AI Audit
L'AI audit è una revisione strutturata di come un'organizzazione usa davvero l'IA: ogni strumento, modello e flusso di lavoro viene inventariato, poi testato su accuratezza, esposizione dei dati, costi e conformità, con i risultati classificati per rischio e un piano di rimedio allegato.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
La maggior parte delle aziende scopre come usa davvero l'IA proprio durante l'audit, non prima. Si parte da un inventario: ogni chatbot, copilot, modello integrato e macro che chiama un'API, mappato su responsabile, fornitore e dati toccati. Ogni voce viene poi classificata per livello di rischio: un assistente per bozze pubbliche e un sistema che legge cartelle cliniche non ricevono la stessa attenzione. Il cuore dell'audit sono i test, non la carta: si campionano le risposte per accuratezza, si cercano injection nel prompt, si verifica se lo strumento perde dati privati nelle risposte, si leggono i contratti dei fornitori. I risultati vengono classificati per probabilità e impatto, e il rapporto si chiude con un piano di rimedio: correggere, limitare o dismettere, ognuno con responsabile e data. Un audit che elenca solo gli strumenti senza testarli è un censimento, non un audit.
- 01
Inventario. Elenca ogni strumento, modello e integrazione IA in uso reale, con un responsabile.
- 02
Classificazione. Assegna a ogni sistema i dati che tocca e un livello di rischio.
- 03
Test. Campiona le risposte per accuratezza e cerca injection e perdite di dati.
- 04
Classifica i risultati. Valuta probabilità e impatto di ogni criticità.
- 05
Rimedio. Assegna a ogni criticità una correzione, un responsabile e una scadenza.
Termini che gli stanno vicini.
Governance dell'IA
La governance dell'IA è l'insieme di policy, ruoli e controlli che decidono come un'organizzazione può costruire, comprare e usare l'IA: chi approva un caso d'uso, quali dati un modello può vedere, come si gestiscono gli incidenti e chi risponde quando qualcosa va storto.
LeggiAI Readiness
La readiness AI misura quanto sono pronti dati, processi, persone e governance di un'organizzazione a far girare la AI in produzione, e si valuta prima di installare qualsiasi modello.
LeggiGuardrails
Le guardrails sono i controlli e i limiti avvolti attorno a un modello di AI per tenerne il comportamento dentro le tue regole: setacciano ciò che entra, vincolano ciò che il modello può fare e verificano ciò che esce prima che arrivi a una persona o a un sistema.
Leggi§ 04
Vuoi che funzioni davvero nella tua azienda?
Progettiamo e rilasciamo sistemi AI con permessi, log e approvazione umana. Si parte con una call di scoping di 30 minuti.