Governance
Attivazione IA & Governance
Dalla curiosità IA alla fiducia IA - un'adozione responsabile che produce risultati.
Il problema che affrontate
Il vostro consiglio di amministrazione chiede una strategia IA. I vostri team sperimentano ciascuno per conto proprio, senza un quadro comune, senza valutazione dei rischi. I regolatori si muovono più velocemente della vostra governance: EU AI Act, nDSG svizzera, direttive FINMA.
Avete visto le demo impressionanti. Avete lanciato uno o due POC. Ma tra la sperimentazione e il deployment in produzione, c'è un abisso. Nessuno nell'organizzazione sa classificare i dati per l'IA, valutare i rischi di un modello, o calcolare il costo reale dei LLM in produzione.
Il rischio non è non adottare l'IA. È adottarla male: senza governance, senza politica di rischio, senza allineamento normativo, e con costi che esplodono senza che nessuno li piloti.
Il mio approccio
Combino un'expertise tecnica approfondita in IA/ML con un'esperienza concreta di governance nei settori regolamentati (banche private ginevrine, FINMA, APRA). Il mio approccio si basa su un modello di maturità IA a 7 assi, allineato con ISO 42001 e l'EU AI Act, restando pragmatico e adattato al contesto svizzero.
Sovranità IA: una scelta deliberata
La sovranità IA non significa rifiutare il cloud o gli hyperscaler. È una scelta deliberata: cosa gira dove, basata sul rischio, la normativa e le priorità strategiche. Alcuni workload sono perfettamente adatti al cloud pubblico. Altri esigono un controllo totale. Vi aiuto ad articolare le tre zone:
Velocità
Cloud pubblico
Azure OpenAI, Anthropic, Google. Rapido, integrato, supporto enterprise. Adatto per workload non sensibili.
Equilibrio
Cloud privato
Modelli open source (Mistral, Llama) su infrastruttura dedicata. Controllo dei dati, costo prevedibile, portabilità.
Controllo
Sovrano on-premise
LLM locali per dati sensibili (segreto bancario, dati pazienti). Conformità massima, latenza minima.
AI FinOps e protezione dei dati
AI FinOps: controllare i costi
I CFO pongono la domanda: "Quanto costerà l'IA su larga scala?" Senza pilotaggio, i costi LLM esplodono. Vi aiuto a mettere in atto:
- ✓ Modellazione predittiva dei costi per caso d'uso
- ✓ Monitoraggio del consumo di token
- ✓ Ottimizzazione dei modelli (right-sizing, caching, routing)
- ✓ Framework ROI per gli investimenti IA
Protezione dei dati per l'IA
Non potete alimentare i vostri LLM con dati sensibili non protetti. Il mio approccio in 4 fasi permette di alimentare l'IA in tutta sicurezza:
1. Discover
Mappare i dati sensibili
2. Tokenise
Sostituire con token sicuri
3. Augment
Generare dati sintetici
4. Apply
Alimentare il RAG in sicurezza
Certificazioni e expertise
In complemento: MIT AI Programme (2024), Cambridge CTO Programme (2018), AWS Certified (2017). 25+ anni di esperienza in architettura e governance IT nei settori regolamentati (FINMA, APRA, nDSG, GDPR).
Formati di ingaggio
Punto di ingresso
Diagnosi di maturità IA
Valutazione completa su 7 assi, scoring di maturità, identificazione dei gap normativi, piano d'azione a 90 giorni. Ripartite con una roadmap quantificata.
- 5 giorni
- Deliverable: rapporto di maturità + roadmap
- A partire da CHF 8 500
Costruzione
Quadro di governance IA
Suite di politiche, RACI, metodologia di rischio, matrice di valutazione dei casi d'uso. 2 workshop di sensibilizzazione inclusi.
- 10-15 giorni su 2-3 mesi
- CHF 18 000 - 25 000
- Allineato ISO 42001, EU AI Act, nDSG
Certificazione
Preparazione ISO 42001
Documentazione AIMS completa, audit interno, revisione della direzione, formazione. Obiettivo: pronti per la certificazione.
- 15-20 giorni su 4-6 mesi
- CHF 28 000 - 40 000
- Obiettivo: certificazione ISO 42001
Attivazione
Sprint di attivazione IA
Un caso d'uso concreto dall'idea al pilota funzionante, con governance integrata fin dall'inizio.
- 8-10 giorni
- CHF 14 000 - 18 000
- Include: valutazione rischi + FinOps
Percorso completo (diagnosi + quadro + attivazione + certificazione): CHF 55 000 - 75 000 su 6-9 mesi.
Per chi
Direttori tecnici (CTO/CIO)
Che devono strutturare l'adozione dell'IA oltre i POC e presentare una strategia credibile al consiglio. Necessità di un modello di maturità e di una roadmap.
Responsabili conformità / CISO
Che devono valutare i rischi IA, classificare i dati e mettere in atto un quadro di governance prima che il regolatore lo esiga (FINMA, nDSG, EU AI Act).
CEO di PMI (50-500 dipendenti)
Che vedono l'IA trasformare il loro settore e vogliono agire in modo strutturato. Necessità di un quadro senza assumere un team specializzato.
Settori regolamentati
Banche, assicurazioni, sanità, amministrazione pubblica. Dove la conformità non è opzionale e ogni utilizzo dell'IA deve essere documentato e tracciabile.
Esperienza sul campo
Ho progettato e implementato quadri di governance IA per istituzioni finanziarie svizzere soggette a FINMA. Ho pilotato l'integrazione tecnologica di un'acquisizione di CHF 160 miliardi di attivi in gestione, creato un Consiglio Strategico per la Protezione dei Dati con il CISO e il DPO, e implementato soluzioni di anonimizzazione su sistemi core banking.
Ho anche progettato un modello di maturità IA a 7 assi per una banca privata ginevrina, coprendo governance, cybersicurezza, conformità normativa, infrastruttura, qualità dei dati, competenze e portafoglio applicativo.
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