EU AI Act – ISO/IEC FDIS 42005 – Impact Assessments of Al Systems

Autori: Sean Musch, Michael Borrelli, Charles Kerrigan, Martin Ebers, Nadir Ali
Titolo originale: EU AI Act – ISO/IEC FDIS 42005 – Impact Assessments of Al Systems

Questo articolo offre una guida all’implementazione dell’ISO/IEC FDIS 42005 e delinea come questa norma si interseca con l’EU AI Act. Vediamo i punti chiave:

• Introduzione all’ISO 42005:

  • L’ISO 42005 fornisce un framework standardizzato per gestire la qualità dei dati in sistemi complessi, soprattutto quelli che incorporano tecnologie intelligenti.
  • Immagina un sistema complesso come una rete di sensori in una smart city: l’ISO 42005 aiuta a garantire che i dati raccolti siano affidabili, tracciabili e adatti allo scopo.
  • La norma mira a migliorare il processo decisionale, promuovere l’interoperabilità e sostenere la sostenibilità e l’innovazione.

• Stakeholder Principali:

  • Include operatori di sistema, esperti del settore, produttori di apparecchiature, fornitori di servizi dati, enti regolatori e ricercatori.
  • Ogni stakeholder ha un ruolo unico nella gestione dei dati. L’ISO 42005 offre una guida su misura per le loro diverse esigenze.

• Qualità dei Dati e Tracciabilità:

  • La qualità dei dati è definita come l’idoneità dei dati per il loro uso previsto, con un focus su accuratezza, completezza, coerenza e tracciabilità.
  • La tracciabilità garantisce che l’origine, la storia e le modifiche dei dati possano essere verificate, elemento fondamentale quando i dati vengono condivisi tra sistemi e stakeholder.

• Sfide nella Condivisione dei Dati:

  • L’ISO 42005 affronta le sfide della condivisione dei dati raccomandando protocolli chiari, standard di metadati e accordi reciproci.
  • Pensa a due aziende che collaborano su un progetto basato sui dati: l’ISO 42005 aiuta a garantire che i dati vengano scambiati in modo sicuro ed efficace.

• Ruolo dei Metadati e della Documentazione:

  • I metadati e la documentazione sono essenziali per interpretare e riutilizzare i dati in modo accurato. Lo standard richiede metadati completi che accompagnino i dati, dettagliandone l’origine, i metodi di raccolta e la storia dell’elaborazione.

• Supporto per le Tecnologie Intelligenti:

  • L’ISO 42005 supporta i sistemi intelligenti offrendo un framework per gestire flussi di dati complessi da sensori, macchinari e piattaforme digitali.

• Gestione del Ciclo di Vita dei Dati:

  • La norma considera la gestione del ciclo di vita dei dati come un processo strutturato che comprende la creazione, la raccolta, l’archiviazione, l’elaborazione, la condivisione e l’archiviazione o lo smaltimento dei dati.

• Costruire Fiducia nei Sistemi di Dati:

  • Fornendo linee guida chiare sulla qualità dei dati, la trasparenza, la tracciabilità e le responsabilità degli stakeholder, l’ISO 42005 promuove la fiducia tra i produttori e gli utenti dei dati.

• Benefici dell’Implementazione dell’ISO 42005:

  • L’implementazione porta a un processo decisionale basato sui dati migliorato, maggiore efficienza, tracciabilità potenziata e migliore conformità ai requisiti normativi o di mercato.

• Relazione con l’EU AI Act:

  • L’ISO 42005 fornisce un framework orientato a livello globale per la gestione della qualità dei dati, ma la sua relazione con l’EU AI Act rimane indiretta e non ancora definita.
  • Mentre lo standard supporta principi fondamentali rilevanti per un’IA affidabile, come la tracciabilità dei dati, la trasparenza e l’accountability, non è formalmente armonizzato con l’EU AI Act.

Implementare un processo di valutazione dell’impatto dell’IA (AI Impact Assessment – AllA) significa identificare i potenziali impatti etici, legali, sociali e tecnici di un sistema di intelligenza artificiale (IA) durante il suo ciclo di vita.

Questo processo coinvolge diverse considerazioni chiave:

• Governance dei dati: Valutare come i dati vengono gestiti, dalla raccolta all’archiviazione, assicurando che siano trattati in modo etico e conforme alle normative.
• Equità: Assicurarsi che il sistema di IA non discrimini o produca risultati ingiusti per determinati gruppi di persone.
• Responsabilità: Definire chi è responsabile per le decisioni prese dal sistema di IA e come vengono gestiti gli errori o i problemi.
• Trasparenza: Rendere comprensibile come il sistema di IA prende decisioni, in modo che sia possibile verificarne e comprenderne il funzionamento.
• Sicurezza: Proteggere il sistema di IA da accessi non autorizzati, manipolazioni o utilizzi impropri.
• Diritti umani: Assicurarsi che il sistema di IA rispetti e protegga i diritti fondamentali delle persone.

In pratica, il processo AllA integra:

• Consultazione degli stakeholder: Coinvolgere le persone o i gruppi che potrebbero essere influenzati dal sistema di IA per raccogliere feedback e preoccupazioni.
• Strumenti di valutazione del rischio: Utilizzare metodologie specifiche per identificare e valutare i potenziali rischi etici, legali e sociali associati al sistema di IA.
• Documentazione: Mantenere una documentazione chiara e completa del processo AllA, delle decisioni prese e delle misure di mitigazione adottate.
• Allineamento con i framework normativi esistenti: Assicurarsi che il sistema di IA sia conforme alle leggi, ai regolamenti e agli standard etici applicabili.

Implementare un processo AllA efficace garantisce che i sistemi di IA siano sviluppati e utilizzati in modo responsabile, mitigando i potenziali danni e promuovendo risultati positivi per la società. Questo approccio contribuisce a creare fiducia nell’IA e a garantirne un utilizzo etico e sostenibile.

Documentare una valutazione d’impatto AI implica creare una registrazione dettagliata e strutturata del processo di valutazione, delle scoperte e delle decisioni prese durante lo sviluppo e l’uso del sistema AI. Questo include lo scopo del sistema, i potenziali rischi e impatti, il contributo delle parti interessate, le strategie di mitigazione e le fasi di conformità.

La documentazione dovrebbe essere chiara, completa e accessibile sia ai team interni che ai revisori esterni o alle autorità di regolamentazione. Essa costituisce la base per la responsabilità, il miglioramento continuo e la trasparenza, supportando la fiducia nell’uso responsabile dell’AI.

La documentazione inizia insieme al processo di valutazione e continua durante tutto il ciclo di vita del sistema AI. I team compilano report strutturati che includono analisi di impatto, piani di mitigazione dei rischi, consultazioni con le parti interessate e cambiamenti nel tempo. Strumenti come modelli standardizzati, checklist e audit trail aiutano a garantire coerenza e completezza. Questa documentazione è controllata nella versione e regolarmente aggiornata man mano che il sistema si evolve. Idealmente, è gestita da un team dedicato alla governance o all’etica e condivisa tra i dipartimenti pertinenti per garantire l’allineamento e un processo decisionale informato.

Documentare il processo di valutazione dell’impatto dell’AI è essenziale per dimostrare trasparenza, responsabilità e due diligence. Fornisce tracciabilità per le decisioni, supporta la governance interna e consente la conformità esterna alle normative come l’EU AI Act o gli standard ISO. Una corretta documentazione aiuta anche a identificare le lacune, supporta gli audit e informa le valutazioni future. Rassicura le parti interessate – utenti, partner e autorità di regolamentazione – che i rischi sono gestiti attivamente. In definitiva, migliora la fiducia nei sistemi AI e aiuta a prevenire fallimenti reputazionali, legali o etici.

• Fase 1: Stabilire il framework di governance dell’IA

  • La fase iniziale è cruciale per gettare le basi per la conformità allo standard ISO 42005. Implica una valutazione accurata delle pratiche di IA esistenti e la definizione di strutture di governance solide.
  • Immagina di costruire una casa: prima di tutto, devi assicurarti che le fondamenta siano solide e che ci sia un progetto chiaro.

• Gap Analysis Iniziale:

  • Questo passaggio prevede la valutazione della governance attuale dell’IA rispetto agli standard ISO/IEC 42001. L’obiettivo è identificare eventuali lacune nelle politiche, nella gestione dei rischi e nella conformità.

• Definire le Politiche di Governance dell’IA:

  • Dopo aver identificato le lacune, è essenziale sviluppare un framework formale per la gestione dell’IA.
  • Definire ruoli, responsabilità e accountability per la supervisione dell’IA. Stabilire principi etici, tolleranza al rischio e benchmark di conformità. Allineare gli obiettivi dell’IA con la strategia aziendale e i requisiti normativi. Documentare i processi per lo sviluppo, l’implementazione e il monitoraggio dell’IA.

• Piano di Implementazione:

  • Creare una roadmap strutturata per raggiungere la conformità.
  • Assegnare team interfunzionali per guidare gli sforzi di governance, rischio e conformità. Assicurare il budget per la formazione, gli strumenti e i costi di certificazione. Stabilire traguardi misurabili (ad esempio, approvazione delle politiche, formazione del personale, audit interni).

• Fase 2: Operazionalizzare i Processi di Gestione dell’IA

  • Questa fase si concentra sulla traduzione delle politiche di governance in processi pratici e sull’integrazione di questi processi nelle operazioni quotidiane.
  • Pensa alle politiche come alle regole del gioco: ora devi metterle in pratica e assicurarti che tutti le seguano.

• Sviluppare i Controlli del Ciclo di Vita dell’IA:

  • Implementare controlli per ogni fase del ciclo di vita del sistema di IA, dalla provenienza dei dati allo sviluppo, alla validazione e all’implementazione del modello.
  • Definire punti di controllo per l’approvvigionamento dei dati, lo sviluppo, la validazione e l’implementazione del modello. Stabilire protocolli per la supervisione umana e meccanismi di fallback. Integrare il controllo delle versioni e la gestione delle modifiche per i sistemi di IA.

• Incorporare Valutazioni di Rischio e Impatto:

  • Integrare le valutazioni di rischio dell’IA nelle workflow di prodotto e di progetto. Applicare valutazioni d’impatto per le dimensioni etiche, legali e sociali. Dare la priorità ai casi d’uso ad alto rischio e definire strategie di mitigazione.

• Stabilire Meccanismi di Monitoraggio e Reporting:

  • Impostare processi per il monitoraggio continuo e la valutazione delle prestazioni. Implementare strumenti per monitorare il comportamento dell’IA, la deriva dei dati e le prestazioni del modello. Definire KPI per equità, accuratezza e conformità. Automatizzare il reporting per supportare le revisioni interne e gli audit esterni.

• Fase 3: Formazione, Sensibilizzazione e Integrazione Culturale

  • Questa fase assicura che la governance dell’IA sia abbracciata a livello aziendale attraverso l’istruzione, la comunicazione e l’allineamento culturale.
  • L’obiettivo è costruire competenza e responsabilità in tutti i team che interagiscono con l’IA.

• Fornire Formazione Basata sui Ruoli:

  • Fornire una formazione di base sull’etica e la governance dell’IA a tutti i dipendenti. Offrire moduli specializzati per sviluppatori, data scientist e responsabili della conformità.
  • Includere casi di studio, contesto legale e applicazioni reali.

• Promuovere una Cultura dell’IA Responsabile:

  • Promuovere la consapevolezza etica e la responsabilità condivisa. Comunicare i valori dell’IA dell’organizzazione e gli impegni di governance.
  • Incoraggiare il dialogo aperto sui rischi, le preoccupazioni e i miglioramenti dell’IA. Riconoscere e premiare le pratiche di innovazione responsabile.

• Stabilire Canali di Comunicazione e Coinvolgimento:

  • Facilitare il coinvolgimento continuo degli stakeholder. Creare forum interni o gruppi di coordinamento per gli aggiornamenti sulla governance dell’IA.
  • Condividere i progressi verso gli obiettivi ISO 42005 con dipendenti e partner. Incoraggiare la segnalazione di problemi relativi all’IA tramite canali anonimi.

• Fase 4: Miglioramento Continuo e Certificazione

  • Questa fase prepara l’organizzazione per la certificazione ISO 42005 e guida l’eccellenza a lungo termine nella governance dell’IA attraverso revisioni regolari, audit e miglioramenti iterativi.

• Condurre Audit Interni e Revisioni di Preparazione:

  • Valutare la preparazione per la certificazione di terze parti. Verificare l’adesione alle politiche di governance dell’IA e ai controlli del ciclo di vita.
  • Identificare lacune di processo, non conformità e aree di miglioramento. Eseguire audit di simulazione per testare la documentazione, il monitoraggio e la risposta agli incidenti.

• Perfezionare e Ottimizzare i Processi di Governance:

  • Incorporare il feedback e adattarsi alle esigenze in evoluzione. Utilizzare i risultati degli audit, il contributo degli stakeholder e i dati di performance per perfezionare le politiche.
  • Rimanere informati sugli aggiornamenti della ISO 42005 e delle relative normative sull’IA. Implementare l’automazione dei processi e i miglioramenti della scalabilità.

• Coinvolgere l’Organismo di Certificazione e Finalizzare l’Audit:

  • Completare le fasi finali verso la certificazione ISO 42005. Presentare la documentazione e l’autovalutazione all’ente certificatore scelto.
  • Partecipare all’audit di certificazione e affrontare le azioni correttive. Pianificare la ricertificazione e il monitoraggio continuo della conformità.

Disclaimer

È essenziale notare che, sebbene la ISO 42005 offra una guida preziosa sulla gestione della qualità dei dati e si allinei con principi rilevanti per un uso affidabile e responsabile dei dati, gli standard ISO non conferiscono una presunzione di conformità ai sensi dell’EU AI Act. Solo gli standard europei armonizzati, come definiti nell’Articolo 40 dell’AI Act, hanno tale effetto legale. Tuttavia, la ISO 42005 può ancora servire come riferimento utile per le organizzazioni che mirano ad allinearsi con l’AI Act – in particolare nelle aree in cui gli standard armonizzati non sono ancora disponibili – dimostrando l’aderenza alle migliori pratiche riconosciute e agli approcci di mitigazione del rischio.

In conclusione:

L’articolo sottolinea come l’ISO 42005:2024 rappresenti un passo importante verso una governance strutturata dell’intelligenza artificiale e fornisce un quadro standardizzato per lo sviluppo e la gestione di sistemi di IA affidabili. Implementare questa norma significa impegnarsi per un’IA responsabile, sostenibile e in linea con i valori etici e sociali.