Rischi e opportunità dell’AI, cosa cambia con l’EU AI Act

L’entrata in vigore dell’EU AI Act, uno dei primi regolamenti completi e vincolanti sull’intelligenza artificiale, introduce nuove sfide per le aziende. Le norme impongono rigorosi requisiti in termini di governance dei dati, resilienza e sicurezza informatica. Petrina Steele, Senior Director of Business Development, e Kully Singh, Director, Legal, Data & Privacy Office di Equinix, offre spunti su come affrontare queste complessità, con un focus sull’implementazione della private AI.

L’EU AI Act, una nuova era per la regolamentazione dell’Intelligenza Artificiale

Il 1° agosto ha segnato una data cruciale: l’EU AI Act è entrato in vigore, avviando un conto alla rovescia di 24 mesi per l’entrata a regime di tutte le disposizioni. Questo atto legislativo si pone come uno standard globale per la regolamentazione del rischio IA, con un impatto che si estenderà ben oltre i confini dell’Unione Europea.

Le aziende, specialmente quelle multinazionali che operano con l’IA nell’UE, dovranno adeguarsi a un nuovo quadro normativo. Come avvenne con il GDPR per la protezione dei dati, si prevede che l’AI Act ispiri future normative IA in altre giurisdizioni. Tuttavia, molte organizzazioni non sono ancora preparate per le modifiche richieste. Questo impone alle imprese di ripensare le loro strategie IA per garantire conformità, senza perdere competitività.

La sfida della governance dei dati

Uno dei punti chiave del nuovo regolamento è la governance dei dati, che richiede dataset rappresentativi, pertinenti e privi di errori. Le aziende devono garantire un controllo rigoroso sui dati utilizzati per l’addestramento dei modelli IA, con un focus sulla provenienza e sull’integrità dei dati acquisiti da terze parti.

Per far fronte a queste sfide, l’apprendimento federato rappresenta una valida soluzione. Questa tecnologia permette alle aziende di condividere e accedere ai dati all’interno di un ambiente sicuro e neutrale, espandendo i dataset senza compromettere la governance e la sicurezza dei dati. In tal modo, le imprese possono migliorare l’efficacia dei loro modelli IA, rimanendo conformi alle normative.

Resilienza dell’IA, la chiave per la continuità operativa

Un altro aspetto cruciale è la resilienza dell’IA, ossia la capacità di garantire che i modelli IA siano sempre operativi e disponibili. Ciò può essere ottenuto attraverso diverse strategie, tra cui:

• Geo-ridondanza, che consente di distribuire i dati e i modelli IA tra diverse location per evitare interruzioni.
• Collaborare con fornitori di infrastrutture digitali con data center globali, che offrano alta disponibilità e capacità di backup.
• Sfruttare tecnologie innovative, come il raffreddamento a liquido, per supportare carichi di lavoro ad alta intensità.

Private AI e sicurezza dei dati

Un’area particolarmente delicata è quella della sicurezza dei dati e dei modelli IA. Le organizzazioni devono garantire che né i dati né i modelli siano compromessi da accessi non autorizzati. In questo contesto, l’AI federata e la private AI giocano un ruolo fondamentale, consentendo la condivisione dei dati tra partner mantenendo il controllo sugli algoritmi proprietari.

Inoltre, la private AI permette di spostare i modelli IA verso la fonte dei dati, riducendo la necessità di trasferire grandi volumi di dati sensibili e minimizzando così i rischi di sicurezza.

Gestire la complessità con la private AI

Man mano che le aziende avanzano nel loro percorso di implementazione dell’IA, l’adozione di una strategia di private AI può rappresentare una valida soluzione per gestire le crescenti complessità normative. L’uso di infrastrutture cloud ibride e soluzioni AI as a Service (AIaaS) consente alle imprese di gestire i carichi di lavoro in modo efficiente, garantendo al contempo la conformità.

L’approccio di private AI non solo migliora l’efficienza dei modelli, ma offre alle aziende la flessibilità di adattarsi rapidamente a un contesto normativo in continua evoluzione.

Prepararsi al futuro normativo

L’entrata in vigore dell’EU AI Act richiede alle aziende di adottare un approccio proattivo per conformarsi ai nuovi requisiti in termini di governance, resilienza e sicurezza. La strategia di private AI può aiutare le organizzazioni a gestire queste complessità, permettendo loro di sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale rimanendo allineate ai più alti standard normativi.

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