Le soluzioni per integrare l'AI in azienda nel rispetto della protezione dei dati e della conformità alle normative
Scenario 1: Soluzione con modulo LLM proprietario
Per le aziende che necessitano di un controllo completo sui propri dati e desiderano una soluzione altamente personalizzabile, la scelta di sviluppare un modulo LLM proprietario può essere ideale. Questa strategia consente una piena gestione dei dati e delle funzionalità dell’AI, adattando l'algoritmo ai requisiti specifici dell’azienda. Tuttavia, un LLM proprietario richiede notevoli risorse tecniche, sia in termini di sviluppo che di mantenimento, rappresentando quindi un investimento elevato. Questo approccio si rivela quindi adatto alle aziende che possono sostenere tali costi, soprattutto quando il modulo AI rappresenta una componente strategica o addirittura centrale per il business.
Per aziende in cui l’AI non è il core business, come ad esempio imprese manifatturiere o società che gestiscono servizi standardizzati, l’adozione di un LLM proprietario potrebbe risultare troppo costosa e complessa, senza un ritorno economico proporzionato. In questi casi, l’integrazione di moduli AI esterni potrebbe offrire maggiore valore senza l’impegno oneroso di risorse interne.
Scenario 2: Soluzione con moduli AI esterni
Quando un’azienda cerca una soluzione più agile e modulabile, spesso opta per l’integrazione di moduli AI esterni. Questo approccio offre una maggiore flessibilità, permettendo all’azienda di selezionare strumenti specifici per rispondere a diverse esigenze operative senza dover sviluppare un’infrastruttura AI proprietaria.
Un vantaggio chiave di questa strategia è la possibilità di applicare moduli AI "più liberi" da restrizioni in tutte quelle aree in cui i dati trattati non sono critici o sensibili. Ad esempio, un’azienda di e-commerce potrebbe integrare un modulo AI per il miglioramento dell’esperienza utente attraverso suggerimenti di prodotto personalizzati, dove l'analisi si basa su dati aggregati e non sensibili. In questo caso, il rischio legato alla condivisione dei dati è ridotto, poiché il trattamento di informazioni sensibili non è coinvolto, permettendo di mantenere l'attenzione sui costi e sui tempi di implementazione.
D’altra parte, per le attività o i dati che richiedono un elevato livello di riservatezza – come ad esempio informazioni su transazioni finanziarie o dati personali dei clienti – è consigliabile mantenere un controllo interno o adottare altre misure per evitare la condivisione con fornitori esterni. Questa strategia consente di calibrare l'adozione dei moduli AI esterni solo nelle aree dove i dati non sono critici, mantenendo riservate le informazioni più sensibili e al contempo sfruttando l’AI per attività secondarie.
Best Practice per la condivisione sicura dei dati
Indipendentemente dall'approccio scelto, alcune best practice sono essenziali per assicurare la protezione dei dati aziendali e garantire la conformità durante la collaborazione con fornitori di AI:
- Crittografia e controllo degli accessi: La crittografia dei dati e la gestione rigorosa degli accessi sono fondamentali per mantenere al sicuro le informazioni sia in transito che a riposo.
- Audit regolari e valutazione della conformità dei fornitori: Le aziende dovrebbero effettuare verifiche periodiche sui fornitori per assicurarsi che rispettino gli standard di sicurezza e conformità, evitando possibili rischi derivanti da pratiche non sicure.
- Contratti di trattamento dati (DPA) e riservatezza (NDA): Gli accordi contrattuali dovrebbero specificare chiaramente limiti d’uso e responsabilità in merito alla gestione dei dati da parte di fornitori esterni, includendo clausole di riservatezza.
- Tecniche di anonimizzazione e mascheratura dei dati: Dove possibile, è consigliabile anonimizzare o mascherare i dati prima della condivisione con fornitori esterni per ridurre ulteriormente i rischi di esposizione.
In sintesi, la scelta tra un modulo LLM proprietario e i moduli AI esterni dipende dal livello di personalizzazione, controllo e flessibilità richiesti dall’azienda.
Mentre un modulo AI proprietario consente il massimo livello di personalizzazione e protezione dei dati, questo comporta costi più elevati e un impegno di risorse che potrebbe non essere giustificato per aziende in cui l’AI non è il core business.
D’altra parte, l’integrazione di moduli AI esterni è una soluzione scalabile e rapida, particolarmente indicata quando l’azienda necessita di flessibilità e velocità di implementazione e può gestire i dati in modo selettivo, riservando le informazioni più sensibili a gestioni interne.