La crescente integrazione dell’Artificial Intelligence (AI) nei processi aziendali sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni raccolgono informazioni, analizzano dati e monitorano trend futuri. Questo cambiamento offre nuove prospettive per le attività di internal audit, permettendo alle aziende di gestire i controlli e i rischi con maggiore efficacia e puntualità.
L’AI e il Nuovo Ruolo dell’Internal Audit
L’AI si afferma come una risorsa fondamentale per l’internal audit, specialmente nei contesti in cui i processi aziendali si fanno più complessi e i dati da analizzare crescono in modo considerevole. Grazie all’AI, molte attività ripetitive possono essere automatizzate consentendo agli auditor di ridurre il tempo necessario di lavorazione, liberando così risorse per attività strategiche.
L’adozione dell’AI, oltre a rendere più rapide ed efficaci diverse attività, consente di identificare pattern e anomalie con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali. Questo approccio non solo potenzia il lavoro degli auditor, ma eleva la qualità complessiva del controllo, riducendo errori e mitigando i rischi di non conformità e irregolarità. Ne deriva la capacità di monitorare in tempo reale le attività aziendali, consentendo un rilevamento tempestivo di comportamenti anomali.
L’analisi predittiva basata sui dati storici offre inoltre la possibilità di identificare trend e prevedere rischi futuri. Grazie a ciò, l’audit interno può passare da un approccio reattivo a uno predittivo, rafforzando la strategia di gestione del rischio dell’azienda. In aggiunta, l’AI consente un’analisi più approfondita e completa dei dati provenienti da diverse fonti, offrendo una visione globale delle operazioni aziendali e permettendo di personalizzare le strategie di audit in base alle specifiche esigenze dell’organizzazione.
Nuove Sfide per l’Internal Audit nella Gestione dei Rischi e della Privacy
L’adozione dell’Artificial Intelligence in azienda non si limita a offrire opportunità, ma introduce anche rischi e sfide significative, in particolare nella gestione della privacy. Gli algoritmi di AI, elaborando grandi quantità di dati, tra cui informazioni sensibili, richiedono l’implementazione di misure di protezione stringenti. In questo contesto, gli auditor interni devono acquisire competenze avanzate oltre a quelle tradizionali, comprendendo a fondo il funzionamento dell’AI, il suo utilizzo in azienda e i rischi associati. È fondamentale che si specializzino in settori chiave come data governance, data quality, etica e conformità normativa, in particolare rispetto all’AI Act, che regola l’uso responsabile dell’AI nell’Unione Europea.
Parallelamente, le aziende sono chiamate a implementare strutture solide di data governance che garantiscano la protezione dei dati, sia aziendali che degli utenti, conformemente alle normative vigenti, riducendo al minimo i rischi legati alla sicurezza e alla privacy.
L’Importanza di un Approccio Multidisciplinare
Per affrontare la complessità dei sistemi di AI, è essenziale adottare un approccio multidisciplinare. Gli auditor interni devono collaborare con esperti di AI, professionisti della data governance, tecnici e specialisti in normativa ed etica. Questa cooperazione è cruciale non solo durante l’implementazione di nuovi sistemi di AI, per garantirne la corretta impostazione fin dall’inizio, ma anche nella fase di valutazione e monitoraggio dei sistemi già in uso.
Oltre a verificare la conformità delle applicazioni AI con gli standard di gestione responsabile ed etica, come l’ISO 42001, gli auditor, supportati dagli altri professionisti, devono assicurarsi che gli algoritmi siano affidabili e che i dati utilizzati siano accurati, coerenti e privi di bias.
La funzione di internal audit può inoltre dare il proprio contributo per valutare se la strategia di AI dell’Azienda sia allineata agli obiettivi organizzativi e possa offrire un vantaggio competitivo, garantendo un monitoraggio continuo e un aggiornamento dei controlli in base all’evoluzione delle minacce e delle normative.
Le Tre Componenti Chiave di un Framework di Audit per l’AI
Un approccio efficace per l’audit dell’AI si basa su un framework caratterizzato da tre elementi chiave:
- Strategia: Gli auditor devono verificare che la strategia di AI adottata dall’organizzazione sia adeguata e coerente con gli obiettivi aziendali. Questa strategia dovrebbe includere piani per sfruttare le opportunità offerte dall’AI, affrontare le minacce potenziali e prevedere investimenti in formazione, ricerca e sviluppo.
- Governance: È fondamentale valutare se la governance dell’AI, composta da strutture, procedure e processi, sia implementata in modo da sostenere il raggiungimento degli obiettivi aziendali. Gli auditor devono prestare particolare attenzione alla qualità e all’architettura dei dati.
- Fattore Umano: Gli auditor devono garantire che tutte le attività legate all’AI siano svolte in maniera etica, trasparente e conforme alle normative, evitando qualsiasi forma di pregiudizio o bias.
Il ruolo di Planetica nel supporto all’internal audit e all’implementazione dell’AI
Planetica, forte della propria esperienza multidisciplinare e competenza nell’ambito della sicurezza informatica e dell’audit, rappresenta il partner ideale per assistere le aziende nell’adozione e nell’auditing dei sistemi AI. Le nostre attività comprendono:
- Valutazione dei rischi inerenti all’AI e la definizione di un piano di audit personalizzato.
- Supporto nella verifica dell’adeguatezza ed efficacia delle misure di data governance, inclusa la conformità agli standard come ISO 42001.
- Adeguamento e revisione documentale per la conformità all’AI Act.
- Collaborazione con i team ICT e i fornitori tecnologici per implementare soluzioni AI in modo sicuro e responsabile.
- Formazione specifica sui temi di AI, sicurezza dei dati e innovazione, per garantire che la funzione di internal audit e le altre aree aziendali siano sempre aggiornate sulle nuove sfide e opportunità.
