26 Febbraio 2026

Data Governance nell‘era dell’Intelligenza Artificiale

La Data Governance è diventata un elemento critico per l’efficacia e la sicurezza dell’Intelligenza Artificiale e dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Il successo di queste tecnologie nelle organizzazioni non dipende solo dagli algoritmi, ma intrinsecamente dalla qualità dei dati su cui vengono addestrati.

In informatica vige il principio “garbage in, garbage out”: se i dati in ingresso sono scadenti, l’output del sistema sarà inevitabilmente inaffidabile. Senza una solida strategia di gestione, le aziende rischiano di alimentare i propri sistemi con informazioni errate, distorte o non protette, compromettendo sia la conformità normativa, sia le decisioni di business.

La Data Governance moderna deve essere come un’opportunità per utilizzare i dati in modo strategico. Automatizzando i controlli e verificando i dati, essa permette ai data scientist di innovare più velocemente e garantisce alle aziende un ritorno sull’investimento reale e sicuro.

I pericoli dei “dati sporchi”

Quando l’IA opera su dati non ottimali, i difetti vengono ereditati e amplificati, generando inefficienze e perdite di ricavi a valle dei processi.

Allucinazioni, Model Drift e Bias

L’uso di dati di scarsa qualità o incompleti causa comportamenti imprevedibili e degrado delle prestazioni dei modelli:

Allucinazioni: generazione di informazioni palesemente false o distruttive (fenomeno noto anche come data dysphoria).
Model Drift: l’accuratezza del sistema degrada nel tempo quando i dati del mondo reale si discostano da quelli di addestramento obsoleti o incoerenti.
Bias: i modelli addestrati su dati storici non filtrati possono assorbire e amplificare pregiudizi culturali o sociali, portando a risultati discriminatori in ambiti sensibili come assunzioni o prestiti.

Impatto economico e casi reali

Le decisioni aziendali basate su dati inaccurati propagano l’errore a tutti i sistemi, con impatti finanziari importanti. Ecco alcuno casi celebri che dimostrano la gravità del rischio:

Unity Technologies: ha stimato una perdita di circa 110 milioni di dollari a causa dell’ingestione di dati inaccurati in un modello di machine learning pubblicitario.
Samsung Securities: un singolo errore di input ha innescato l’emissione automatizzata di miliardi di azioni duplicate, causando interruzioni di mercato e sanzioni.
Equifax: l’uso di dati errati in un sistema legacy ha generato punteggi di credito inesatti per milioni di consumatori, esponendo l’azienda a class action. (Fonte, link esterno)

Vulnerabilità e Cybersecurity

L’assenza di governance espone anche i sistemi di IA ad attacchi specifici che mirano a manipolare i modelli o ad accedere a informazioni sensibili:

Data poisoning: inserimento di dati corrotti per manipolare il comportamento del modello.
Iniezioni di prompt e inversione del modello: tecniche utilizzate per compromettere l’integrità o la riservatezza delle pipeline di dati.

Data Governance e compliance: GDPR, NIS2 e AI Act

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha trasformato profondamente il panorama normativo, imponendo alle organizzazioni di soddisfare simultaneamente requisiti che riguardano la privacy, la sicurezza informatica e l’etica degli algoritmi. Oggi la conformità si basa su un quadro unificato definito da tre pilastri normativi fondamentali.

GDPR: la protezione dei dati personali nell’addestramento

Il GDPR rimane il fondamento per la tutela dei dati, ma la sua applicazione nell’era dell’IA richiede controlli più rigorosi sui modelli di machine learning.

La raccolta dei dati deve essere chiara e fondata su basi lecite. Pratiche come il recupero indiscriminato di dati biometrici dal web hanno già portato a sanzioni record per aziende come Clearview AI (Fonte, link esterno).
Le PMI devono inoltre bilanciare la necessità di grandi volumi di dati per l’IA con l’obbligo di raccogliere solo ciò che è strettamente necessario allo scopo.

Tutela dei minori e dati sensibili: il trattamento di dati di minori richiede verifiche dell’età e standard elevatissimi.
Privacy by Design: è obbligatorio l’uso di tecniche come l’anonimizzazione, la crittografia e la differential privacy per proteggere le informazioni durante il ciclo di vita del modello.

Direttiva NIS2: sicurezza e resilienza delle infrastrutture

La NIS2 mira a rafforzare la cybersicurezza delle infrastrutture critiche in Europa e regola l’uso dell’IA in modo funzionale.

Ambito di applicazione: se un sistema IA supporta servizi essenziali (es. banche, sanità, energia), rientra automaticamente nei requisiti NIS2.
Gestione della Supply Chain: le aziende devono tracciare la provenienza dei modelli di terze parti richiedendo documentazione tecnica, audit e la Software Bill of Materials.
Gestione dei rischi specifici: minacce come l’avvelenamento dei dati (data poisoning) o la deriva del modello devono essere inserite nel registro dei rischi aziendali con relativi piani di risposta. Entro il 2026 sono attesi standard di cybersicurezza specifici per l’IA legati a questa direttiva.

EU AI Act: classificazione del rischio e qualità dei dati

L’AI Act introduce obblighi specifici per garantire che l’intelligenza artificiale sia sicura, trasparente ed equa.

Livelli di rischio: i sistemi sono classificati in base al rischio (inaccettabile, alto, limitato). Per i sistemi ad “alto rischio”, i set di dati per addestramento, convalida e test devono essere pertinenti, completi e privi di errori.
Data Lineage e trasparenza: gli sviluppatori devono documentare meticolosamente il percorso dei dati, le trasformazioni e le logiche algoritmiche per evitare l’effetto “scatola nera” e permettere verifiche in caso di ispezione.
Mitigazione dei bias: è necessario implementare controlli statistici per identificare e correggere pregiudizi demografici o storici nei dati, garantendo l’equità del sistema.
Supervisione umana: i sistemi devono prevedere meccanismi di controllo umano e tracciabilità (logging) durante tutto il loro ciclo di vita.

Framework internazionali: ISO/IEC 42001

Per gestire queste sfide incrociate, le aziende stanno adottando lo standard internazionale ISO/IEC 42001. Questo standard fornisce una base pratica per strutturare e documentare l’intera architettura di governance e conformità dell’IA in un unico sistema di gestione unificato.

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Data governance nell'era dell'intelligenza artificiale - concetto astratto

Nuovi ruoli e competenze per l’IA Governance

L’introduzione dell’IA generativa sta trasformando la governance dei dati da un’attività di conformità reattiva a una gestione predittiva del rischio. Questa evoluzione richiede l’emergere di figure specializzate e il reskilling dei ruoli tradizionali per gestire la complessità tecnica ed etica dei modelli.

Chi sono i nuovi responsabili dell’IA

Le aziende devono oggi identificare professionisti in grado di operare all’intersezione tra data science, protezione dei dati ed etica.

AI Data Steward: agisce come figura di collegamento tra la scienza dei dati e la governance. Si occupa della “prompt governance”, approva i prompt autorizzati e supervisiona l’utilizzo dei dati per prevenire esiti dannosi.
AI Governance Lead (o AI Gov Lead): è il responsabile dell’accountability del sistema. Cura la documentazione tecnica (model cards), esegue audit sui bias, gestisce il triage degli incidenti causati dall’IA e funge da interfaccia con i regolatori.
AI Ethics Officer: figure introdotte per valutare l’equità dei sistemi, rilevare discriminazioni e garantire che i casi d’uso ad alto rischio non danneggino specifiche popolazioni.
Model Risk Manager: collabora con la data governance per assicurare che i sistemi siano costruiti su dati controllati e gestisce i rischi specifici dei modelli di apprendimento automatico.
Data Governance Analyst: un profilo che combina la gestione della qualità dei dati con la compliance. Monitora il lineage e le regole di validazione, quantificando l’impatto economico dei problemi dei dati.

Il “Reskilling” dei ruoli tradizionali

L’IA non sostituisce le figure esistenti, ma ne espande profondamente le responsabilità.

Data Custodian: oltre alla gestione di accessi e backup, oggi si occupa del monitoraggio continuo (continuous monitoring) e trasmette la telemetria dei modelli per generare allarmi in caso di model drift.
Data Engineer e Architetti: le loro mansioni si estendono alla costruzione di pipeline per addestramento e inferenza, all’integrazione con feature store e alla gestione delle AI data operations.
Data Product Manager: è ora responsabile di “confezionare” dati governati e modelli IA conformi in “prodotti di dati” pronti per generare ricavi aziendali.

Per evitare di operare a “silos” separati, le organizzazioni stanno formando delle Governance Boards multidisciplinari che includono esperti legali, ingegneri, scienziati dei dati ed esperti di business per una supervisione a 360 gradi.

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Framework delle competenze per la Data Governance

Di seguito sono sintetizzate le competenze chiave per i nuovi profili di governance secondo gli standard attuali.

Ruolo	Competenze tecniche	Competenze business / compliance	Soft skills
AI Data Steward	SQL, strumenti di data catalog, data quality e lineage.	Conoscenza del dominio, glossari, requisiti dati dell’AI Act.	Facilitazione tra business e IT, gestione del cambiamento.
Data Engineer	Data modeling, cloud platforms, API, data observability e sicurezza (IAM).	Comprensione dei requisiti di disponibilità, retention e segregazione dei dati.	Problem solving, collaborazione con data scientist e steward.
AI Governance Lead	Modelli ML/GenAI, monitoraggio drift, model registry, bias testing.	Padronanza di AI Act e GDPR, valutazione dei rischi IA per caso d’uso.	Leadership trasversale, negoziazione di trade-off tra velocità e rischio.
Data Governance Analyst	Profiling avanzato, metadati e analisi quantitativa degli impatti (CPDQ).	Traduzione delle norme in controlli misurabili e reportistica per il board.	Storytelling numerico, comunicazione orientata al rischio.

Modelli operativi di Data & AI Governance

Definire la gestione dei dati e dell’IA significa stabilire un modello operativo, ovvero una struttura che chiarisca chi possiede, gestisce e controlla queste risorse. La scelta dipende dal bilanciamento tra controllo, flessibilità operativa e agilità.

Modello Centralizzato

In questo modello, la governance è affidata a un singolo team o organo centrale che prende tutte le decisioni, definisce le policy e impone gli strumenti tecnologici.

Vantaggi: garantisce il massimo livello di coerenza, standardizzazione e semplifica le procedure di audit e conformità normativa.
Svantaggi: può creare colli di bottiglia e rispondere lentamente alle esigenze dei singoli dipartimenti per mancanza di contesto locale.
Quando usarlo: ideale per settori altamente regolamentati (finanza, sanità) o per aziende nelle fasi iniziali della loro strategia sui dati.

Modello Federato

Il processo decisionale è distribuito: ogni business unit o dipartimento gestisce i propri dati in autonomia, rispettando solo principi generali stabiliti a livello corporate.

Vantaggi: elevata agilità e reattività, favorendo una cultura di responsabilizzazione (data ownership).
Svantaggi: rischio di duplicazione degli sforzi, creazione di “silos” e difficoltà nel mantenere la coerenza aziendale.
Quando usarlo: indicato per multinazionali o holding decentralizzate che devono adattarsi a normative locali differenti.

Modello Ibrido

Unisce i due approcci precedenti: un ente centrale definisce le policy e le piattaforme condivise, mentre i singoli dipartimenti le applicano operativamente ai propri dati.

Vantaggi: offre un equilibrio ottimale tra innovazione locale e barriere di sicurezza aziendali (guardrails).
Svantaggi: richiede un’elevata maturità organizzativa e maggiori investimenti iniziali in strumenti interfunzionali, come i cataloghi dati condivisi.
Quando usarlo: è il modello preferito dalle organizzazioni medie o grandi in crescita che vogliono scalare senza sacrificare la sicurezza.

Framework strategici per il controllo dell’Intelligenza Artificiale

Oltre al modello organizzativo, le PMI devono adottare framework specifici per governare le peculiarità tecniche dell’IA.

Governance incentrata sui dati: focus sulla qualità e integrità dei dati per prevenire bias fin dalla fase di addestramento.
Governance incentrata sul modello: si focalizza sul ciclo di vita del modello, sulla sua spiegabilità e sul monitoraggio continuo (MLOps).
Governance basata sul rischio: strutturata per identificare e mitigare minacce come violazioni della privacy o rischi algoritmici.
Governance etica e di sicurezza: focalizzata sulla trasparenza per evitare discriminazioni e sulla protezione da attacchi specifici come la model inversion o la prompt injection.
Governance Federata per l’IA: utilizzata per l’addestramento decentralizzato (federated learning), mantenendo le informazioni sensibili alla fonte.

Affidarsi all’intelligenza artificiale senza dati validati, rappresentativi e privi di errori significa restringere drasticamente il margine di errore aziendale e propagare danni su larga scala. Molte iniziative IA falliscono o restano in fase pilota proprio a causa della mancanza di una governance adeguata.

La data governance moderna è un abilitatore strategico. Chiarendo le responsabilità e garantendo dati certificati, essa permette alle aziende di ottenere un ritorno sull’investimento reale, innovando più rapidamente e in totale sicurezza.