Non aspettare i regolatori. Adotta un’AI governance per i tuoi clienti.

L’era del “move fast and break things” nell’AI è davvero finita? Assolutamente no: Siamo ancora in una fase di grande sperimentazione. Le aziende stanno analizzando operazioni e workflow per capire dove l’AI può semplificare i processi, accelerare l’innovazione e aumentare la produttività. 

Tuttavia, dovresti vivere sotto una roccia per non essere consapevole delle dinamiche su entrambi i fronti del dibattito normativo. Soprattutto in Europa, l’AI Act dell’UE introduce nuovi paletti o, secondo alcuni, una vera e propria barriera burocratica. Per molti, però, la preoccupazione non riguarda tanto la regolamentazione in sé quanto la rapidità della sua attuazione. Sì, le richieste di rinvio dell’AI Act dell’UE sono state forti, con stakeholder che sostengono che il calendario originario non lasciasse tempo sufficiente per adeguarsi. Tuttavia, anche chi chiede una proroga non mette in discussione il valore della regolamentazione. 

Una lettera aperta del 2025 firmata da 40 CEO europei, provenienti da diversi Paesi, settori e aziende di varie dimensioni, ha invocato “un approccio normativo più proporzionato e favorevole all’innovazione”. La richiesta prevedeva una misura di “stop the clock” per posticipare l’attuazione e dare priorità alla “qualità della regolamentazione rispetto alla velocità”. Gli sforzi proposti per razionalizzare e semplificare normative sovrapposte “dovrebbero andare a beneficio di PMI, startup, scale-up e grandi aziende consolidate, che contribuiranno tutte a promuovere l’innovazione se potranno contare su regole chiare e prevedibili”. Questi leader riconoscono che le regole possono offrire vantaggi, una convinzione condivisa anche dai clienti Snowflake, per i quali i requisiti normativi hanno accelerato l’innovazione.

Sebbene la nuova tempistica di attuazione non sia ancora stata pubblicata, e l’UE abbia mancato una scadenza per le linee guida all’inizio del mese, non c’è motivo di rimandare la preparazione. Il vero motore della governance di AI e dati è già in funzione. Sono i clienti a richiederla. Implementare controlli su sicurezza e privacy dei dati e governare l’utilizzo dell’AI è una questione di reputazione tanto quanto di conformità normativa. Violando tali requisiti rischi di compromettere la fiducia dei clienti e, potenzialmente, l’intera attività. Una posta in gioco ben più alta di una sanzione per mancata conformità. 

Ecco quattro azioni essenziali che puoi intraprendere subito per proteggere la reputazione e supportare la conformità: 

• Costruisci basi solide: L’AI è potente quanto le fondamenta su cui si basa, ovvero i dati. Garantisci l’accesso a tutti i dati rilevanti, indipendentemente dal formato o da dove risiedano, all’interno o all’esterno dell’organizzazione. L’AI Data Cloud Snowflake offre funzionalità per promuovere qualità, varietà, aggiornamento, governance e discovery dei dati. Sono dati pronti per l’AI, e non sono un optional. Se vuoi un’AI efficace ed efficiente, deve essere addestrata correttamente. Leggi il blog post Snowflake I tuoi dati sono pronti per l’AI? E tu, lo sei?

• Governa l’AI portandola verso dati governati: I controlli di governance sono efficaci solo se coprono l’intera catena del valore, proteggendo i dati non solo a riposo ma anche durante l’utilizzo. Per ridurre il rischio, abbiamo eliminato la necessità di spostare dati sensibili verso strumenti esterni; l’AI opera invece all’interno dello stesso perimetro di sicurezza e governance dei dati. Ciò significa che i controlli di accesso basati sui ruoli, il data masking e l’applicazione delle policy si estendono automaticamente ai workload AI. Se un dipendente non può accedere a determinati dati, non potrà nemmeno utilizzare modelli che si basano su di essi. 

• Prepara la tua forza lavoro: Le fondamenta non si fermano alla tecnologia. L’adozione e l’utilizzo appropriato richiedono una forza lavoro informata e responsabile, che abbia fiducia nei nuovi strumenti. Coinvolgi esperti di dominio nella progettazione e nello sviluppo di nuovi assistenti e agenti. È come formare un nuovo collega. Quando il team sa che il nuovo arrivato è in grado di svolgere le attività richieste, chiederà supporto o gli affiderà più lavoro. Fa parte della gestione continua. Leggi il nostro blog post La gestione degli agenti AI richiede più del “vibe coding” per scoprire come impostare al meglio “assunzione” e “onboarding” dei nuovi colleghi AI.

• Monitora la tua AI: Una forza lavoro agentic richiede una gestione reale. Così come i dipendenti devono potersi fidare dei nuovi colleghi agentic, i manager devono assicurarsi che lavorino in modo efficace e producano risultati adeguati. Snowflake ha investito in modo significativo in strumenti di valutazione, monitoraggio e osservabilità per consentire ai clienti di testare, misurare e documentare il comportamento dei sistemi AI nel tempo. Scopri il nostro post What’s Your Agent’s GPA? A Framework for Evaluating AI Agent Reliability. Le azioni descritte nel blog post per valutare obiettivi, piani e attività degli agenti devono essere integrate nei workflow quotidiani. E i risultati devono essere misurati in modo esplicito per giustificare gli investimenti, stabilire le priorità applicative e bilanciare benefici futuri e rischi potenziali. Approfondisci nel post Misurare l’impatto sul business degli investimenti nell’AI.

In sintesi: Non aspettare che siano i regolatori a dirti come comportarti, i tuoi clienti lo stanno già facendo. Una solida governance dell’AI non serve solo a evitare sanzioni; serve a preservare la fiducia che mantiene viva la tua azienda.

La governance dell’AI è una capacità di business, un vantaggio competitivo. Quando disponi di dati di alta qualità, di un registro chiaro dei modelli e di una forza lavoro formata per utilizzarli in modo efficace ed etico, non ti limiti a rispettare la legge, ma costruisci un motore di crescita più affidabile e sostenibile.