Auditare l’Intelligenza Artificiale: Una Bussola per gli Internal Auditor

• Autore: The Institute of Internal Auditors (IIA)
• Titolo Originale: THE IIA’S Artificial Intelligence Auditing Framework

L’Intelligenza Artificiale (AI) non è più un concetto confinato ai laboratori di ricerca o ai film di fantascienza. È una realtà tangibile che sta rapidamente permeando ogni aspetto del business, dalla gestione della catena di fornitura all’interazione con i clienti. Questo “boom” di applicazioni AI promette efficienze senza precedenti e nuove opportunità, ma porta con sé anche rischi numerosi e significativi, intrinseci alla natura stessa di questa tecnologia in rapida evoluzione.

In questo scenario dinamico, il ruolo dell’internal auditor diventa cruciale. Le organizzazioni guardano sempre più all’audit interno per ottenere guida e assurance sui rischi e sui controlli relativi all’AI. Ma l’AI può apparire un argomento scoraggiante, e la sua costante evoluzione impone agli auditor un aggiornamento continuo e la necessità di ripensare l’approccio alla valutazione del rischio e alla sua mitigazione. È qui che si inserisce il Framework per l’Audit dell’Intelligenza Artificiale del IIA.

La Sfida dell’AI per l’Audit Interno

L’AI si riferisce in generale a “sistemi dotati di processi intellettuali caratteristici degli esseri umani, come la capacità di ragionare, scoprire significati, generalizzare o apprendere dall’esperienza passata”. Questa definizione, ampia e flessibile, sottolinea la complessità del soggetto.

Per un internal auditor, l’AI presenta diverse sfide:

• Natura Complessa: Comprendere il funzionamento di diversi algoritmi, modelli di apprendimento automatico e tecniche di elaborazione dati richiede un livello di “AI literacy” in costante crescita.
• Rischi Emergenti: L’AI introduce nuovi tipi di rischi, come bias algoritmici, opacità (“black box”), sicurezza dei dati di addestramento, decisioni non etiche e automazione di errori.
• Evoluzione Rapida: Il panorama dell’AI cambia a velocità vertiginosa, richiedendo agli auditor di rimanere costantemente aggiornati sulle nuove tecnologie e le loro implicazioni.

Gli internal auditor sono chiamati a fornire assurance su processi che vanno dalle transazioni semplici a procedure altamente complesse. Per farlo efficacemente nel contesto dell’AI, devono approfondire la loro conoscenza e sviluppare le competenze necessarie per identificare, valutare e rispondere ai rischi specifici dell’AI.

Costruire sull’Esistente: Le Competenze Fondamentali

Sebbene l’AI introduca novità significative, non significa che gli internal auditor debbano partire da zero. Al contrario, le loro competenze fondamentali costituiscono una base solida su cui costruire:

• Pensiero Critico: Essenziale per analizzare sistemi complessi e decisioni automatizzate.
• Mappatura dei Processi: Fondamentale per comprendere come l’AI si integra nei flussi di lavoro aziendali.
• Valutazione del Rischio: Applicare le metodologie esistenti ai nuovi rischi introdotti dall’AI.
• Valutazione dei Controlli IT: Estendere la valutazione dei controlli all’infrastruttura e ai sistemi che supportano l’AI.
• Comprensione delle Strategie Organizzative: Posizionare l’audit dell’AI all’interno degli obiettivi strategici dell’azienda.
• Assurance Indipendente: Fornire una valutazione obiettiva alla funzione di governance.

Queste capacità esistenti sono i pilastri su cui gli auditor possono fare leva per affrontare il compito di verificare l’ambiente AI.

Lo Scopo del Framework IIA

L’intenzione principale del Framework per l’Audit dell’Intelligenza Artificiale del IIA è proprio quella di supportare gli internal auditor in questo percorso. Il framework si propone di:

1. Aiutare gli auditor a comprendere i rischi associati all’AI.
2. Assistere nell’identificazione delle best practice e dei controlli interni per l’AI.
3. Contribuire allo sviluppo di una conoscenza di base sull’argomento.

Il framework è strutturato in quattro parti principali:

• Panoramica – Storia e usi dell’AI.
• Come Iniziare – Comprendere come un’organizzazione utilizza l’AI.
• Framework per l’Audit dell’AI – Governance, Gestione e Audit Interno.
• Guida per i Professionisti e Glossario.

Attingendo a modelli consolidati come il Three Lines Model del IIA e facendo riferimento agli International Professional Practices Framework (IPPF) e alle Global Technology Audit Guides (GTAGs), il framework si integra con le normative e le linee guida professionali esistenti. Inoltre, include riferimenti ad altri framework pertinenti, come il NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), offrendo risorse aggiuntive per gli auditor.

Conclusione

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale è una forza trasformativa che richiede un’attenzione particolare da parte della funzione di audit interno. Lungi dall’essere un ostacolo insormontabile, l’audit dell’AI rappresenta un’opportunità per gli auditor di applicare e sviluppare le proprie competenze in un’area critica per il futuro delle organizzazioni. Il Framework del IIA fornisce una guida essenziale per navigare questo territorio complesso, aiutando gli internal auditor a comprendere i rischi, identificare i controlli appropriati e fornire l’assurance necessaria a supporto della governance e della gestione dei rischi nell’era dell’Intelligenza Artificiale. Richiede impegno nell’apprendimento continuo, ma le basi per un audit efficace dell’AI sono già radicate nelle competenze fondamentali della professione.