Perché ogni azienda ha bisogno di una distinta base basata sull'intelligenza artificiale

Proteggere i sistemi di intelligenza artificiale rimane una delle sfide più ardue nella tecnologia aziendale odierna. E la posta in gioco non fa che aumentare. Gartner prevede che il 40% delle applicazioni software aziendali nel 2026 includerà l'intelligenza artificiale agentica, rispetto a meno del 5% attuale. Analogamente, IDC prevede che il 45% delle interazioni tra prodotti e servizi IT utilizzerà gli agenti come interfaccia principale entro il 2028. La corsa all'implementazione dell'intelligenza artificiale sta superando la comprensione, da parte della maggior parte delle organizzazioni, del funzionamento effettivo di questi sistemi e, con questa corsa, aumenta l'esposizione a rischi come l'avvelenamento dei modelli, la fuga di dati, i bias e le allucinazioni. Per colmare questa lacuna, le aziende hanno bisogno di un nuovo livello di trasparenza: una distinta base (AI BOM) per l'intelligenza artificiale.

Simile a una distinta base software, una distinta base AI è un elenco completo di ciò che viene inserito in ogni modello o soluzione di intelligenza artificiale all'interno dello stack tecnologico di un'organizzazione. Crea trasparenza in tutta l'azienda e semplifica la verifica e l'adattamento al cambiamento delle condizioni aziendali. Poiché le organizzazioni si affidano sempre più all'intelligenza artificiale per automatizzare i flussi di lavoro e prendere decisioni, una distinta base AI fornisce una base necessaria per operazioni di intelligenza artificiale responsabili, sicure e verificabili.

Distinta base dell'intelligenza artificiale: un imperativo aziendale strategico

Con la rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale da progetti pilota sperimentali a piattaforme aziendali mission-critical, la complessità e il profilo di rischio di questi sistemi aumentano drasticamente. Mentre l'automazione tradizionale, più strutturata, è logica, basata su regole e sistematica, l'automazione agentica implica la cognizione. Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale si assumono sempre più compiti che richiedono creatività, capacità decisionale e apprendimento dall'esperienza, il potenziale ambito dell'automazione si espande significativamente. Allo stesso tempo, a differenza del software tradizionale, i sistemi di intelligenza artificiale sono assemblati da più componenti interdipendenti, come interfaccia utente, API, gateway, modelli, set di dati, prompt, funzionalità, database vettoriali, librerie e acceleratori hardware. Per promuovere iniziative di intelligenza artificiale in modo responsabile e su larga scala, è fondamentale che le organizzazioni abbiano una chiara comprensione di cosa entra esattamente nei sistemi di intelligenza artificiale e di come ogni componente unico dovrebbe cambiare nel tempo.

Una distinta base AI fornisce esattamente questo livello di visibilità. È un inventario strutturato che cattura ogni componente, dipendenza e interazione nell'intero Ciclo di vita dell'intelligenza artificialeOltre ai modelli e ai set di dati, un BOM AI efficace include dettagli su , il ecosistema completo che alimenta un'applicazione di intelligenza artificiale:

• Interfacce utente (UI) come schermate di chat, portali, dashboard e pannelli di controllo in cui gli esseri umani interagiscono con l'intelligenza artificiale.
• API e integrazioni tra cui REST, GraphQL, webhook e connettori di sistema che consentono all'intelligenza artificiale di interagire con le applicazioni aziendali.
• Ambiente di runtime e hostingdove viene distribuita l'intelligenza artificiale (Docker, Kubernetes, AWS Bedrock, Azure OpenAI e on-prem) e vengono utilizzate le risorse di elaborazione (CPU, GPU e memoria).
• Framework di esecuzione e orchestrazione tra cui strumenti come LangChain, Semantic Kernel, Autogen, NVIDIA NeMo e CrewAI che gestiscono prompt, flussi, chiamate di strumenti e comportamento degli agenti.
• Livelli di sicurezza e governance come ruoli IAM, controlli token, crittografia, registrazione, audit e policy di utilizzo.
• Osservabilità e monitoraggio compresi costi, latenza, deriva, prestazioni, utilizzo e monitoraggio del rischio nel tempo.

Questi elementi si uniscono in un mappa completa e dinamica che rivela non solo cosa contiene il tuo sistema di intelligenza artificiale, ma anche i where è venuto da, come si comporta, chi lo usa, dove funziona e come è governatoIn altre parole, un BOM AI funge da unica fonte di verità che inizia come un documento tecnico e si evolve in un garanzia aziendale e artefatto normativo.

Una volta automatizzata, la distinta base dell'IA non è più solo una risorsa ingegneristica, ma un requisito normativo, un quadro di sicurezza e un costruttore di fiducia aziendaleGarantisce la piena trasparenza su ogni modello, set di dati, strumento e dipendenza, consente la riproducibilità attraverso snapshot precisi di configurazione e ambiente e stabilisce governance e responsabilità tracciando origini, versioni e percorsi decisionali del modello. Rafforza la sicurezza identificando le vulnerabilità in input, dipendenze e artefatti del modello, supportando al contempo i quadri normativi globali attraverso spiegabilità documentata, equità e controlli del rischio. Inoltre, migliora la verificabilità mantenendo registrazioni immutabili ed end-to-end delle modifiche del sistema, delle variazioni delle prestazioni e del comportamento del modello nel tempo.

Un approccio aziendale al ciclo di vita della distinta base dell'intelligenza artificiale: dall'inventario statico al sistema di governance vivente

La maggior parte dei framework di distinta base (BOM) basati sull'intelligenza artificiale si concentra esclusivamente sulla documentazione di modelli e set di dati. Tuttavia, le aziende avanzate nell'era dell'intelligenza artificiale agentica necessitano che la loro BOM basata sull'intelligenza artificiale sia un asset digitale vivo, operativo e costantemente governato, non solo un documento di conformità statico. E le organizzazioni più efficaci garantiscono che la loro BOM basata sull'intelligenza artificiale si evolva parallelamente al loro ecosistema di intelligenza artificiale. L'approccio migliore abbraccia strategia, ingegneria, governance e gestione del rischio, rendendola completa dal punto di vista tecnico e attuabile dal punto di vista organizzativo.

Un ciclo di vita BOM AI maturo e di livello aziendale dovrebbe includere cinque fasi principali:

1. Scopri e definisci: Identificare e classificare tutti i componenti dell'IA, inclusi modelli, set di dati, strumenti, prompt, API, risorse infrastrutturali e ambienti di esecuzione. Stabilire limiti di visibilità, ambito e proprietà.
2. Governare e standardizzare: Definire formati di metadati, strutture di versioning, standard di documentazione e ruoli di proprietà. Impostare un repository centralizzato di BOM AI allineato ai requisiti di governance, conformità e sicurezza.
3. BOM di base: Eseguire il reverse engineering e documentare i sistemi di intelligenza artificiale esistenti, acquisendo dipendenze, discendenza dei dati, provenienza dei modelli, ambienti di runtime e modelli di utilizzo. Stabilire la "fonte di verità" iniziale per le risorse di intelligenza artificiale.
4. Automatizzare e integrare: Integra la generazione e gli aggiornamenti delle BOM nei flussi di lavoro CI/CD, DevOps e MLOps. Abilita il monitoraggio automatico delle modifiche ai modelli, degli aggiornamenti dei dataset, delle dipendenze e degli indicatori di rischio durante l'intero ciclo di vita.
5. Monitorare e migliorare: Monitorare costantemente i sistemi di intelligenza artificiale per individuare eventuali derive, degrado delle prestazioni, bias, costi, utilizzo, vulnerabilità di sicurezza e maturità della conformità. Abilitare avvisi, report di governance e cicli di miglioramento continuo. 

Il costo della mancata implementazione dell'AI BOM

Ignorare la necessità di una distinta base (BOM) per l'IA non rappresenta solo una lacuna di governance, ma anche un rischio aziendale. Senza sapere su cosa si basano i propri sistemi di IA, da dove provengono i modelli e i dati o come si comportano nel tempo, le organizzazioni rischiano di essere esposte a normative e di non poter scalare l'IA. È importante notare che, con la maturazione del panorama normativo, inclusa la Legge dell'UE sull'IA, ISO 42001 e i framework NIST entrano in vigore: le aziende avranno bisogno di prove di discendenza, spiegabilità e controllo dell'IA. Senza una distinta base (BOM) dell'IA, diventa estremamente difficile, spesso impossibile, dimostrare la conformità.

Oltre alle preoccupazioni normative, vi sono rischi per la sicurezza e la reputazione. Componenti nascosti, modelli non verificati o richieste non controllate possono portare a perdite di dati, pregiudizi, allucinazionio persino comportamenti di intelligenza artificiale compromessi. E quando qualcosa va storto, la mancanza di una distinta base (BOM) di intelligenza artificiale spesso significa che non è possibile rintracciarlo o risolverlo. La governance alla velocità dell'intelligenza artificiale è fondamentalmente diversa dalla governance IT tradizionale. Richiede un monitoraggio continuo per la sicurezza, la spiegabilità e la conformità, man mano che le capacità evolvono in tempo reale.

Per dirla in parole povere, poiché le aziende sono sempre più desiderose di vedere Il ROI Dai loro investimenti in IA, senza una distinta base (BOM) di IA, le organizzazioni dedicano più tempo alla risoluzione dei problemi, alla riconvalida, alla riqualificazione o alla ricostruzione delle soluzioni di IA, perché non esiste un'unica fonte di verità. Quando ciò accade, è impossibile implementare con sicurezza l'IA in diverse unità aziendali, settori o mercati senza sapere quali risorse si stanno implementando, come si evolvono e come sono gestite.

La domanda non è più: "Abbiamo l'intelligenza artificiale?" È, “Sappiamo su cosa si basa la nostra intelligenza artificiale e possiamo fidarci su larga scala?” Una distinta base AI fornisce la chiarezza di cui le aziende hanno bisogno per generare valore duraturo.