L’adozione di sistemi di intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali ha reso evidente un problema che i modelli di compliance tradizionali, pensati per flussi di dati statici e prevedibili, non erano attrezzati a governare: la natura dinamica, auto-apprendente e spesso opaca degli algoritmi di machine learning. Un sistema di raccomandazione, un modello di scoring creditizio o un motore di screening curriculare non processano dati personali secondo logiche documentabili una tantum, bensì secondo pattern statistici che evolvono nel tempo, che possono incorporare bias latenti nei dataset di addestramento e che restituiscono output non pienamente spiegabili nemmeno a chi li ha progettati.In questo scenario, il Regolamento (UE) 2016/679, il GDPR, resta il perimetro normativo cogente per qualsiasi trattamento di dati personali effettuato tramite sistemi di IA, ma da solo non fornisce gli strumenti organizzativi per gestire rischi che sono specifici della tecnologia algoritmica, quali il drift del modello, la robustezza, la qualità e la rappresentatività dei dataset, la tracciabilità delle decisioni automatizzate e la gestione del ciclo di vita del modello stesso. È proprio in questo spazio che si inserisce ISO/IEC 42001:2023, pubblicata da ISO/IEC nel dicembre 2023 e riconosciuta come il primo standard internazionale certificabile per un sistema di gestione dell’intelligenza artificiale, denominato AIMS, acronimo di AI Management System.Indice degli argomenti