AI Governance aziendale: come garantire sicurezza e privacy nell’era dell’AI generativa

Key Takeaway

• L’AI Governance è un requisito imprescindibile per l’adozione dell’AI in azienda: norme più stringenti, rischio di perdita dati e crescita della GenAI impongono approcci controllati.

• La frammentazione dell’AI è uno dei rischi maggiori: i dati escono dal perimetro aziendale, se ne perde il controllo e ci si espone a sanzioni e danni reputazionali.

• Con AI Guardrail di Exprivia, l’AI diventa sostenibile, sicuro, senza lock-in e compliant.

Gartner stima che il valore globale dell’AI passerà da 1.500 miliardi di dollari del 2025 a oltre 2.000 miliardi nel 2026, una crescita che conferma quanto l’adozione continuerà a essere centrale nei processi di trasformazione aziendale.

Più l’AI diventa pervasiva, più aumenta il bisogno di governarla. Integrare modelli linguistici, agenti e sistemi generativi significa esporsi a rischi di sicurezza, conformità alle normative (GDPR, AI Act), rispetto delle policy interne e protezione di dati sempre più eterogenei.

In questo perimetro rientra il concetto, ormai centrale nelle strategie dei CIO, di AI Governance, un insieme di regole, processi e strumenti che permettono alle organizzazioni di utilizzare l’intelligenza artificiale in modo responsabile, rispettoso della propria cultura e del corpus normativo cui è naturalmente soggetta. Questo articolo ne analizza il significato, i rischi principali e, soprattutto, la soluzione sviluppata da Exprivia per rispondere a queste nuove esigenze: AI Guardrail.

AI Governance: perché oggi è imprescindibile

Per molte organizzazioni, l’intelligenza artificiale non è più un progetto sperimentale, ma una leva strategica che deve poter essere utilizzata da tutta la workforce, dai team commerciali ai reparti operativi, dal customer service alla direzione tecnica.

L’obiettivo che molte aziende si pongono è chiaro: trasformare l’AI in uno strumento quotidiano, capace di migliorare la produttività e aumentare la qualità delle decisioni. Per farlo, occorre integrare soluzioni personalizzate, modelli addestrati sui propri dati, strumenti che rispecchino i processi reali dell’azienda e non semplici applicazioni chiavi in mano.

C’è dunque bisogno di un cambio di prospettiva. L’AI non si valuta più solo in base a performance, funzionalità, efficienza o costi operativi, ma anche per la sua capacità di garantire sicurezza dei dati, la conformità alle normative, il controllo dei flussi informativi, la coerenza con le policy interne e, in modo crescente, il tema della sovranità digitale. Tutto ciò fa parte della AI governance.

Cosa intendiamo per AI Governance

Il significato di AI governance è molto concreto. Si tratta infatti dell’insieme di regole, processi e responsabilità che consentono di gestire in modo controllato l’intelligenza artificiale, dall’ideazione al rilascio, dall’utilizzo quotidiano al miglioramento continuo.

Una governance efficace stabilisce innanzitutto cosa può essere fatto e cosa no, quali dati possono essere utilizzati per alimentare i modelli, quali livelli di rischio sono accettabili e in quali circostanze è possibile affidarsi a modelli esterni. Significa avere politiche unitarie, processi di validazione trasparenti, meccanismi di audit, sistemi di monitoraggio costante delle performance e della sicurezza. E significa, soprattutto, evitare che l’AI venga adottata in modo spontaneo e individuale, senza linee guida e strumenti adeguati per proteggere informazioni sensibili o riservate.

I rischi di un’adozione frammentata dell’AI

Senza una struttura di governance, l’AI tende a crescere in maniera disordinata. Ogni reparto esplora strumenti diversi, sperimenta modelli non autorizzati, acquista applicazioni senza verificarne la conformità o l’impatto sulla sicurezza dei dati. È uno scenario molto comune nei primi cicli di adozione: entusiasmo, sperimentazione, numerose iniziative locali e poca supervisione centrale.

Questa frammentazione genera rischi importanti:

1. Il primo è la perdita di controllo sui dati: informazioni riservate possono essere caricate in sistemi su cui non si ha piano controllo, esponendo l’azienda a violazioni del GDPR e a potenziali data breach.

2. Un altro rischio riguarda la qualità dei risultati: modelli scelti in autonomia, senza un processo formale di validazione, possono produrre output poco affidabili o non coerenti con i processi aziendali.

3. Anche il costo può diventare un problema, perché la moltiplicazione di strumenti separati porta a inefficienze evidenti e a investimenti duplicati.

4. I rischi più insidiosi sono indiretti: sanzioni, perdita di reputazione e difficoltà di riportare l’AI entro processi controllati una volta che la shadow AI prende posto stabilmente nei confini aziendali.

I rischi specifici della GenAI e degli LLM

L’uso massiccio di modelli generativi e LLM – ormai comune nella quotidianità delle imprese - introduce criticità immediate. Essendo i grandi modelli sviluppati da fornitori internazionali, i dati condivisi con i sistemi generativi (informazioni testuali, file allegati, contratti, presentazioni riservate) possono attraversare infrastrutture al di fuori del perimetro europeo o essere archiviati secondo logiche non necessariamente compliant con la normativa cui l’azienda è soggetta.

La certezza è che, una volta condivisa, l’informazione esce dal controllo diretto ed esclusivo dell’organizzazione, e questo costituisce un rischio da non sottovalutare anche in chiave di sovranità digitale.

Accanto al tema della privacy, c’è poi una questione di affidabilità. L’LLM esterno potrebbe restituire informazioni inesatte (le cosiddette “allucinazioni”), non coerenti con le policy aziendali, o semplicemente non verificabili, tanti elementi che la normativa europea (AI Act compreso) considera meritevoli di attenzione.

Come impostare un percorso efficace di AI Governance

Un percorso di AI Governance solido parte da un principio essenziale: evitare la frammentazione.

1. Il primo passo consiste dunque nel mappare come l’AI venga usata nei diversi reparti e comprendere quali strumenti, modelli o applicazioni siano già in uso. Questa visione permette di identificare rischi immediati, duplicazioni e opportunità di consolidamento.

2. Si costruisce poi un approccio centralizzato: piattaforme uniche, policy condivise, un set di regole definito per determinare cosa può essere condiviso con modelli esterni e cosa deve restare all’interno dell’organizzazione. In parallelo si implementano processi di risk assessment, audit periodici, monitoraggio continuo delle interazioni e cicli di miglioramento basati sui feedback operativi.

Tutto ciò, ovviamente, assistito dallo sviluppo o dall’adozione di strumenti che facciano proprie le policy di governance definite dall’organizzazione. Uno su tutti: AI Guardrail di Exprivia.

AI Guardrail: la risposta di Exprivia alle esigenze di AI governance

Per far fronte all’esplosione massiccia dell’intelligenza artificiale, in Exprivia abbiamo dedicare risorse e impegno al tema della governance. Non solo, quindi, soluzioni per essere più produttivi, efficienti, innovativi e lavorare meglio, ma per farlo in modo sicuro, conforme alla policy aziendali e a tutto l’ecosistema normativo cui l’azienda è soggetta.

Cos’è AI Guardrail, una difesa aziendale nell’era degli LLM

AI Guardrail è uno strumento sviluppato da Exprivia che si interpone tra l’utente e il modello linguistico, filtrando, proteggendo e indirizzando ogni interazione. È un sistema di governance operativa che non richiede all’azienda di rinunciare ai benefici dei modelli generativi, ma che impedisce che prompt, documenti o informazioni sensibili finiscano in ecosistemi non controllati.

Il principio è semplice: tutto ciò che l’utente invia all’AI passa da AI Guardrail, che applica un insieme di controlli automatici - privacy, sicurezza, scelta del modello, tracciamento e routing – che non bloccano l’impiego dell’AI, semplicemente lo rendono conforme alle regole che l’azienda si è data per la propria competitività e per la riduzione del rischio.

Come funziona AI Guardrail e i suoi benefici: un esempio pratico

Il funzionamento di AI Guardrail si articola in una sequenza di passaggi progettati per gestire l’interazione con l’AI in modo completo, dalla gestione del prompt fino alla scelta del modello più adatto.

1. User Prompt

L’utente inserisce la propria domanda all’LLM con le medesime modalità con cui usa i modelli tradizionali, da ChatGPT a Claude. Può anche allegare contenuti testuali, file o documenti.

2. Anonimizzazione e Privacy

AI Guardrail analizza il prompt, individua automaticamente qualunque informazione sensibile – nomi, indirizzi, dati personali, riferimenti interni – e li anonimizza prima che vengano acquisiti e trattati da modelli generativi. Si tratta di una protezione preventiva che evita l’errore umano e tutela l’azienda da potenziali violazioni del GDPR o dell’AI Act.

3. Sentiment Analysis

Il sistema analizza il tono dell’interlocutore (curioso, dubbioso, irritato, formale…) per arricchire il prompt, così da ottenere risposte più pertinenti ed efficaci.

4. Intent Extraction

Visto che – per definizione – l’utente si esprime in linguaggio libero e naturale, non sempre il prompt fornito al modello è ottimizzato. Qui AI Guardrail identifica l’intento reale della richiesta: un’informazione, un’operazione, una modifica a un servizio, una prenotazione. Questo passaggio è fondamentale perché, tramite ottimizzazione del prompt, migliora in modo evidente l’efficacia della risposta del modello.

5. Routing intelligente

In base al prompt originale e a tutti i passaggi precedenti, ma anche alla complessità e al tipo di informazione richiesta, AI Guardrail decide quale modello utilizzare: quello sviluppato e addestrato internamente dall’azienda – laddove sufficiente - oppure un modello di mercato, selezionato senza vincoli di fornitore. Questo è un tipico esempio del principio No-Lock in.

Il risultato è un sistema che governa l’intero ciclo del prompt, ma non soltanto ai fini della governance in senso stretto (sicurezza, privacy, compliance), ma anche per massimizzare l’efficacia dell’output e l’efficienza del sistema. In altri termini, per ridurre i costi, massimizzare la resa ed essere certi di non violare nessuna norma o policy.

Oltre a tutti quelli già citati, tra i benefici c’è l’introduzione di una logica unitaria: ogni richiesta passa dallo stesso punto di controllo, ogni modello viene utilizzato in modo coerente, ogni dato segue un flusso tracciabile. In questo modo l’azienda mantiene una visione completa sull’utilizzo dell’AI, riduce la dipendenza da soluzioni esterne e favorisce la crescita del proprio modello interno.