Definizione
Che cos’è AI risk assessment e come funziona?
Considera persone, dati, sicurezza, errori, dipendenze e continuità. Va aggiornato quando cambiano modello o processo.
Il metodo segue lo schema classico della gestione del rischio, adattato all’AI: descrivere il caso d’uso e le persone coinvolte, elencare scenari concreti di errore come risposte inventate, dati esposti, decisioni distorte o azioni non autorizzate, stimarne probabilità e impatto, scegliere controlli e accettare formalmente il rischio residuo. ISO/IEC 23894 e il NIST AI RMF offrono strutture di riferimento riconosciute.
Esempio aziendale
Esempio di AI risk assessment in azienda
Prima del rilascio, il team valuta errori possibili, utenti coinvolti, azioni consentite e misure di riduzione.
Applicazioni
Quando può essere utile
- approvazione casi d’uso
- fornitori
- AI Act
- sicurezza
- governance
Limiti
Quando fare attenzione
- scenari astratti senza esempi di errore reali
- rischi del fornitore del modello non considerati
- nessun responsabile che firma il rischio residuo
- valutazione non ripetuta dopo cambio di modello
Da non confondere
AI risk assessment: con cosa non va confuso?
Il risk assessment AI copre rischi complessivi. La DPIA riguarda specificamente rischi per dati personali e diritti privacy.
Dalla definizione al progetto
Cosa può realizzare Agentix con AI risk assessment
Conduciamo la valutazione insieme ai referenti del cliente partendo dal sistema reale: test sulle risposte, prove di prompt injection, verifica dei permessi sui dati e delle azioni che l’AI può eseguire. Gli scenari di rischio nascono da quello che emerge nei test.
Il risultato è un registro dei rischi con probabilità, impatto, controlli tecnici e responsabile per ciascuna voce, più le modifiche al sistema che riducono i rischi principali, come filtri, limiti di azione, log e approvazioni. Il registro viene rivisto a ogni cambio di modello o di processo.
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Domande frequenti su AI risk assessment
Quali rischi si valutano in un progetto AI?
Errori di contenuto e allucinazioni, fuga di dati riservati o personali, prompt injection, discriminazioni, azioni eseguite senza autorizzazione, dipendenza da un fornitore, costi fuori controllo e interruzioni di servizio. Per ognuno si chiede chi viene danneggiato e come ce ne si accorgerebbe.
Chi deve fare l’AI risk assessment in azienda?
Un piccolo gruppo con il responsabile del processo, IT o sicurezza, chi tratta i dati personali e chi conosce il modello o il fornitore. Il risultato va approvato da chi ha l’autorità di accettare il rischio residuo, di solito la direzione o il responsabile di funzione.
Dal concetto all’applicazione
Vuoi applicare AI risk assessment nella tua azienda?
Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.