Allineamento a framework riconosciuti: utilizzo di standard internazionalmente riconosciuti, come il NIST AI Risk Management Framework, per integrare le valutazioni di conformità e rafforzare la gestione del rischio.
Analisi completa: identificazione e classificazione dei rischi normativi, tecnici e operativi, distinguendo tra criticità bloccanti e aspetti mitigabili.
Indicazioni operative: formulazione di raccomandazioni basate su evidenze a supporto delle decisioni relative allo sviluppo tecnico, al rilascio e all’implementazione del sistema.
Valore chiave: andare oltre la semplice verifica di conformità per valutare gli specifici scenari di rischio associati al contesto applicativo, supportando una gestione più consapevole e robusta dei rischi legati all’intelligenza artificiale.
Esempi Pratici
Le organizzazioni che sviluppano applicazioni ad alto rischio necessitano di percorsi strutturati per realizzare soluzioni di intelligenza artificiale affidabili e sicure. Questo servizio supporta, tra le altre attività:
- Analisi approfondita dei rischi: valutazione dettagliata del sistema per identificare vulnerabilità e rischi tecnici fin dalle prime fasi di sviluppo.
- Definizione delle misure di controllo: individuazione e implementazione di controlli tecnici e organizzativi specificamente calibrati sui rischi dell’applicazione.
- Integrazione dei requisiti normativi: adozione di principi di security-by-design per soddisfare i requisiti previsti dalla normativaapplicabile, tra cui AI Act, NIS2 e Cyber Resilience Act (CRA).
Case study: un’organizzazione che ottimizza processi industriali incontesti ad alta criticità utilizza il servizio per condurre una valutazionecompleta dei rischi associati all’intelligenza artificiale. Il servizio analizzale minacce rilevanti e definisce una roadmap basata sul rischio,consentendo l’implementazione progressiva e controllata dellefunzionalità di sicurezza necessarie.
