Classificazione dei sistemi AI: Guida pratica per team SaaS

La classificazione dei sistemi AI e il passaggio operativo che decide quali regole, controlli, evidenze e percorsi di revisione si applicano a una funzione AI, a un workflow interno o a uno strumento di terze parti. Per i team SaaS, il risultato utile non e una nota con un'etichetta. E una decisione documentata che product, engineering, legal, security e compliance possono usare quando costruiscono, acquistano, lanciano, monitorano e spiegano il sistema.

L'EU AI Act rende la classificazione importante perche categorie diverse di sistemi AI possono attivare obblighi diversi. Per i sistemi ad alto rischio possono diventare rilevanti risk management, data governance, documentazione tecnica, logging, trasparenza, supervisione umana, accuratezza, robustezza, cybersecurity e monitoring.

Perche conta nella pratica

Senza classificazione, il team non sa quali controlli applicare, chi approva il lancio, quali prove conservare o come rispondere ai clienti. Nel SaaS l'AI spesso entra per piccoli passaggi: sintesi nel supporto, copiloti interni, scoring fornito da un vendor o modelli incorporati in workflow esistenti.

La classificazione aiuta anche la readiness commerciale. I clienti enterprise chiedono dove viene usata l'AI, quali dati tocca, se gli output influenzano utenti e quali controlli impediscono automatizzazioni improprie. Una classificazione documentata consente risposte basate su evidenze.

Cosa classificare

Partite da un inventario ampio: funzionalita di prodotto, workflow interni, servizi vendor, integrazioni di modelli, automazioni e processi di supporto decisionale che usano AI o machine learning. Includete anche classificazione, raccomandazioni, prioritizzazione, estrazione, scoring, previsione, moderazione, personalizzazione e sintesi.

Per ogni sistema registrate cosa fa, se e interno o fornito da vendor, quali dati tratta, chi e interessato, se l'output informa, raccomanda o decide, se e prevista revisione umana, dove viene usato e se tocca contesti sensibili o regolati.

Workflow pratico

Definite trigger di review: nuovo feature AI, cambio di finalita, nuova fonte dati, nuovo vendor AI, modifica della supervisione umana, nuovo mercato o domanda cliente che mostra che la classificazione precedente e insufficiente.

Raccogliete poi i fatti minimi con un intake breve: finalita, dati, persone interessate, workflow, revisione umana, vendor o modello, geografia e product owner. La classificazione iniziale serve a instradare il caso: fuori da un'analisi profonda, normale strumento di produttivita o review piu approfondita per contesti sensibili o possibile alto rischio.

Documentate il razionale. Una label isolata e debole. Una buona decisione spiega fatti, fonti, reviewer e data di riesame. Collegate poi la classificazione ai controlli: risk assessment, data governance, vendor review, supervisione umana, logging, test, notice, documentazione cliente e monitoring.

Quando considerare l'alto rischio

Non ogni funzione AI SaaS e ad alto rischio. Ma un team non dovrebbe escludere l'analisi solo perche si tratta di software. L'Article 6 dell'AI Act descrive i percorsi di classificazione high risk, compresi prodotti regolati e aree dell'Annex III. Attenzione particolare e richiesta per lavoro, worker management, servizi essenziali, educazione, credito, law enforcement, migrazione, giustizia, processi democratici, usi biometrici e componenti di sicurezza.

La risposta dipende da sistema, finalita, contesto e ruolo dell'organizzazione. Uno strumento interno di drafting e diverso da un sistema che valuta candidati o influenza l'accesso a un servizio importante.

Evidenze da conservare

Conservate inventario AI, intake, decisione, razionale, owner e approver, fonti consultate, risk assessment, vendor review, controlli attivati e data del prossimo review. Queste evidenze aiutano audit, review cliente e aggiornamenti futuri.

Errori comuni

Classificare troppo tardi e il primo errore. Il secondo e trattare l'AI del vendor come un problema esterno. Il team SaaS deve capire il proprio uso, i dati, l'impatto e i controlli. Altri errori sono label vaghe, mancato collegamento con change management e processo separato da security review, privacy review, vendor risk, launch approval, incident response e customer trust.

FAQ

Qual e lo scopo pratico?

Decidere quale percorso di governance si applica al caso AI e creare evidenza per tale decisione.

Quando si applica al SaaS?

Quando un team costruisce, compra, integra, vende o usa in modo materiale un sistema AI nel prodotto o nelle operazioni.

Cosa documentare prima?

Finalita, dati, persone interessate, impatto decisionale, revisione umana, vendor, geografia, owner, risultato, razionale e controlli attivati.

Fonti

• Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
• European Commission guidance on high-risk AI systems.
• NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework.