ISO/IEC 42001 – Sistema di gestione dell’Intelligenza Artificiale
ISO/IEC 42001 è il primo standard internazionale che definisce i requisiti per un Sistema di Gestione dell’IA (AIMS – Artificial Intelligence Management System) ed è pensato per aiutare le organizzazioni a sviluppare, fornire o usare sistemi di IA in modo responsabile e controllato. È stato pubblicato come prima edizione nel dicembre 2023.
L’idea di base è semplice: l’IA può portare grandi benefici, ma introduce anche rischi (tecnici, organizzativi, etici e legali). La norma chiede quindi di governare l’IA con un sistema strutturato, non solo con “buone intenzioni” o controlli tecnologici isolati.
Che cos’è l’AIMS – Sistema di Gestione dell’IA
In pratica, ISO/IEC 42001 richiede di:
definire scopo e confini del sistema (quali soluzioni IA, reparti, servizi, fornitori, ecc.);
assegnare responsabilità chiare (chi decide, chi sviluppa, chi valida, chi monitora);
gestire l’intero ciclo di vita dei sistemi di IA (dall’ideazione alla messa in esercizio fino al monitoraggio e al miglioramento);
identificare e trattare i rischi legati all’IA (es. errori, bias, uso improprio, scarsa trasparenza, sicurezza, impatti su persone e processi);
garantire che l’IA sia usata in modo affidabile e responsabile, anche rispetto a requisiti di conformità (privacy e norme applicabili).
I vantaggi dell’implementazione (e certificazione) dell’AIMS
Implementare ISO/IEC 42001 (e, se richiesto, certificarla) porta benefici pratici:
Fiducia: dimostri a clienti e stakeholder che l’IA è governata con un approccio strutturato e verificabile.
Gestione del rischio più solida: passi da interventi “a spot” a un metodo continuo per individuare, valutare e mitigare i rischi dell’IA.
Miglioramento continuo: definisci metriche, controlli e riesami per capire cosa funziona e cosa va corretto (anche quando modelli e dati cambiano).
Allineamento interno: ruoli, responsabilità e regole riducono ambiguità tra IT, business, legale, sicurezza, data team e fornitori.
Vantaggio competitivo: in alcuni contesti può diventare un requisito o un plus nelle relazioni B2B (qualifica fornitori, gare, partnership) perché rende più “affidabile” l’adozione dell’IA.
Da dove iniziare?
Step 1 — Definisci scopo, contesto e ruoli
Identifica quali sistemi/servizi di IA rientrano nel perimetro, perché li usi, chi sono le parti interessate e chi ha responsabilità decisionali e operative (governance).
Step 2 — Mappa casi d’uso e ciclo di vita dell’IA
Per ogni soluzione IA, descrivi: dati in ingresso, logiche/modelli, output, integrazioni, utenti, fornitori, e come viene gestita lungo il ciclo di vita (progetto, sviluppo, test, rilascio, monitoraggio).
Step 3 — Valuta rischi e impatti
Imposta un metodo per identificare e valutare rischi tipici dell’IA (es. affidabilità, bias, trasparenza, sicurezza, privacy, uso improprio) e decidi priorità e misure di trattamento.
Step 4 — Definisci controlli, evidenze e monitoraggio
Metti in pratica controlli e procedure (tecniche e organizzative): criteri sui dati, test/validazione, gestione cambi, gestione fornitori, gestione incidenti, comunicazione/trasparenza, formazione. Imposta anche KPI e verifiche periodiche.
Step 5 — Verifica l’efficacia e prepara l’audit
Esegui audit interni e riesami, gestisci non conformità e miglioramenti. Quando il sistema è stabile e dimostrabile, puoi affrontare la certificazione di terza parte.