NinjaOne ha presentato Katana AI Governance, una funzionalità pensata per mantenere i team IT in controllo dell’adozione dell’AI sugli endpoint gestiti. La proposta parte da un fenomeno concreto: l’uso di strumenti AI da parte dei dipendenti cresce più in fretta delle regole che lo governano.
L’AI che entra dalla porta dei dipendenti
Molti utenti adottano strumenti di intelligenza artificiale per lavorare meglio: assistenti di scrittura, generatori di codice, servizi di trascrizione. Quando queste applicazioni non passano dal team IT, l’azienda perde visibilità sui dati trattati e sui rischi associati. È il fenomeno noto come adozione invisibile.
Dare visibilità e controllo ai team IT
La risposta proposta punta a far emergere quali strumenti AI sono presenti sugli endpoint, come vengono usati e in quali contesti. La visibilità è il presupposto per qualunque politica: non si può governare ciò che non si vede. Da qui derivano i passi successivi, come distinguere gli strumenti approvati da quelli da limitare.
Governance senza bloccare l’innovazione
Il punto delicato è non trasformare il controllo in un divieto generalizzato. L’obiettivo sensato è indirizzare: consentire gli strumenti utili, regolamentare il trattamento dei dati sensibili, formare le persone. Un approccio equilibrato riduce i rischi senza spegnere la produttività che l’AI può portare.
Il primo passo di una governance efficace è classificare i dati. Prima di stabilire quali strumenti AI sono ammessi, serve sapere quali informazioni possono essere trattate senza rischi e quali no. Una mappa chiara dei dati sensibili permette di definire regole comprensibili, che i dipendenti possano applicare senza trasformarsi in esperti di conformità.
Il secondo passo riguarda gli endpoint. Sapere quali applicazioni sono installate sui dispositivi aziendali è la condizione per qualunque politica. Da qui derivano le decisioni: consentire un certo assistente, bloccarne un altro, o imporre configurazioni che impediscano l’invio di dati a destinazioni non approvate.
Il terzo elemento è la comunicazione interna. Una policy calata dall’alto senza spiegazioni viene percepita come un ostacolo e aggirata. Al contrario, se le persone capiscono perché alcune regole esistono, la loro adesione aumenta e con essa la reale efficacia dei controlli.
Infine, serve misurare. Il numero di strumenti non approvati rilevati, le violazioni delle policy, la partecipazione ai percorsi di formazione sono indicatori che dicono se il modello sta funzionando o se va corretto prima che diventi un problema.
Un ultimo consiglio è partire dai casi d’uso più semplici. Sperimentare su un piccolo gruppo, raccogliere feedback e poi estendere permette di correggere le regole prima che coinvolgano tutta l’organizzazione. Un’adozione graduale è più facile da governare e meno esposta a sorprese.
In sintesi
Katana AI Governance riflette una necessità ormai diffusa: l’adozione dell’AI va gestita come qualunque altro strumento aziendale, con inventario, policy e monitoraggio. Per i team IT significa recuperare il controllo senza fare da freno. Ada Consulting supporta le imprese nella definizione di regole d’uso chiare e nella gestione degli endpoint.
Fonte: Katana AI Governance: How NinjaOne Keeps IT Teams in Control of AI
https://www.ninjaone.com/blog/katana-ai-governance-how-ninjaone-keeps-it-teams-in-control