L’intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente il modo in cui le organizzazioni operano, ma la capacità di governarne l’evoluzione non procede con la stessa velocità. È in questo contesto che Codema ha annunciato la costituzione di due nuovi Technical Committee con l’obiettivo di definire metodologie condivise per valutare, monitorare e verificare il comportamento dei sistemi di AI lungo tutto il loro ciclo di vita.
L’iniziativa punta a superare i limiti dei tradizionali modelli di certificazione, introducendo un approccio di assessment continuo capace di accompagnare sistemi di intelligenza artificiale sempre più dinamici e autonomi.
Cresce l’adozione dell’AI, ma la governance resta indietro
La diffusione dell’intelligenza artificiale nelle imprese continua ad accelerare. Secondo i dati citati da Codema, l’88% delle aziende utilizza l’AI in almeno una funzione aziendale, mentre il 62% sta già sperimentando sistemi di AI agentica in grado di svolgere attività con un livello crescente di autonomia.
A fronte di questa rapida evoluzione, emerge però un divario significativo sul fronte della governance. Il McKinsey AI Trust Maturity Survey 2026 evidenzia che solo il 30% delle organizzazioni dispone di un livello avanzato di maturità nella strategia, nella governance e nei controlli dedicati all’intelligenza artificiale.
Anche Deloitte, attraverso il report State of AI in the Enterprise 2026, sottolinea come circa l’80% delle organizzazioni non disponga ancora di strumenti maturi per il monitoraggio continuo, la governance e la tracciabilità dei sistemi AI autonomi.
Due nuovi Technical Committee per definire nuovi standard
Per affrontare questa sfida Codema ha istituito due nuovi gruppi di lavoro specializzati.
Il Technical Committee 23 (TC23) sarà dedicato agli aspetti tecnologici dei sistemi di intelligenza artificiale. Le attività riguarderanno lo sviluppo di metodologie per valutare:
- prestazioni dei modelli;
- affidabilità operativa;
- monitoraggio delle anomalie;
- tracciabilità delle decisioni;
- raccolta delle evidenze necessarie alle verifiche.
Il Technical Committee 24 (TC24) concentrerà invece il proprio lavoro sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali, sviluppando criteri per valutare elementi quali:
- supervisione umana;
- gestione delle eccezioni;
- verificabilità dei processi;
- produzione di evidenze a supporto delle attività di audit.
L’obiettivo comune è costruire metodologie standardizzate che consentano alle organizzazioni di dimostrare in modo concreto il controllo e la conformità dei propri sistemi AI.
Dalla certificazione periodica all’assessment continuo
Secondo Codema, l’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale rende sempre meno efficace il tradizionale modello di certificazione, basato su verifiche puntuali di sistemi sostanzialmente statici.
La proposta dell’organizzazione introduce invece il concetto di assessment continuo, nel quale le attività di controllo vengono integrate direttamente nei processi e nei sistemi attraverso un approccio definito Audit as a Layer.
In questo modello le evidenze vengono raccolte costantemente durante l’intero ciclo di vita dell’intelligenza artificiale, consentendo auditor, imprese e stakeholder di verificare in maniera continuativa il comportamento dei sistemi e la loro conformità ai requisiti stabiliti.
Un ecosistema aperto per costruire la governance dell’AI
Alla base dell’iniziativa vi è un modello collaborativo che coinvolge imprese, auditor, organismi di certificazione, università, centri di ricerca, esperti e comunità scientifica.
Codema definisce questo approccio stakeholderization, ovvero un processo attraverso il quale le esigenze dei diversi soggetti coinvolti vengono trasformate in criteri condivisi di assessment, matrici di controllo e protocolli di audit.
L’obiettivo è sviluppare standard capaci di adattarsi all’evoluzione tecnologica e normativa dell’intelligenza artificiale, favorendo una governance più trasparente e verificabile.
Rafforzare fiducia e trasparenza nell’intelligenza artificiale
Secondo Andrea Sacchi, Executive Director di Codema, la vera sfida oggi non consiste più nell’accesso alla tecnologia, ma nella capacità di dimostrarne affidabilità, conformità e corretto funzionamento.
«L’intelligenza artificiale sta entrando nei processi decisionali di imprese e organizzazioni a una velocità senza precedenti, ma la capacità di governarla non sta crescendo con la stessa rapidità. Oggi il vero tema non è più la disponibilità della tecnologia, ma la possibilità di dimostrarne il funzionamento, la conformità e l’affidabilità», afferma Sacchi.
«Con TC23 e TC24 vogliamo costruire una metodologia condivisa che trasformi principi come trasparenza, gestione del rischio e supervisione umana in criteri di assessment concreti, misurabili e verificabili. Perché la fiducia nell’intelligenza artificiale non nasce dalle dichiarazioni, ma dalla capacità di dimostrare, con evidenze oggettive, come i sistemi vengono governati.»
