La gestione del rischio diventa predittiva: l’integrazione di strumenti di governance e dati offre visibilità completa e supporta decisioni rapide e sicure.
Anna Mazzone, Vice President – EMEA – Operational Resilience, Risk and Security Business Strategy Leader, ServiceNow, su strategie di gestione rischio AI.
Oggi, la gestione del rischio è più cruciale che mai. Man mano che l’AI diventa una parte fondamentale delle operazioni aziendali, i leader sono sempre più sotto pressione per agire rapidamente, rimanendo conformi, sicuri e in controllo. Normative come il Digital Operational Resilience Act (DORA) dell’UE stanno già cambiando le regole. Allo stesso tempo, le organizzazioni stanno passando a modelli completamente digitali e affrontano un aumento degli attacchi informatici. Con l’uso dell’AI generativa e agentica, la gestione del rischio e la creazione di fiducia non sono mai state così urgenti.
Il rischio legato all’AI: un tema per il Consiglio di amministrazione
Con l’AI integrata in tutta l’azienda, i rischi relativi alla privacy dei dati, alla sicurezza e alla conformità toccano ogni area organizzativa. Secondo Forrester, il rischio legato all’AI è ora tra le minacce aziendali più pericolose. La gestione non è semplice: il 29% dei dipendenti indica la mancanza di fiducia nei sistemi AI come ostacolo principale. Per questo motivo, è fondamentale che i C-level guidino il cambiamento, costruendo fiducia, coinvolgendo i team e affrontando la resistenza in modo diretto.
Normative e governance dell’AI: orientarsi tra regole e responsabilità
Con nuovi regolamenti sull’AI in diverse regioni, le organizzazioni devono garantire la conformità normativa e sfruttare gli strumenti AI per gestire la governance. La governance dell’AI diventa sempre più critica e una gestione efficace del cambiamento aiuta i dipendenti ad abbracciare la tecnologia.
I leader devono considerare anche i rischi legati a terzi, assicurandosi che l’AI sia allineata a valori, etica e obiettivi strategici. Una struttura di governance chiara è fondamentale, con un responsabile dedicato e framework coerenti per valutare e gestire i rischi e garantire la conformità.
Fiducia e dati: la base della gestione del rischio
La fiducia è alla base di un’adozione efficace dell’AI. Una comunicazione chiara con clienti e utenti favorisce l’accettazione e la trasparenza deve essere al centro di ogni iniziativa AI.
È opportuno adottare un approccio cauto e graduale, iniziando da casi d’uso a basso rischio e ampliando l’applicazione man mano che l’organizzazione acquisisce competenze e fiducia degli stakeholder. Fondamentalmente, la fiducia nasce dai dati stessi: qualità, visibilità e pratiche solide costituiscono la base per un’AI affidabile, etica e spiegabile.
Visione aziendale e resilienza proattiva
Le piattaforme software centralizzate permettono una visione in tempo reale dei rischi interconnessi, controllando persone, tecnologia, strutture, terze parti e dati. I controlli possono essere integrati nei workflow, permettendo ai dipendenti di mitigare i rischi senza interruzioni operative.
Un approccio proattivo consente di anticipare le minacce, semplici o complesse, e garantire la continuità dei servizi. La gestione del rischio diventa predittiva: l’integrazione di strumenti di governance e dati offre visibilità completa e supporta decisioni rapide e sicure.
Padroneggiare il rischio e guidare la trasformazione
Per i C-level, padroneggiare il rischio legato all’AI è imperativo. La conformità anticipata alle normative rafforza la fiducia degli stakeholder, consolida la governance e rende le operazioni a prova di futuro.
Le piattaforme integrate forniscono una visione completa e in tempo reale della resilienza aziendale, aiutando i leader a costruire un futuro dell’AI sicuro, scalabile e affidabile. La gestione del rischio diventa così un elemento strategico per guidare la trasformazione digitale con fiducia.
