Michele Tameni

Checklist AI Governance per Aziende

Checklist operativa per valutare lo stato della governance AI in azienda. Policy, rischi, compliance, architettura, fornitori.

Una checklist operativa per valutare lo stato della governance AI in azienda. Non è un audit completo — è un punto di partenza per capire dove si è e cosa manca.

1. Policy e regole interne

  • Esiste una policy aziendale scritta per l’uso dell’AI?
  • La policy copre sia l’AI generativa (ChatGPT, Copilot) che l’AI predittiva/analitica?
  • I dipendenti sanno cosa possono e cosa non possono fare con strumenti AI?
  • Esiste un processo per approvare nuovi strumenti AI prima dell’adozione?
  • La policy viene aggiornata periodicamente?

2. Dati e privacy

  • È chiaro quali dati aziendali vengono inviati a servizi AI esterni?
  • I dati sensibili (clienti, dipendenti, proprietà intellettuale) sono esclusi dall’uso con AI esterne?
  • Esiste un data classification che distingue dati pubblici, interni e confidenziali?
  • Il DPO (se presente) è coinvolto nelle decisioni su strumenti AI?
  • I contratti con fornitori AI includono clausole su data handling e ownership?

3. Risk assessment

  • Per ogni sistema AI in uso, è stato formalizzato un risk assessment?
  • I rischi includono: bias, affidabilità output, dipendenza da vendor, costi, compliance?
  • Esiste un processo di escalation per incidenti AI (output errati, data breach, bias)?
  • I rischi vengono rivalutati periodicamente (almeno annualmente)?

4. Compliance e normativa

  • L’azienda ha mappato i propri sistemi AI rispetto alla classificazione del rischio dell’AI Act?
  • I trattamenti dati legati all’AI sono documentati nel registro dei trattamenti (GDPR)?
  • Esistono procedure per garantire il diritto alla spiegazione (quando applicabile)?
  • Sono state considerate normative di settore specifiche (healthcare, finance, manufacturing)?

5. Architettura e fornitori

  • Esiste un inventario dei servizi AI in uso (interni ed esterni)?
  • Per ogni servizio, è stata valutata la portabilità (possibilità di migrare)?
  • Esiste un’exit strategy per i fornitori AI critici?
  • Le architetture AI sono documentate (data flow, integrazioni, dipendenze)?
  • I costi AI sono tracciati e monitorati (non solo licenze: infrastruttura, compute, API calls)?

6. Team e competenze

  • Esiste un owner interno per le decisioni AI (anche se part-time)?
  • Il team tecnico ha le competenze per valutare le soluzioni AI proposte dai vendor?
  • Sono previste sessioni di formazione sull’uso sicuro e produttivo dell’AI?
  • Il processo di code review include la verifica del codice AI-generated?

Come usare questa checklist

  1. Self-assessment: rispondi onestamente a ogni punto
  2. Gap identification: i punti senza check sono i gap di governance
  3. Prioritizzazione: non serve fare tutto subito — identifica i 3-5 gap più critici per il contesto aziendale
  4. Action plan: per ogni gap prioritario, definisci un’azione, un owner e una deadline

Serve un assessment strutturato?

Questa checklist è un punto di partenza. Per un assessment completo con analisi dei rischi, raccomandazioni e roadmap:

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