La fiducia è un’infrastruttura
Sicurezza, privacy, qualità, provenienza dei dati e operazioni di IA responsabili non sono elementi aggiuntivi della nostra tecnologia. Sono parte integrante del modo in cui Pangeanic progetta, fornisce e gestisce sistemi di IA multilingue e servizi di dati.
Questo Trust Center offre ai team responsabili di procurement, sicurezza, aspetti legali e governance dell’IA una visione consolidata di come Pangeanic gestisce la sicurezza delle informazioni, la qualità, la privacy, la provenienza dei dati, il controllo del deployment e la supervisione umana. Quando le evidenze possono essere rese pubbliche, le mettiamo a disposizione. Le informazioni riservate o specifiche di un progetto possono essere fornite nell’ambito di processi di due diligence e valutazione della sicurezza, secondo condizioni appropriate.
L’ambito e l’applicabilità di ciascuna certificazione devono essere valutati in relazione alla specifica entità di Pangeanic, al servizio, all’ambiente di elaborazione e al progetto del cliente. La documentazione dettagliata può essere fornita nell’ambito delle procedure di procurement e delle verifiche di sicurezza.
La fiducia deve durare per l’intero ciclo di vita dell’IA
Il rischio legato all’IA in ambito enterprise non inizia né termina con il modello. Riguarda i dati che entrano nel sistema, le persone e i processi che li trasformano, gli ambienti in cui vengono elaborati, le valutazioni utilizzate per accettare i risultati e i controlli applicati dopo il deployment. Pangeanic considera questi elementi come ambiti di garanzia interconnessi, non come esercizi di conformità separati.
Un’operazione di IA o di dati è affidabile quando un’organizzazione può comprendere da dove provengono i dati, cosa è stato fatto con essi, chi o cosa è intervenuto nel processo, come è stata misurata la qualità, quali controlli sono stati applicati e in quali condizioni può essere utilizzato il sistema risultante.
Sicurezza delle informazioni
I controlli di sicurezza devono proteggere le informazioni durante raccolta, trasferimento, elaborazione, archiviazione e consegna. L’accesso ai sistemi e ai dati dei clienti deve essere regolato in base ai ruoli, alle necessità operative e ai requisiti specifici del progetto.
Verificare quali controlli di sicurezza, ambienti e restrizioni di accesso si applicano specificamente al servizio acquistato.
Privacy e protezione dei dati personali
I dati personali devono essere trattati per finalità definite, minimizzati ove possibile e protetti in funzione della loro natura e dei requisiti del progetto. Le tecnologie di Pangeanic includono funzionalità per il rilevamento dei dati personali, il masking, l’anonimizzazione e il trattamento orientato alla privacy.
Stabilire quali dati personali entrano nel flusso, dove vengono elaborati e se devono essere mascherati o anonimizzati prima di qualsiasi utilizzo successivo.
Provenienza, diritti e licenze dei dati
I dati destinati all’IA non devono essere considerati una materia prima anonima. Provenienza, modalità di raccolta, utilizzi consentiti, condizioni di licenza e restrizioni applicabili determinano se un dataset è adatto all’addestramento, alla valutazione o al deployment.
Verificare la provenienza, la base del consenso o della licenza e gli utilizzi downstream consentiti per ciascun dataset o raccolta.
Qualità, valutazione e supervisione umana
La qualità deve essere misurata rispetto a criteri di accettazione espliciti. A seconda del servizio, possono essere combinati valutazione automatizzata, competenze linguistiche o specialistiche, campionamento, revisione umana, analisi degli errori e soglie definite dal cliente.
Definire metriche di qualità, soglie di accettazione, procedure di revisione e responsabilità per l’approvazione finale.
Controllo del deployment e sovranità dei dati
Le organizzazioni richiedono livelli diversi di controllo sulla propria infrastruttura. Pangeanic supporta architetture progettate per ambienti enterprise e regolamentati, inclusi deployment privati, on-premise e controllati dal cliente quando necessario.
Stabilire dove deve avvenire l’elaborazione, quali infrastrutture possono essere utilizzate e se è necessario un deployment privato, on-premise o isolato.
Tracciabilità e responsabilità
La fiducia richiede la possibilità di ricostruire le decisioni e le fasi di elaborazione rilevanti. Registri operativi, metadati di provenienza, workflow controllati e responsabilità chiaramente definite forniscono le evidenze necessarie per audit, analisi e miglioramento continuo.
Concordare quali registri, informazioni di lineage, report ed evidenze devono essere conservati nell’ambito del progetto.
Evidenze, non dichiarazioni
Un Trust Center non dovrebbe limitarsi ad affermare che un’organizzazione è sicura, conforme o responsabile. Dovrebbe consentire ai clienti di verificare i controlli che sostengono tali affermazioni. Per questo distinguiamo, quando possibile, tra certificazioni indipendenti, politiche pubbliche, controlli tecnici ed evidenze di assurance specifiche per ciascun cliente.