto clienti ha iniziato a usare un chatbot non approvato per abbozzare le risposte, oppure un tecnico si affida a uno strumento di IA gratuito per risolvere i problemi.
Il problema non è solo che l’IT è all’oscuro dell’utilizzo di questi strumenti. Il vero problema è che non può applicare politiche di sicurezza coerenti, monitorare i flussi di dati o garantire la conformità quando alcuni strumenti operano al di fuori dei canali ufficiali. La shadow AI frammenta la gestione dell’IT e rende quasi impossibile ottenere una sicurezza completa. Questo crea problemi che i framework di sicurezza Zero Trust sono specificamente progettati per prevenire.
Violazioni della conformità e lacune nella sicurezza dei dati
Un’IA non disciplinata può esporre inavvertitamente dati sensibili o violare le normative. Se uno strumento di IA elabora richieste di supporto contenenti informazioni di identificazione personale, dati finanziari dei clienti o informazioni sanitarie protette. Se quello strumento non è stato controllato per verificarne la conformità con gli strumenti approvati dall’azienda, potresti trovarti di fronte a una violazione dei dati con gravi conseguenze legali e finanziarie.
Anche gli strumenti di IA apparentemente innocui possono creare lacune nella conformità. Uno strumento che riassume testi potrebbe archiviare i dati delle conversazioni su server esterni, violando i requisiti di residenza dei dati che si applicano alla tua organizzazione.
Perdita di visibilità sulle decisioni automatizzate
Quando l’IA prende decisioni autonome senza elencarle in registri, crea lacune di responsabilità difficili da risolvere. Se un sistema basato sull’IA riassegna automaticamente i ticket, regola le configurazioni o richiede un’escalation per determinati problemi, devi sapere perché sono state prese certe decisioni.
Senza un'adeguata registrazione e trasparenza, la risoluzione dei problemi diventa una congettura. Quando qualcosa va storto, non è possibile risalire alla fonte della catena decisionale. Questa mancanza di visibilità rende inoltre impossibile spiegare il comportamento dell’IA a revisori, dirigenti o utenti interessati.
Espansione della superficie di attacco
Gli strumenti di IA non collaudati introducono nuove vulnerabilità di sicurezza. Ogni strumento rappresenta un altro potenziale punto di ingresso per le minacce, soprattutto quando i dipendenti utilizzano account personali o servizi gratuiti che non rispettano gli standard di sicurezza aziendali.
Esaurimento delle risorse causato dalla frammentazione degli strumenti
Quando i team adottano strumenti di IA diversi in modo indipendente, il reparto IT finisce per sostenere un ecosistema frammentato. Questo crea gli stessi problemi di complessità e dispersione tecnologica che le aziende stanno cercando di risolvere: fornitori multipli, interfacce incoerenti, difficoltà di integrazione e spreco di budget.
Come i leader IT bilanciano l’automazione basata sull’IA con la supervisione umana
L’obiettivo non è porre limiti all’IA, ma sfruttare le sue capacità mantenendo un adeguato controllo umano. Questo equilibrio è diverso per ogni organizzazione, ma alcuni principi si applicano a livello generale.
Definire i confini dell’autonomia dell’IA
Non tutte le attività comportano lo stesso rischio. Le organizzazioni IT più importanti classificano le attività in base al loro impatto potenziale e stabiliscono l’autonomia dell’IA di conseguenza:
- Automazione completa: le attività di routine e a basso rischio, come le notifiche di reimpostazione delle password, possono essere eseguite in modo completamente automatico.
- Automazione e tracciamento: i processi standard, come lo smistamento dei ticket, funzionano bene con un’automazione affiancata da una registrazione completa delle attività.
- Approvazione umana richiesta: le azioni sensibili, come le modifiche ai permessi di accesso, richiedono step di approvazione umana.
- Esclusivo intervento umano: le decisioni critiche, come la risposta agli incidenti di sicurezza, restano in genere controllate da persone.
Questo approccio a più livelli consente all’IA di gestire carichi di lavoro ad alto volume e a basso rischio, assicurando al contempo che i dipendenti umani mantengano il controllo delle decisioni più importanti.
Stabilire i punti di controllo per la revisione umana
Anche nei casi in cui l’IA gestisce la maggior parte del flusso di lavoro, stabilire dei punti di controllo strategici consente agli umani di intervenire quando necessario. Questi punti di controllo possono includere:
- Step di approvazione prima che l’IA esegua determinate azioni
- Attivazione di una escalation quando la sicurezza dell’IA scende al di sotto di una determinata soglia
- Revisioni programmate delle raccomandazioni generate dall’IA
Il segreto sta nel posizionare i punti di controllo dove aggiungono valore e non creano colli di bottiglia. Troppi punti di controllo vanificano lo scopo dell’automazione, mentre troppo pochi espongono a errori o a risultati inaspettati.
Formare i team IT alla supervisione degli strumenti di IA
L’IA dovrebbe potenziare le competenze umane, non sostituirle. Comprendere il funzionamento degli strumenti di IA può portare grande vantaggio al personale IT, che impara a capire quando i risultati sono discutibili e sa come intervenire in modo appropriato.
Non è necessario che il tuo team IT diventi esperto di IA, ma dovrebbe senz’altro acquisire una familiarità sufficiente per individuarne le anomalie, mettere in discussione le raccomandazioni inaspettate e mantenere una significativa supervisione dei processi automatizzati.
Come costruire un quadro di governance dell’IA: tre passi essenziali
Il passaggio dai principi alla pratica richiede un quadro strutturato. Ecco come costruirne uno che sia scalabile con l’adozione dell’IA.
Creare politiche di utilizzo dell’IA
Stabilire politiche chiare è fondamentale per qualsiasi quadro di governance. Questi documenti delineano gli strumenti approvati, i casi d'uso accettabili, i requisiti di gestione dei dati e le attività vietate.
Solitamente, le politiche efficaci di utilizzo dell’IA includono:
- Inventario degli strumenti approvati: un elenco aggiornato di soluzioni di IA controllate e autorizzate che i dipendenti possono utilizzare
- Regole di classificazione dei dati: linee guida che stabiliscono a quali dati gli strumenti di IA possono o non possono accedere in base ai loro livelli di sensibilità
- Responsabilità degli utenti: aspettative per i dipendenti che utilizzano l’IA nei loro flussi di lavoro, compresi gli obblighi di reporting
- Procedure di segnalazione degli incidenti: i passi da seguire per segnalare errori causati dall’IA, comportamenti inaspettati o potenziali problemi di sicurezza
Implementare processi di approvazione per i nuovi strumenti di IA
Prima che una nuova soluzione di IA entri a far parte del tuo ambiente, è bene che venga sottoposta a un processo di verifica formale. Tipicamente, questo processo comprende una revisione della sicurezza, la valutazione della conformità e dell’integrazione tecnica.
Lo scopo non è creare ostacoli burocratici, ma garantire che i nuovi strumenti soddisfino gli standard aziendali prima che entrino in contatto con i dati o i sistemi. Un processo di approvazione ben progettato riesce a valutare la maggior parte degli strumenti in pochi giorni anziché in mesi.
Impostare tracce di controllo e un monitoraggio continuo
Una traccia di controllo è una registrazione cronologica delle azioni e delle decisioni dell’IA. Insieme al monitoraggio in tempo reale, questi dati consentono una governance proattiva e una risposta rapida agli incidenti.
Un monitoraggio efficace registra:
- Cosa fanno gli strumenti di IA
- A quali dati accedono
- Quali decisioni prendono
- Se queste decisioni sono in linea con i modelli previsti
Quando appaiono delle anomalie, è meglio scoprirlo subito piuttosto che durante la successiva revisione trimestrale.
Strategie per espandere l’uso dell’IA nella gestione IT senza perdere il controllo
Una volta stabilita una base di governance, puoi iniziare a espandere l’uso dell’IA nelle tue operazioni IT. Il segreto è scalare in modo deliberato, piuttosto che casuale, e attenersi alle politiche già stabilite.
Inizia con casi d’uso ad alto impatto e a basso rischio
Implementa l’IA dove il valore è chiaro e l’esposizione al rischio è minima. Ecco dei buoni punti di partenza:
- Smistamento automatico dei ticket
- Avvisi di manutenzione ordinaria
- Riassunto degli articoli della base di conoscenze
- Suggerimenti diagnostici di primo livello
Questi casi d’uso permettono di rafforzare la fiducia dell’organizzazione nell’IA, affinando al contempo i processi di governance. Il successo nelle aree a basso rischio crea slancio per iniziative più ambiziose in seguito.
Integra l’IA nelle piattaforme di gestione unificata degli endpoint
Le piattaforme di gestione unificata degli endpoint (UEM) forniscono visibilità e controllo centralizzati sull’automazione basata sull’IA in tutti gli endpoint. Invece di gestire la governance dell’IA per ciascuno strumento, le soluzioni UEM ti permettono di impostare i criteri una sola volta e di applicarli ovunque.
Nel confrontare le piattaforme UEM, cerca quelle che hanno funzionalità di governance dell’IA integrate, come ad esempio:
- Controlli e autorizzazioni capillari
- Tracciamento completo ai fini di audit
- Limiti di automazione configurabili
Come LogMeIn implementa la governance dell’IA:
Il tecnico virtuale di LogMeIn, addestrato su cinque miliardi di interazioni di supporto, opera all’interno di un percorso definito e controllato da te:
- Risoluzione automatica dei problemi con tracciamento: il tecnico virtuale è in grado di risolvere autonomamente tra il 60 e il 70% dei problemi più comuni, come reimpostazione di password, installazione di software o regolazione dei permessi, garantendo una traccia di controllo completa
- Escalation da IA a umano: quando il livello di affidabilità scende al di sotto della soglia prestabilita o i problemi non rientrano nei parametri approvati, il tecnico virtuale riassegna automaticamente la richiesta a tecnici umani con un contesto diagnostico completo
- Limiti basati sui criteri: stabilisci a cosa può accedere il tecnico virtuale, quali azioni può intraprendere autonomamente e per cosa invece deve richiedere un’approvazione
- Monitoraggio continuo: le dashboard in tempo reale mostrano esattamente cosa sta facendo l’IA nel tuo ambiente
Questo approccio di governance integrata ti permette di non dover scegliere tra l’efficienza dell’IA e il controllo dell’IT: potrai avere entrambi.
Traccia le prestazioni con metriche chiave
Ciò che viene misurato può essere gestito. Definisci indicatori chiave di prestazione che monitorino sia l’efficacia dell’IA che la conformità della governance.
Le metriche essenziali includono:
- Tassi di accuratezza delle decisioni prese dall’IA
- Frequenza delle eccezioni (quanto spesso è necessario l’intervento umano)
- Punteggi di aderenza alla conformità
- Miglioramento del tempo di risoluzione
Questi numeri ti rivelano se i tuoi investimenti nell’IA stanno dando i loro frutti e se il quadro di governance sta funzionando come previsto.
Assumi il controllo dell’IA nel tuo ambiente IT
Considerare l’IA come un potente strumento da gestire e non come una forza incontrollabile è la chiave che permette ai leader IT di riuscire davvero a espandere l’automazione mantenendo la visibilità e il controllo necessari per condurre operazioni sicure e responsabili.
Le organizzazioni in grado di prosperare grazie all’IA non saranno quelle che la adotteranno alla cieca o che la eviteranno del tutto. Saranno quelle che riusciranno a trovare il giusto equilibrio tra lo sfruttare le funzionalità dell’IA e mantenere una significativa supervisione umana.
Sei pronto a modernizzare le tue operazioni IT con la governance dell’IA integrata?
Scarica la guida completa: “Dalla gestione all’impatto: una guida per leader IT alla modernizzazione delle operazioni”
Al suo interno troverai:
- Un quadro completo per passare dalle operazioni reattive a operazioni basate sull’IA
- Casi di studio: le organizzazioni che hanno ottenuto un risparmio del 70% e un tasso di risoluzione al primo contatto dell’80%
- Una roadmap di implementazione in tre fasi, ciascuna con i relativi controlli di governance
- Criteri di valutazione per scegliere le soluzioni giuste
Oppure, scopri come le soluzioni di gestione unificata degli endpoint di LogMeIn implementano questi principi di governance nella pratica: richiedi una demo
