Checklist classificazione dei sistemi AI per fondatori e compliance lead

La classificazione dei sistemi AI non e solo un parere legale. Per un team SaaS e utile quando aiuta prodotto, engineering, legal, security e compliance a capire quali controlli, evidenze e review servono.

Parti da un inventario reale: feature AI per clienti, tool interni, vendor, integrazioni di modelli e funzionalita pianificate. Per ogni sistema registra cosa fa, quali dati usa, chi lo usa, chi puo essere impattato, se l'output e consultivo o decisionale e chi e l'owner.

Chiarisci il ruolo aziendale. Il team sviluppa il sistema, lo modifica in modo sostanziale, lo offre sotto il proprio brand o usa un sistema terzo internamente? Questa risposta influenza obblighi e prove.

Valuta il possibile alto rischio guardando finalita e contesto. Non classificare dal nome del modello. Un assistente per bozze interne non e uguale a un sistema usato in recruiting, accesso a servizi essenziali, credito, formazione o componenti di sicurezza.

Documenta la motivazione: nome sistema, finalita, ruolo, risultato, ragioni, fonti, reviewer, data e trigger di nuova review. Una label senza spiegazione e debole in un audit o in una security review cliente.

Definisci i trigger: nuovo modello, nuovi dati, cambio di finalita, nuovo mercato, modifica del vendor o passaggio da output consultivo ad automatizzato. Collega questi trigger a product review, vendor review e launch readiness.

Collega la classificazione a evidenze e controlli: inventory AI, ticket prodotto, documenti vendor, analisi del ruolo, approvazioni, change record, privacy review, vendor risk, human oversight, logging, test e spiegazioni per clienti.

Cosa fare ora

• Elenca feature AI, workflow interni e vendor gia usati o in roadmap.
• Assegna un owner e conserva finalita, ruolo, motivazione ed evidenze per ogni decisione.
• Inserisci trigger di review in lanci prodotto, vendor review e cambiamenti materiali.