Un sistema di IA è affidabile quanto i dati su cui viene addestrato. Dietro ogni applicazione di IA affidabile c’è un’infrastruttura di dati certificati, strutturati e governati. Un’architettura invisibile all’utente finale, ma determinante per le performance dei sistemi di IA.

Introduzione

L’IA continua a crescere rapidamente e l’infrastruttura dati sottostante – che la sostiene – diventa sempre più oggetto di indagine urgente e innovazione deliberata. Di fatto, ci si sta rendendo conto che le prossime scoperte nell’IA non deriveranno solo da reti neurali più complesse o modelli linguistici più grandi, ma da come i dati vengono forniti, strutturati, protetti e governati.

L’importanza dei dati nell’IA

Strumenti di riconoscimento vocale che non comprendono lo slang o i dialetti, sistemi di riconoscimento facciale che non performano con certi gruppi demografici, algoritmi sanitari che involontariamente provocano disparità dovute a fonti di dati distorte, evidenziano un principio fondamentale: l’affidabilità dell’IA è proporzionale alla qualità della sua base di dati.

Ad esempio, nel settore sanitario, se i dati degli studi clinici vengono raccolti facendo riferimento ad una popolazione ristretta, i diagnostici basati sull’IA addestrati con questi dati, quando applicate a livello globale, possono fornire previsioni imprecise. Al contrario, con dati strutturati, ben governati e rappresentativi, l’IA può aiutare a democratizzare l’accesso alle competenze mediche, a adattarsi a popolazioni diverse e a supportare la diagnosi precoce delle malattie.

Pertanto, per garantire sia prestazioni affidabili sia la conformità normativa dei sistemi di IA, è necessario strutturare un ecosistema dati robusto basato sui seguenti componenti tecnici:

• Acquisizione e catalogazione dei dati – Implementazione di una pipeline di raccolta di dati strutturati, secondo principi di trasparenza e conformità etica, garantendo processi di annotazione e labelling eseguiti con rigore metodologico per minimizzare distorsioni sistematiche e bias cognitivi.
• Qualità dei dati – Applicazione di framework di validazione continua, mediante controlli automatizzati e procedure di data quality assurance, per garantire accuratezza, coerenza, completezza e pertinenza dei dataset durante l’intero ciclo di vita dei dati.
• Sicurezza e privacy dei dati – Adozione di protocolli crittografici avanzati, meccanismi di controllo degli accessi basati su ruoli (RBAC – Role-Based Access Control), tecniche di pseudonimizzazione e anonimizzazione, per proteggere informazioni sensibili e dati personali conformemente alle normative vigenti.
• Interoperabilità dei dati – Standardizzazione mediante formati aperti, ontologie condivise e protocolli di scambio dati che consentano integrazione, aggregazione e confronto efficiente di informazioni provenienti da fonti eterogenee e sistemi distribuiti.
• Governance e gestione dei dati – Definizione di strutture organizzative con responsabilità chiare per la supervisione degli asset informativi, l’applicazione delle policy aziendali, il monitoraggio della conformità normativa e la gestione del ciclo di vita dei dati.
• Audit e trasparenza – Implementazione di sistemi di logging, tracciabilità e documentazione delle decisioni algoritmiche che permettano verificabilità, controllo normativo e accountability etica dell’utilizzo dei dati e degli output dei modelli.

Normative per la gestione dei dati a diverse latitudini

Molteplici giurisdizioni stanno implementando framework normativi per la regolamentazione dei dati nei sistemi di IA, riconoscendone la rilevanza strategica. Si osserva un’accelerazione dell’attività legislativa che inquadra la data governance non semplicemente come problematica tecnico-operativa, ma quale componente essenziale della competitività geopolitica, della sicurezza nazionale e della tutela dei diritti fondamentali. In particolare:

Unione Europea

• AI Act: – Il regolamento stabilisce requisiti stringenti relativi a: dataset rappresentativi e qualitativamente validati; meccanismi di rilevamento e mitigazione dei bias algoritmici; sistemi di tracciabilità per la data lineage e il monitoraggio delle performance dei modelli.
• Data Governance Act – Il regolamento mira a creare quadri per la condivisione e la gestione dei dati, con particolare attenzione alla fiducia, alla privacy e alla creazione di “spazi dati europei” per settori chiave quali: salute, mobilità e finanza.
• GDPR – Il regolamento stabilisce requisiti rigorosi per la gestione dei dati personali, che incidono direttamente sulle basi di dati IA.

Stati Uniti

• Blueprint for an AI Bill of Rights (2022) – Il documento, emanato dalla Casa Bianca, richiede sistemi di IA sicuri ed efficaci, privacy dei dati e trasparenza algoritmica, sottolineando la necessità di dati diversificati e rappresentativi.
• NIST AI Risk Management Framework (2023) – Il framework, sviluppato dal National Institute of Standards and Technology, mette in evidenza i principi per la qualità dei dati, la tracciabilità e la documentazione nelle pipeline di IA.

Canada

• Directive on Automated Decision-Making (2019) – La direttiva richiede alle agenzie federali di garantire che i dati utilizzati nell’IA siano rilevanti, accurati e aggiornati, con misure per minimizzare i bias algoritmici e documentare i processi decisionali.

Cina

• New Generation Artificial Intelligence Development Plan (2017) – Il piano include disposizioni per la sicurezza dei dati, la loro condivisione intersettoriale e lo sviluppo di standard nazionali. Al momento non esiste ancora una legge in Cina pari al AI Act.

• Provisions on the Management of Algorithmic Recommendations (2022) – Il documento mira a regolare la trasparenza dei dati e i diritti degli utenti nei servizi basati sull’IA.
• Measures for Labelling of AI-generated Synthetic Content (2025) e Cybersecurity Standard Practice Guide – Generative Artificial Intelligence Service Content Identification Method- Tali documenti definiscono: i metodi per i metadati dei file di testo, immagini, audio, video e altri contenuti generati e sintetizzati dall’IA; le linee guida sulla protezione della sicurezza dei metadati; il quadro di rilevamento per i contenuti generati e sintetizzati.
• Cybersecurity Technology – Basic Security Requirements for Generative Artificial Intelligence Service (GB/T 45654-2025) – I requisiti mirano a protegge i dati di addestramento dell’IA Generativa, imponendo la verifica delle fonti, la provenienza diversificata, la protezione della proprietà intellettuale e un consenso esplicito e separato per i dati personali sensibili.

United Kingdom

• Data Ethics Framework and AI White Paper (2023) – Il paper ribadisce la qualità dei dati, la trasparenza e l’impegno pubblico come prerequisiti per un’IA affidabile.

Singapore

• Model AI Governance Framework (2024) – Il framework fornisce linee guida dettagliate per le organizzazioni per garantire una gestione robusta dei dati, la trasparenza e la responsabilità nelle implementazioni dell’IA.

Roadmap – Come costruire una base solida di dati per l’IA

Di seguito una roadmap snella che le organizzazioni possono considerare per definire una solida base di dati per l’IA.

Fase 1 – Definire gli obiettivi organizzativi e i casi d’uso dell’IA.

Fase 2 – Eseguire un inventario di tutti i dati disponibili, identificare i proprietari dei dati e documentare le fonti e i flussi.

Fase 3 – Valutare la qualità dei dati, la diversità e la rappresentatività per evitare bias o discriminazioni.

Fase 4 – Definire formati dati, requisiti di metadati e protocolli di interoperabilità.

Fase 5 – Sviluppare politiche chiare di governance dei dati per l’accesso, per la condivisione e per la gestione del ciclo di vita dei dati, oltre a designare ruoli di gestione dei dati.

Fase 6 – Implementare misure di sicurezza dei dati, privacy e anonimizzazione.

Fase 7 – Adottare standard dati interoperabili e schemi di metadati.

Fase 8 – Formare il personale sugli aspetti etici e tecnici della gestione dei dati.

Fase 9 – Stabilire meccanismi di monitoraggio, audit e aggiornamento continui.

Fase 10 – Coinvolgere gli stakeholder esterni e allinearsi agli standard nazionali/internazionali.

Le sfide dell’IA Generativa

La natura dei dati utilizzabili si sta espandendo a fronte dell’ascesa dell’IA generativa. I grandi modelli linguistici (LLM – Large Language Models) e altri sistemi generativi si basano su dati non strutturati – i.e. testo, immagini, audio – che devono essere puliti, etichettati e contestualizzati prima dell’uso. Pertanto, le organizzazioni devono implementare alcune strategie chiave, quali:

• Arricchimento dei dati – Aggiunta di metadati e contesto agli input grezzi
• Etichettatura e annotazione – Creazione di formati strutturati per l’addestramento
• Discoverability – Garantire che i dataset siano ricercabili e accessibili

È doveroso evidenziare, altresì, che i dataset legacy, se non gestiti efficacemente, possono contenere informazioni obsolete o distorte che i modelli generativi possono amplificare.

Standard e Norme ISO per la gestione dei dati per l’IA

Le organizzazioni per garantire coerenza e fiducia, dovrebbero allineare le loro basi dati a standard e norme riconosciuti, tra cui:

Standard NIST

• AI RMF 1.0 – Quadro per la gestione dei rischi dell’IA
• AI 100-5 – Piano strategico per il coordinamento degli standard globali di IA

Norme ISO/IEC

• ISO/IEC 22989 – Terminologia IA
• ISO/IEC 42001 – Sistemi di gestione IA
• ISO/IEC 23894 – Gestione del rischio IA
• ISO/IEC 5338 – Processi del ciclo di vita dell’IA
• ISO/IEC 38507 – Implicazioni di governance dell’uso dell’IA

Si tratta di standard e norme che forniscono un linguaggio e un insieme di comuni aspettative per le organizzazioni che costruiscono sistemi di IA, contribuendo a garantire interoperabilità, responsabilità e allineamento etico.

Conclusione

È importante evidenziare che, man mano che l’IA diventa sempre più integrata nei servizi pubblici, nei sistemi economici e nella vita quotidiana, l’importanza delle basi sui dati crescerà ulteriormente. Pertanto, le organizzazioni devono investire non solo negli algoritmi, ma anche negli ecosistemi dati che le supportano. Ciò significa costruire quadri di governance, abilitare l’interoperabilità, far rispettare standard etici, modernizzare le infrastrutture e prepararsi alle complessità dell’IA generativa, potendo contare su una base solida di dati. Ovvero: data first, AI later.

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