Checklist modelli di IA general-purpose per founder e compliance leads

Usa questa checklist quando prodotto SaaS, workflow interni o vendor stack dipendono da un modello capace di svolgere molte attivita in contesti diversi. L'obiettivo e sapere quali modelli contano, quale ruolo ha l'azienda, quali evidenze esistono e cosa deve accadere prima di lancio, review cliente o audit.

Nel EU AI Act, l'articolo 53 richiede documentazione tecnica, informazioni per downstream provider, policy copyright e summary pubblico dei contenuti di training. L'articolo 55 aggiunge obblighi per modelli con rischio sistemico. L'articolo 51 spiega la classificazione.

1. Inventaria il modello

Registra nome, provider, versione, hosting, regione, use case, owner, categorie di dati, output, esposizione cliente, fine-tuning, uso interno o prodotto e posizione della documentazione provider.

Pass condition: un reviewer capisce quale modello e usato, chi lo possiede, dove gira, quali dati vede e perche conta.

2. Mappa il ruolo

Definisci se l'azienda e model provider, downstream provider di un sistema AI, deployer, distributore o cliente di una feature vendor. Documenta chi controlla comportamento, intended use, output e modifiche.

Escala a legal se l'azienda modifica materialmente un modello, offre accesso ai clienti o non sa spiegare il proprio ruolo.

3. Controlla evidenze stile articolo 53

Chiedi documentazione tecnica, informazioni di integrazione, capability e limitation notes, policy copyright, training summary, evidenze safety/security, update notices, data settings, retention e contatti compliance o security.

Pass condition: il team risponde alle domande dei buyer da evidenze salvate, non dalla memoria.

4. Valuta rischio sistemico

Chiedi se il provider classifica il modello come sistemico, se ha notificato l'AI Office, quali evaluation esistono, come segnala incidenti gravi e quali cambiamenti generano customer notice.

Per un SaaS downstream, il tema e dependency risk: policy, availability, limits o comportamento del provider possono impattare roadmap e promesse ai clienti.

5. Rivedi dati e privacy

Conferma quali dati personali, cliente, confidenziali, codice o log entrano nel modello. Rivedi retention, training, abuse monitoring, human review, regione, access controls, deletion, diritti degli interessati e bisogno di DPIA, transfer review o vendor risk review.

6. Definisci uso consentito e guardrails

Documenta use case approvato, usi vietati, human review, disclosure, correzione output, escalation, monitoring, limiti delle sales claims e trigger di nuova review.

7. Prepara risposte cliente

Mantieni risposte approvate su provider, training con dati cliente, processing, retention, subprocessors, human oversight, updates, incidenti e documentazione condivisibile.

8. Inseriscilo nel release management

Prima di lancio o cambio modello, conferma inventario, ruolo, vendor evidence, privacy review, security review, disclosure, support materials, monitoring, rollback e reassessment triggers.

FAQ

A cosa serve questa checklist?

Trasforma l'uso dei modelli in un workflow ripetibile: inventario, ruolo, evidenze, privacy, security, guardrails, risposte cliente e change management.

Quando conta per SaaS?

Quando il team costruisce, compra, integra, fine-tuna, deploya o dipende da un modello di IA general-purpose.

Cosa documentare prima?

Inventario e ruolo. Poi evidenze provider, fatti privacy e security, regole d'uso, risposte cliente e release triggers.

Sources

• Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 51.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 53.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 55.
• European Commission, Drawing-up a General-Purpose AI Code of Practice.