Governance AI Enterprise: Registro dei Modelli e Standard di Valutazione
I team AI enterprise dell’inizio del 2026 si stanno concentrando sul controllo del ciclo di vita piuttosto che solo sulle prestazioni dei modelli. I registri dei modelli, le suite di valutazione e la classificazione del rischio stanno diventando requisiti standard.
Perché adesso?
- Decine di modelli e versioni richiedono proprietà e tracciabilità.
- Gli errori dei modelli influenzano sempre più i workflow critici.
- Conformità e preparazione agli audit sono imprescindibili.
Panoramica dello Stack di Governance
- Model registry: tracciamento centralizzato di versioni, fonti dati e note d’uso.
- Evaluation suite: test automatici e verifiche di regressione.
- Risk classification: classificazione del rischio basata sull’uso per ciascun modello.
- Monitoring and audit logs: tracciamento del comportamento e registri degli incidenti.
Cosa cambia nella pratica
- Release gates che bloccano i modelli sotto le soglie minime.
- Filtri di output per prevenire la fuoriuscita di dati sensibili.
- Percorsi decisionali chiari tra team di prodotto, sicurezza e legale.
Passi Rapidi per Iniziare
- Inventariare tutti i modelli e assegnare la proprietà.
- Definire criteri di valutazione per i workflow critici.
- Impostare cicli di revisione e cadenza dei report.
- Tradurre i requisiti di conformità in controlli tecnici.
Riepilogo
La crescita dell’AI enterprise è ora misurata tanto dalla maturità della governance quanto dalla qualità dei modelli. Il focus del 2026 è “AI controllabile”, non solo “AI migliore.”