La ISO/IEC 42001 è uno standard internazionale pubblicato nel 2023 che definisce come un’organizzazione deve gestire in modo responsabile i sistemi di Intelligenza Artificiale (AI).

Il nome completo è:

ISO/IEC 42001:2023 – Artificial intelligence management system (AIMS)

È il primo standard ISO dedicato specificamente alla governance dell’AI.

Come ottenere la Certificazione

Per ottenere la Certificazione una organizzazione deve, in estrema sintesi:

• creare e implementare il Sistema di Gestione (Politica e procedure);
• realizzare delle valutazioni interne (audit interni, riesami direzione, formazione interna, raccolta evidenze);
• richiedere un Audit di terza parte ad un Ente di Certificazione accreditato;
• superare annualmente le verifiche dell’Ente di Certificazione coinvolto nel processo;
• aggiornare e monitorare costantemente il Sistema di Gestione per poter superare le verifiche periodiche.

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A cosa serve

La ISO 42001 aiuta aziende ed enti a:

• sviluppare e usare sistemi AI in modo controllato;
• ridurre rischi legali, etici e operativi;
• garantire trasparenza e tracciabilità;
• gestire sicurezza, bias, privacy e affidabilità;
• dimostrare conformità verso clienti, partner e regolatori.

In pratica, è simile a ciò che la International Organization for Standardization ha fatto con: ISO 9001 per la qualità, ISO 27001 per la sicurezza informatica, ma applicato all’AI !

Cos’è un AIMS

Lo standard introduce il concetto di:

Artificial Intelligence Management System (AIMS)

cioè un sistema organizzativo per governare l’AI attraverso:

• policy aziendali;
• gestione dei rischi;
• controlli tecnici;
• audit;
• monitoraggio continuo;
• responsabilità e ruoli definiti.

Cosa copre

La ISO 42001 tratta temi come:

Governance AI

• ruoli e responsabilità;
• supervisione umana;
• accountability.

Gestione del rischio

• errori del modello;
• bias e discriminazioni;
• uso improprio;
• impatti reputazionali.

Dati

• qualità dei dataset;
• provenienza;
• protezione dei dati personali.

Ciclo di vita AI

• progettazione;
• training;
• validazione;
• deployment;
• monitoraggio.

Trasparenza

• documentazione;
• spiegabilità;
• comunicazione agli utenti.

Sicurezza e resilienza

• robustezza dei modelli;
• protezione da attacchi;
• continuità operativa.

A chi interessa

È utile per:

• aziende che sviluppano AI;
• software house;
• SaaS con funzionalità AI;
• banche;
• sanità;
• pubblica amministrazione;
• consulenza;
• aziende che usano LLM o AI generativa.