L'AI accelera, la governance no: il vero rischio per aziende e persone
Mentre l'AI evolve a ritmo esponenziale, la governance procede in modo lineare. Il divario tra capacità tecnologiche e sicurezza si allarga: come costruire AI su basi solide senza sacrificare persone e diritti sull'altare dell'efficienza.
Negli ultimi mesi mi capita spesso la stessa sensazione: mentre lavoro con i clienti su progetti di AI sicura, il mondo intorno corre più in fretta di qualsiasi linea guida. Mentre discutiamo di policy, DPIA e NIS2, ogni settimana esce un nuovo modello, un'architettura più efficiente, uno strumento che alza ancora l'asticella.
Approfondendo il tema, mi sono imbattuto in una recente intervista a Roman Yampolskiy in Diary of a CEO. Il suo messaggio, in sintesi, è netto: dovremmo rallentare la corsa verso sistemi sempre più vicini alla superintelligenza, costruendo prima basi solide di sicurezza, controllo e governance.
È un invito al realismo: non possiamo continuare ad aumentare capacità senza chiederci seriamente come garantirne l'uso sicuro.
Il divario tra innovazione e protezione
Il problema è che, fuori dai podcast, la realtà si muove in direzione opposta. Un singolo ricercatore di Samsung propone un'architettura di ragionamento gerarchico più efficiente dei Transformer, con meno dati e più performance. Strumenti come Sora 2 dimostrano, in pochi giorni, quanto rapidamente possano evolvere le capacità generative sui contenuti. E allo stesso tempo, persone fragili – minori, categorie esposte, chi fatica a riconoscere un contenuto manipolato – sono già ora in prima linea, spesso senza protezione.
Da una parte, quindi, una crescita esponenziale delle capacità; dall'altra, un'adozione della sicurezza che procede in modo lineare, a colpi di linee guida e checklist. Il divario si allarga.
In questo scenario, parlare di "AI etica" non è teoria da convegno, ma una priorità concreta per chi progetta e acquista soluzioni. La domanda non è più se adottare l'AI, ma come farlo senza sacrificare sicurezza dei dati e delle persone sull'altare dell'efficienza.
Principi operativi per un'AI sicura
Quando lavoro con le aziende, propongo di rimettere ordine partendo da alcuni principi operativi.
1. Casi d'uso etici e circoscritti
Il primo è basarsi su casi d'uso etici e circoscritti, non sul "facciamo qualcosa con l'AI". Significa chiedersi: questo caso d'uso a chi porta beneficio? Chi potrebbe essere danneggiato? Quali sono i rischi concreti, non teorici?
2. Dati aziendali puliti e governati
Il secondo è fare leva su dati aziendali puliti e governati. Un modello potente, alimentato da basi dati sporche o non presidiate, è un amplificatore di errori e bias. Mettere in sicurezza i dati – dal punto di vista tecnico, legale e organizzativo – è un pezzo fondamentale della sicurezza AI.
3. Specificity over omnipotence
Terzo: scegliere un caso d'uso molto specifico, non un assistente "onnipotente" che fa di tutto. Un ambito mirato permette di controllare meglio l'impatto, evitare dinamiche di sostituzione selvaggia dei ruoli e iniziare, invece, da task ben delimitati che supportano e non cancellano le persone.
4. Partire in piccolo, crescere per iterazioni
Quarto punto: partire in piccolo e crescere per iterazioni. Un pilota ben disegnato, con obiettivi chiari e metriche di rischio e beneficio, è molto più sicuro di un roll-out generalizzato. Si osserva, si corregge, si decide se estendere.
5. Governance AI attiva
Quinto: attivare una vera governance AI, non solo un documento in intranet. Servono guardrails chiari (cosa è permesso, cosa è vietato, con quali logiche di escalation) che possano evolvere con l'esperienza. La governance non è un freno burocratico, è il modo per evitare che l'AI diventi una "zona grigia" dove tutto è possibile e nulla è tracciato.
6. Policy e audit trail
Infine, policy e audit trail: DPIA dove necessario, allineamento alle normative come NIS2, logging dettagliato su chi fa cosa, con quali dati e con quali modelli. Non è solo conformità: è capacità di ricostruire, spiegare, correggere quando qualcosa va storto.
Come Castaldo Solutions costruisce governance AI nelle aziende
In questo contesto complesso, Castaldo Solutions si sta impegnando attivamente per instillare pillole di governance nelle aziende, aiutando imprenditori e decision maker a costruire fondamenta solide prima di accelerare sull'innovazione.
Non si tratta di rallentare per paura, ma di procedere con consapevolezza, integrando sicurezza, compliance e protezione dei dati fin dalla fase di progettazione. Per questo motivo, proponiamo percorsi formativi e progettuali finanziati dalla Regione Lombardia, che permettono alle aziende di investire in competenze critiche senza impattare pesantemente sul budget.
Uno dei percorsi distintivi è Cloud Innovators, un programma che si concentra su cybersecurity, compliance e governance nel cloud, con un approccio personalizzato sulle reali necessità dell'azienda in ambito trasformazione digitale e conformità normativa.
A differenza dei corsi standardizzati, Cloud Innovators parte da una diagnosi specifica del contesto aziendale: dove si trovano i dati sensibili, quali sono i rischi concreti, quali normative impattano il business (GDPR, NIS2, settoriali), quali gap di competenza esistono nel team. Solo dopo questa fase di assessment si costruisce un percorso su misura, che può includere formazione tecnica, revisione delle policy, implementazione di sistemi di audit trail, simulazioni di incident response e supporto nella gestione delle DPIA.
Il percorso è finanziato fino a 10.500 euro a fondo perduto dalla Regione Lombardia, con copertura fino al 100% dei costi ammissibili per professionisti e imprese che investono in competenze critiche per il futuro digitale. Non si tratta di un semplice corso teorico, ma di un accompagnamento operativo che porta innovazione misurabile nell'azienda, costruendo al contempo le basi di una governance solida e sostenibile.
La domanda che ogni azienda deve porsi
In sintesi, mentre il dibattito pubblico oscilla tra entusiasmo e paura, la vera domanda per le organizzazioni è molto pratica: stiamo costruendo AI che possiamo permetterci di usare a lungo, o stiamo solo correndo dietro alle capacità, sperando che la sicurezza si aggiusti da sola?
La tecnologia, da sola, continuerà a correre. Sta a noi – aziende, progettisti, decisori – decidere se vogliamo che lo faccia su fondamenta fragili o su basi solide, in cui l'efficienza è importante, ma non viene mai prima delle persone e dei loro diritti.
Prepararsi adesso significa non subire l'innovazione, ma guidarla. Con governance, competenze e strumenti giusti, l'AI diventa un acceleratore sicuro, non un rischio fuori controllo.