L’entrata in vigore del regolamento europeo sull’intelligenza artificiale – il celebre AI Act – sta introducendo nuove sfide per le aziende. Il regolamento richiede una maggiore attenzione alla gestione dei dati e alla sicurezza, ma offre anche opportunità per chi saprà adattarsi.
Per capire meglio quale sarà il reale impatto sulle organizzazioni, abbiamo chiesto il parere di Petrina Steele e Kully Singh, rispettivamente Business Development Senior Director e Director Legal, Data & Privacy Office di Equinix
Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale e le implicazioni per le aziende: cosa cambia con l’AI Act
Il 1° agosto 2024 è ufficialmente entrato in vigore l’EU AI Act, la prima normativa completa e vincolante sull’intelligenza artificiale (AI) a livello mondiale. Le aziende hanno ora 24 mesi per adeguarsi ai requisiti previsti, e la normativa è destinata a influenzare non solo l’Unione Europea, ma anche altre giurisdizioni globali. Infatti, come accaduto con il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), è probabile che l’EU AI Act ispiri normative simili anche in altri paesi.
Questo regolamento impone obblighi sia alle aziende che sviluppano modelli di AI sia a quelle che li utilizzano. Il rispetto delle nuove regole diventa essenziale per poter operare nel mercato europeo senza incorrere in sanzioni.
Uno dei punti chiave dell’AI Act è la governance dei dati. Le aziende dovranno garantire che i dati utilizzati per addestrare i modelli di IA siano pertinenti, rappresentativi, privi di errori e completi. Ciò comporta un controllo rigoroso sull’origine e sulla gestione di tutti i dati lungo il loro intero ciclo di vita. Questo potrebbe richiedere la creazione di un inventario completo dei dataset AI, che include la provenienza di qualsiasi nuovo dato.
Per le aziende che basano i propri modelli sull’accesso a grandi volumi di dati, la nuova normativa rappresenta una sfida significativa. L’AI federata, che permette di condividere dati in un ambiente sicuro mantenendone il controllo, può essere una soluzione. In quest’ottica, le piattaforme di data marketplace offrono l’opportunità di ampliare i dataset condividendo dati con altri attori, senza però compromettere la sicurezza.
Consigli per le aziende: resilienza dell’AI e l’infrastruttura digitale
Un altro aspetto cruciale riguarda la resilienza dell’infrastruttura AI. Le aziende devono assicurarsi che i loro modelli siano disponibili e funzionanti anche in caso di interruzioni. Questo obiettivo può essere raggiunto con sistemi di geo-ridondanza, che combinano backup in cloud e soluzioni on-premises. La scelta di partner tecnologici con una presenza globale, in grado di offrire data center pronti per i carichi di lavoro AI, può ridurre il rischio di downtime.
Inoltre, l’evoluzione delle tecnologie di raffreddamento a liquido potrebbe supportare il carico di lavoro crescente associato all’AI, garantendo prestazioni elevate in ambienti a bassa latenza.
Nonostante ciò, la sicurezza dei dati e dei modelli AI rimane una preoccupazione centrale. Per garantire la fiducia nei risultati prodotti dai modelli, è necessario essere certi che né i dati né gli algoritmi siano stati compromessi. La privateAI, che consente alle aziende di mantenere il controllo sui propri dati e algoritmi, rappresenta una soluzione efficace per evitare accessi non autorizzati o manipolazioni. Un approccio particolarmente utile, secondo Equinix, è il portare i modelli AI presso la fonte dei dati, evitando di trasferire grandi quantità di informazioni sensibili.
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