Le trasformazioni normative introdotte negli ultimi anni stanno modificando il modo in cui le imprese concepiscono l’adozione dell’intelligenza artificiale e la gestione dei dati. Il tema emerge con chiarezza nell’intervento di Davide Tornatore, Chief Data Officer di A2A, intervenuto al convegno “Data & Decision Intelligence: pilotare l’AI per usarla davvero!” promosso dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano. Tornatore ha offerto una lettura diretta dell’impatto delle nuove regole europee, spiegando come queste stiano incidendo sulle responsabilità dei CDO e sui modelli di utilizzo dell’AI nelle grandi organizzazioni.
Indice degli argomenti
La AI compliance come pilastro della nuova data strategy
La crescente centralità della AI compliance è legata all’evoluzione del quadro normativo europeo. Tornatore ha ricordato come «la data strategia europea si basa molto sulla compliance» e come il nuovo ecosistema regolatorio includa strumenti come il Data Governance Act, il Data Act e l’AI Act, oltre alle due nuove direttive su digitale e cybersicurezza, ora pienamente operative.
La portata delle sanzioni previste sintetizza la rilevanza della posta in gioco: il CDO ha ricordato l’«7% del fatturato» come possibile impatto per le aziende che non rispettano l’AI Act e il «4% per il Data Act». Le norme non sono quindi un elemento accessorio, ma un presupposto essenziale per l’adozione dell’intelligenza artificiale su larga scala.
Norme complesse ma utili: una cornice per evitare la “giungla” dei sistemi AI
Una parte rilevante dell’intervento è dedicata all’analisi del valore stesso della regolamentazione. Tornatore osserva che, contrariamente all’idea diffusa secondo cui la compliance «non scalda mai i cuori», soprattutto in un Paese dove «la creatività» viene percepita come limitata dalle norme, molte disposizioni europee rappresentano un contributo positivo. Secondo Tornatore «molte di quelle norme sono utili» perché garantiscono sicurezza, solidità e prevenzione dei rischi, evitando che l’AI si sviluppi in una «giungla» priva di controlli.
Il tono è pragmatico: la compliance non viene descritta come un ostacolo all’innovazione, ma come un fattore abilitante, un modo per strutturare adeguatamente l’uso dell’AI in contesti complessi. La sua funzione è quella di assicurare che i sistemi siano «sicuri», «solidi» e basati su un uso responsabile dei dati.
Il ruolo del Chief Data Officer nell’era delle regole europee sull’AI
L’evoluzione normativa incide direttamente sul mestiere del CDO, che per Tornatore sta attraversando una trasformazione profonda. Il suo compito non si limita più a promuovere una maggiore diffusione dei dati all’interno dell’organizzazione, ma richiede un impegno concreto nel garantire eticità, correttezza e responsabilità nell’utilizzo dell’AI. Come afferma, è necessario far sì che i dati siano «utilizzati il più possibile», ma allo stesso tempo che ciò avvenga «in un modo etico, responsabile, rispettoso delle norme».
«I dati? Vanno usati il più possibile ma in modo etico, responsabile e rispettoso delle norme».
Davide Tornatore, Chief Data Officer di A2A
La AI compliance non si traduce soltanto in procedure tecniche: ridefinisce processi, ruoli e competenze. Tornatore sottolinea che ciò è particolarmente vero per chi lavora in settori non tradizionalmente caratterizzati da un forte presidio regolatorio, osservando come le nuove norme abbiano portato un’ulteriore complessità in ambiti dove la compliance strutturata non era storicamente centrale.
La Generative AI cambia il paradigma del “data driven”
Tornatore si sofferma anche sul significato stesso dell’essere un’organizzazione “data driven”. Lo slogan rischia di essere ambiguo se non si considera l’impatto della Generative AI, che «cambia tutto il paradigma».
L’arrivo di strumenti generativi amplia il campo delle possibilità, ma richiede anche nuove modalità di governo dei dati. Ciò che funzionava ieri può non essere più adeguato, perché l’uso stesso dell’AI si modifica rapidamente. Il ruolo del CDO consiste quindi nel monitorare questo cambiamento, interpretarlo e orientarlo, evitando semplificazioni eccessive su concetti che hanno perso le loro definizioni tradizionali.
Persone, competenze e democratizzazione dei dati
Una parte significativa dell’intervento è dedicata al tema delle competenze. Tornatore chiarisce che la sfida principale non riguarda gli strumenti, ma le persone. A fronte della disponibilità di data scientist e data analyst, la novità è che oggi «è molto più facile anche per i non specialisti manipolare quantità importanti di dati».
L’accessibilità ampliata rende necessario un lavoro continuo di formazione, accompagnamento e abilitazione. Tornatore precisa di non voler parlare di “change culture”, perché il termine gli appare eccessivamente ampio; preferisce usare il verbo «dotare», indicando la necessità di mettere sempre più persone nelle condizioni di utilizzare piattaforme e strumenti dati in modo corretto, sicuro e conforme.
Il CDO descrive un percorso in cui l’accesso agli strumenti non deve restare ad appannaggio degli specialisti. La progressiva apertura di piattaforme e funzionalità deve portare a una maggiore diffusione dell’uso del dato nelle attività quotidiane, ma senza rinunciare al presidio su qualità, sicurezza e conformità normativa. Si tratta di un equilibrio che richiede attenzione costante, soprattutto in contesti in cui la Generative AI può amplificare in modo significativo la produttività, ma anche i rischi.
L’AI come strumento: costi, limiti e sostenibilità
Tornatore ricorda che l’intelligenza artificiale «non è gratis» e va trattata come uno strumento che richiede analisi dei costi e consapevolezza degli impatti. L’adozione di algoritmi e modelli comporta valutazioni economiche, monitoraggi e verifiche continue, elementi che si intrecciano con gli obblighi della AI compliance.
Il CDO insiste sull’idea che l’AI debba essere «gestita, utilizzata con intelligenza», un richiamo alla necessità di bilanciare innovazione e prudenza. L’esigenza di piattaforme più accessibili e diffuse si accompagna alla responsabilità di garantire che queste vengano impiegate in modo adeguato, con piena consapevolezza dei limiti e dei costi associati.
L’autonomia degli utenti e il ruolo delle piattaforme dati
La visione delineata da Tornatore prevede piattaforme capaci di supportare un numero crescente di utenti, anche non specialisti, in attività quotidiane basate sull’analisi dei dati. È un passaggio progressivo ma essenziale, che richiede infrastrutture solide, regole chiare e una governance in grado di sostenere l’autonomia senza rinunciare ai controlli necessari.
