L’intelligenza artificiale introduce livelli di complessità e opacità che rendono insufficiente qualsiasi approccio settoriale alla governance. Il rischio - nelle sue dimensioni tecnica, etica e giuridica - è oggi il vero punto di convergenza tra sviluppo, regolazione e controllo dei sistemi intelligenti.

In un contesto in cui gli algoritmi operano spesso come una “eco silenziosa”, agendo sotto soglie di comprensibilità diretta, diventa essenziale decifrare il loro dialogo segreto: comprendere come prendono decisioni, su quali basi elaborano i dati e in che misura le loro logiche sono tracciabili, auditabili e compatibili con i principi normativi vigenti.

La norma ISO/IEC 42001:2023 rappresenta senza dubbio un passo importante verso una gestione strutturata dell’AI, incentrata sulla valutazione del rischio e sull’adozione di misure organizzative e operative. Ma da sola non basta. I requisiti introdotti dalla ISO 42001 delineano un quadro generale utile per impostare una governance di base, ma lasciano scoperti aspetti critici, in particolare quelli legati alla trasparenza dei processi, alla tracciabilità delle decisioni e alla compatibilità con normative giuridiche vincolanti come il GDPR.

È in questo scenario che emerge con forza la necessità di un approccio integrato, capace di unire la dimensione tecnica degli standard internazionali con quella giuridica delle normative in materia di protezione dei dati e responsabilità. La conformità integrata diventa così la chiave per affrontare con realismo la crescente complessità dell’AI: non più la somma di adempimenti distinti, ma una convergenza progettuale tra ingegneria del rischio e obblighi normativi.

In questo webinar analizzeremo le potenzialità e i limiti della ISO/IEC 42001, mettendola in relazione con altri contesti normativi e interrogandoci su come realizzare, concretamente, una governance dell’intelligenza artificiale interoperabile, verificabile e realmente conforme.