L’adozione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa (GenAI) rappresenta una grande opportunità per innovare i processi aziendali, migliorare il marketing e stimolare la creatività. Tuttavia, prima di introdurre tali tecnologie, è fondamentale definire una policy aziendale chiara e articolata che ne regoli l’utilizzo in maniera responsabile, sicura ed efficace.
In questo articolo proverò ad indicare le principali aree di intervento, dalla privacy alla formazione, evidenziando le buone pratiche consigliate, con l’aiuto di studi e ricerche recenti nel campo del management e dell’etica dell’IA.
Perché una policy per la GenAI è necessaria?
Oggi molte aziende stanno chiudendo un occhio di fronte al vento impetuoso della GenAI. Sanno che molti dipendenti usano le applicazioni di IA nel lavoro di tutti i giorni, ma non comprendono l’importanza di regolamentarne l’utilizzo o non affrontano la fatica di farlo in maniera strutturata. Altre, invece, adottano provvedimenti restrittivi, limitando acriticamente lo sviluppo di pratiche virtuose.
Da tempo diversi studi accademici (vedi Jobin, Ienca, Vayena, 2019) hanno sottolineato l’importanza di un approccio sistematico alle policy al fine di mitigare i rischi di discriminazioni e abusi. Altri hanno visto nelle policy un passaggio cruciale per integrare in modo sicuro e strategico le tecnologie di intelligenza artificiale in azienda (vedi Davenport, Guha, Grewal, Bressgott, 2020).
Gli elementi chiave di una policy per l’IA generativa
Privacy e sicurezza dei dati
In tema di protezione dei dati, con l’aiuto dei propri avvocati, la policy aziendale dovrebbe:
- Individuare come trattare i dati: stabilire quali informazioni possono essere condivise con sistemi esterni (ad es. ChatGPT/Gemini/Claude) e quali devono rimanere riservate;
- Definire regole di adeguamento alle normative vigenti come il GDPR e l’AI Act (e conseguenti norme di recepimento in Italia);
Etica e implicazioni sociali
Quando l’azienda crea modelli di intelligenza artificiale custom, addestrati su dati propri o di partner, bisognerebbe implementare procedure di controllo (e “red team” a ciò dedicati) per evitare che si ottengano risultati discriminatori o non etici.
Copyright e proprietà intellettuale
Bisognerebbe definire regole chiare che regolamentino l’uso di prompt con riferimenti diretti ad artisti o opere coperte da copyright. Per esempio, i dipendenti potrebbero scrivere prompt per chiedere alla macchina di produrre testi o immagini sullo stile di un certo autore, mettendo l’azienda in imbarazzo.
Trasparenza e comunicazione degli output
Per mantenere la fiducia degli stakeholder, è importante:
- individuare i casi nei quali è necessario indicare che un contenuto, es. un social media post, è stato parzialmente o totalmente generato da un sistema di IA;
- definire modalità specifiche e comuni per indicare al pubblico che si è in presenza di un output prodotto dall’IA, come hashtag o altre formule testuali.
Comunicazione e gestione delle criticità
Una policy efficace deve prevedere:
- canali di comunicazione interni: stabilire canali di comunicazione o meeting periodici per condividere novità, buone pratiche e problematiche emergenti nell’utilizzo concreto dell’IA in azienda;
- procedure di escalation: definire anticipatamente come segnalare e gestire eventuali criticità.
La letteratura sul change management suggerisce che una comunicazione efficace facilita l’adozione delle nuove tecnologie e il loro impatto positivo sui processi aziendali.
Audit e monitoraggio continuo
Per garantire che le policy vengano effettivamente applicate e migliorate nel tempo, è necessario prescrivere:
- Audit periodici: verificare l’effettiva conformità alle policy, coinvolgendo team interni o consulenti esterni specializzati.
- Feedback loop: monitorare costantemente il feedback dei dipendenti e degli stakeholder per aggiornare e perfezionare le linee guida.
Formazione
Infine, per un’efficace integrazione dell’IA generativa è indispensabile predisporre:
- Programmi di formazione di base: organizzare workshop e corsi, sia generali che specifici, per familiarizzare con le policy e le applicazioni di GenAI;
- Programmi di formazione continua perché le competenze vanno costantemente aggiornate, seguendo gli avanzamenti delle tecnologie di IA generativa (vedi Fountaine, McCarthy e Saleh).
Coinvolgimento dei Fornitori
L’integrazione dell’IA generativa nella catena del valore aziendale non si limita ai soli dipendenti:
- Estensione delle policy ai partner: anche agenzie di comunicazione o i fornitori che gestiscono aspetti critici della produzione devono sottoscrivere regole condivise per garantire la coerenza e la sicurezza dell’intero ecosistema;
- Accordi contrattuali: Inserire clausole specifiche che regolino l’uso delle tecnologie IA e la gestione dei dati, per tutelare l’azienda anche con i partner esterni.
Conclusioni
Implementare una policy dettagliata per l’uso dell’IA generativa all’interno dell’azienda non è solo una questione di conformità normativa, ma rappresenta una strategia fondamentale per garantire un’adozione responsabile e vantaggiosa delle tecnologie emergenti. Dalla protezione dei dati alla trasparenza degli output, dalla gestione etica ai programmi di formazione continua, ogni aspetto deve essere curato per creare un ambiente in cui l’innovazione possa prosperare senza compromettere la sicurezza e la responsabilità.
Adottare un approccio integrato, che includa audit periodici e il coinvolgimento dei fornitori, permette all’azienda di rimanere agile e pronta a rispondere alle sfide di un mercato in rapida evoluzione. In questo modo, l’IA generativa diventa non solo un potente strumento di supporto, ma anche un elemento strategico per la crescita sostenibile e l’innovazione responsabile.
