Il primo passo per proteggersi è sapere dove e come l’IA viene già usata. In molte realtà, l’uso di ChatGPT è iniziato “dal basso”, per iniziativa dei singoli dipendenti. Alcuni lo impiegano per scrivere email, altri per tradurre testi, altri ancora per elaborare codice, redigere report o analizzare documenti legali.La direzione spesso non ne è pienamente consapevole. Ma è proprio questo il rischio: senza controllo, ogni uso individuale può diventare un punto di esposizione per l’azienda.Occorre quindi:

• avviare un assessment interno con referenti di area (legal, HR, IT, compliance, operations);
• mappare i tool utilizzati (gratuiti o a pagamento, personali o aziendali);
• classificare le attività svolte con IA per finalità e rischi (ad es. bassa sensibilità per testi interni, alta per dati legali o personali);
• identificare le interazioni a rischio, in particolare quelle che comportano inserimento di dati aziendali, personali o coperti da segreto industriale.

Questa fotografia iniziale è la base su cui costruire il resto della strategia.

Il secondo passo è la consapevolezza. Troppo spesso si dà per scontato che chi utilizza l’IA ne conosca anche i limiti. Invece, è fondamentale formare tutti i livelli aziendali, dal middle management fino alle funzioni operative, con focus diversificati per area.

La formazione deve coprire almeno:

• come funziona un modello linguistico generativo;
• quali dati non devono mai essere inseriti (es. dati personali, nomi di clienti, documenti riservati);
• quali strumenti sono approvati e con quali modalità;
• come riconoscere output errati, discriminatori o legalmente problematici;
• cosa fare in caso di dubbi o incidenti.

In parallelo, occorre nominare un referente o un piccolo team incaricato di guidare la strategia di governance sull’IA. Questa figura può essere interna (es. Data Protection Officer, Legal Manager, IT Governance) oppure esterna, in supporto alle funzioni aziendali.

Una policy efficace sull’uso dell’IA non può essere solo un documento tecnico. Deve essere comprensibile, pratica, adattabile ai ruoli, comunicata a tutti i livelli dell’organizzazione.

Gli elementi fondamentali da includere:

• ambito di applicazione (chi è soggetto alla policy: dipendenti, collaboratori, fornitori);
• strumenti autorizzati (versioni approvate, ambienti controllati, modelli open source eventualmente accettati);
• dati vietati (es. input contenenti dati personali non pseudonimizzati, codici sorgente proprietari, progetti riservati);
• regole sull’output (verifica, approvazione, uso dell’output IA come bozza e mai come documento finale);
• responsabilità dei singoli in caso di violazione, fino alla responsabilità disciplinare;
• principi etici e legali di riferimento (inclusi AI Act, GDPR e l’Accessibility Act che puoi leggere qui).

È importante anche aggiornare gli strumenti contrattuali preesistenti: i patti di riservatezza (NDA), le policy IT, i regolamenti aziendali. In alcuni casi, può essere utile prevedere clausole IA specifiche nei contratti con fornitori, agenzie, collaboratori esterni.

La policy non è sufficiente se non accompagnata da strumenti tecnologici e organizzativi per farla rispettare.

Le aziende più strutturate stanno adottando soluzioni di controllo che permettono di:

• filtrare o limitare l’accesso a determinati strumenti IA, lasciando attivi solo quelli integrati in ambienti sicuri;
• monitorare l’utilizzo interno tramite proxy, dashboard o analisi dei log, per individuare comportamenti anomali o non conformi;
• integrare chatbot o GPT personalizzati all’interno di piattaforme protette, dove è possibile anonimizzare i dati e tracciare le richieste.

Una delle soluzioni più interessanti è la creazione di modelli IA interni o il ricorso a piattaforme con data governance garantita. Questi strumenti possono essere “addestrati” solo su dati aziendali autorizzati e restituiscono output controllabili, in linea con le regole aziendali.

L’IA generativa è una tecnologia in rapida evoluzione. Nuovi strumenti, nuove regolazioni normative e nuovi rischi emergono ogni mese.

Per questo, la governance non può essere statica. È necessario prevedere un piano di aggiornamento e coinvolgimento costante, che includa:

• revisioni periodiche della policy;
• sessioni formative aggiornate su nuove funzionalità o nuovi rischi;
• canali di ascolto per raccogliere dubbi, segnalazioni, idee dai team;
• integrazione della strategia IA nella compliance aziendale complessiva (inclusa la conformità al futuro AI Act europeo).

La sicurezza non è un atto unico. È un processo che coinvolge tutta l’organizzazione, dalla leadership al singolo collaboratore.