EU AI Act vs. ISO 27001: Governance dei dati a confronto

Il regolamento europeo sull'IA e ISO 27001 affrontano il governance dei dati diversamente, ma possono funzionare insieme per gestire efficacemente i sistemi di IA.

Regolamento europeo sull'IA: Una normativa obbligatoria (effettiva ad agosto 2024) che si concentra sui rischi dei sistemi di IA, il rilevamento del bias e la qualità dei dati. Obblighi come la rappresentatività dei dataset e la mitigazione del bias sono applicate, soprattutto per i sistemi di IA ad alto rischio.
ISO 27001: Uno standard internazionale volontario che garantisce la sicurezza dei dati attraverso un Information Security Management System (ISMS). Sottolinea la confidenzialità, l'integrità e la disponibilità di tutti gli asset dati, non solo i dati specifici dell'IA.

Differenza chiave:
Il regolamento europeo sull'IA affronta il governance legale ed etico dell'IA, mentre ISO 27001 si concentra sulla sicurezza degli ambienti dati. Insieme, forniscono un approccio strutturato alla conformità e alla sicurezza per i sistemi di IA.

Confronto rapido:

Caratteristica	Regolamento europeo sull'IA	ISO 27001
Status Legale	Obbligatorio	Volontario
Focus	Rischi dell'IA, bias, sicurezza	Sicurezza dei dati (CIA)
Scope	Dataset specifici dell'IA	Tutti i dati organizzativi
Mitigazione del Bias	Richiesta	Non affrontata
Enforcement	Sanzioni fino a €35M o 7%	Certificazione facoltativa

Regolamento europeo sull'IA vs ISO 27001: Differenze chiave nel governance dei dati

Il Regolamento Europeo sull'IA Spiegato: Navigare la Conformità nel 2025 - Data Leaders Unscripted

Regolamento Europeo sull'IA: Governance dei Dati per Sistemi di IA ad Alto Rischio

Il regolamento europeo sull'IA adotta un approccio personalizzato alla regolamentazione dei sistemi di IA, con regole più stringenti per le applicazioni ad alto rischio. L'Articolo 10, che diventa applicabile il 2 agosto 2026, delinea obblighi specifici per questi sistemi, e la non conformità comporta sanzioni.

Requisiti per i Sistemi di IA ad Alto Rischio

Secondo l'Articolo 10, i dataset utilizzati per l'addestramento, la validazione e il test devono soddisfare standard rigidi. Devono essere rilevanti, rappresentativi, il più possibile privi di errori e completi per il loro scopo previsto. Questi dataset dovrebbero rispecchiare accuratamente le popolazioni e i contesti dove il sistema di IA opererà, assicurando che tengano conto di tutti i contesti applicabili.

Affrontare il bias è un requisito critico. I fornitori devono valutare i dataset per i bias che potrebbero compromettere la salute, la sicurezza o i diritti fondamentali. Misure devono essere in atto per rilevare, prevenire e mitigare questi bias. Questo è particolarmente cruciale nei casi in cui gli output dell'IA potrebbero influenzare input futuri, potenzialmente creando cicli di feedback che rafforzano schemi discriminatori. Per minimizzare i rischi, le organizzazioni devono adottare salvaguardie come la pseudonimizzazione e assicurare che i dati siano cancellati dopo le correzioni.

La documentazione è un altro focus chiave. I fornitori devono tracciare meticolosamente il ciclo di vita dei loro dati, coprendo tutto dalle decisioni di progettazione e dalle fonti dati ai processi come l'etichettatura, la pulizia e l'arricchimento. Sono tenuti a identificare i gap nei dati, documentare le assunzioni e confermare l'idoneità del dataset per il suo utilizzo previsto. Per i sistemi che non comportano l'addestramento del modello, questi standard si applicano esclusivamente ai dataset di test.

Framework di Governance e Enforcement

Per garantire la conformità a queste regole di governance dei dati, il regolamento europeo sull'IA stabilisce meccanismi formali di enforcement. A differenza delle linee guida volontarie, l'Atto impone obblighi vincolanti su qualsiasi organizzazione che introduca sistemi di IA ad alto rischio nel mercato dell'UE. La supervisione è gestita sia a livello dell'Unione - da entità come l'Ufficio per l'IA e il Consiglio europeo per l'IA artificiale - che a livello nazionale, attraverso le Autorità Nazionali Competenti designate. Queste autorità hanno il potere di richiedere documentazione tecnica, valutare i sistemi e applicare misure correttive per la non conformità.

Le organizzazioni devono implementare framework di governance strutturati che coprano tutte le fasi delle loro pipeline dati. Questo include protocolli standardizzati per la preparazione dei dati, audit regolari del bias e piani di monitoraggio post-mercato per valutare le prestazioni del sistema dopo il deployment. Alcune pratiche, come lo scraping non mirato di immagini facciali da internet per costruire database di riconoscimento facciale, sono esplicitamente vietate dall'Atto. Con le scadenze di enforcement che si avvicinano, trattare l'Articolo 10 come una semplice lista di controllo potrebbe portare a conseguenze gravi.

ISO 27001: Governance dei Dati e Controlli di Sicurezza

ISO 27001 gioca un ruolo chiave insieme al regolamento europeo sull'IA concentrandosi sulla protezione dei dati. La sua fondazione risiede nella triade CIA: confidenzialità (assicurando che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai dati), integrità (mantenendo l'accuratezza e la completezza dei dati), e disponibilità (rendere i dati accessibili quando necessario). Questo framework neutrale dal punto di vista tecnologico si applica universalmente, che tu stia salvaguardando i record dei clienti, i dati finanziari o i dataset per l'addestramento dell'IA. Concentrandosi su robuste pratiche di sicurezza dei dati, ISO 27001 fornisce una base solida per gestire i flussi di lavoro dati specifici dell'IA.

Requisiti Fondamentali di Governance dei Dati

L'aggiornamento 2022 di ISO 27001 organizza i suoi 93 controlli di sicurezza in quattro categorie principali: Organizzativo, Persone, Fisico e Tecnologico. Questi controlli coprono aree critiche come l'accesso, la crittografia, il monitoraggio e i rischi di terze parti. Alcuni highlights chiave includono:

Gestione dell'Accesso (Allegato A.9): Assicura che solo i soggetti autorizzati possono visualizzare, modificare o eliminare i dati.
Crittografia (Allegato A.10): Protegge i dati sensibili attraverso la crittografia, sia a riposo che durante la trasmissione.
Logging e Monitoraggio (Allegato A.12): Traccia l'accesso e le azioni utilizzando audit trail.
Sicurezza dei Fornitori (Allegato A.15): Mitiga i rischi associati ai fornitori di terze parti che gestiscono i dati.

A differenza del regolamento europeo sull'IA, che prescrive regole specifiche per i sistemi di IA ad alto rischio, ISO 27001 enfatizza un approccio basato sul rischio. Le organizzazioni identificano le minacce potenziali ai loro dati e applicano controlli personalizzati. Un sondaggio Gartner del 2024 ha rivelato che le aziende che utilizzano piattaforme di conformità automatizzate hanno ridotto i loro cicli di audit del 39%. Questo spostamento verso la "conformità in tempo reale", come descrive Mark Sharron di ISMS.online, si concentra sulla raccolta di evidenza in tempo reale piuttosto che sulla documentazione statica. Questi controlli non solo migliorano la sicurezza dei dati ma semplificano anche la sua integrazione nei sistemi di IA.

Applicabilità alle Pipeline Dati dell'IA

Il framework di ISO 27001 è naturalmente adatto ai sistemi di IA. I suoi controlli di gestione degli asset (Allegato A.8) richiedono alle organizzazioni di inventariare i loro asset informativi, classificarli in base alla sensibilità e definire procedure di gestione appropriate. Negli ambienti di IA, questo include il catalogo dei dataset di addestramento, dei set di validazione e dei pesi del modello insieme agli asset dati tradizionali.

I compiti specifici di preparazione dei dati - come la pulizia, l'etichettatura e l'arricchimento - rientrano sotto "Gestione degli Asset" (A.8.2.3). I trasferimenti sicuri dei dataset tra ambienti sono guidati da controlli come "Trasferimento di Supporti Fisici" (A.8.3.3) e misure di Sicurezza delle Comunicazioni. Nel frattempo, i controlli di Sicurezza Operativa (Allegato A.12) e Sviluppo di Sistemi (Allegato A.14) assicurano l'elaborazione sicura dei dati, l'efficace gestione dei cambiamenti e l'integrità generale delle pipeline di IA.

Come spiega Pansy di Sprinto:

"ISO 27001 protegge il sistema, e ISO 42001 governa le decisioni".

Questa distinzione è cruciale. Mentre ISO 27001 si concentra sulla protezione della pipeline dati, framework come il regolamento europeo sull'IA affrontano preoccupazioni più ampie, come l'equità e l'esplicabilità negli output dell'IA. Insieme, formano un approccio complementare per gestire efficacemente i sistemi di IA.

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Confronto tra Regolamento Europeo sull'IA e ISO 27001: Governance dei Dati

Questa sezione approfondisce come il regolamento europeo sull'IA e ISO 27001 affrontano il governance dei dati nel ciclo di vita dell'IA, evidenziando le loro distinzioni e sovrapposizioni.

Confronto delle Caratteristiche

Il regolamento europeo sull'IA e ISO 27001 intraprendono percorsi diversi quando si tratta di governance dei dati. Il regolamento europeo sull'IA è una normativa obbligatoria, con la non conformità sulle pratiche vietate che potenzialmente porta a sanzioni fino a €35.000.000 o il 7% del fatturato annuale globale. D'altro canto, ISO 27001 è uno standard di certificazione volontario che le organizzazioni adottano per mostrare il loro impegno alla sicurezza.

Il regolamento europeo sull'IA dà priorità a sicurezza, diritti fondamentali e prevenzione del bias, specificamente per i sistemi di IA ad alto rischio. ISO 27001, tuttavia, si concentra sulla protezione di tutti gli asset informativi attraverso la triade CIA - confidenzialità, integrità e disponibilità. Mentre il regolamento europeo sull'IA enfatizza l'importanza di dataset di addestramento privi di errori e rappresentativi, ISO 27001 è più preoccupato della protezione dell'ambiente dati complessivo.

Caratteristica	Reg. Europeo sull'IA (IA ad Alto Rischio)	ISO 27001
Status Legale	Obbligatorio	Volontario
Focus Principale	Sicurezza, Diritti Fondamentali, Bias	Sicurezza dell'Informazione (CIA)
Copertura Dati	Set di addestramento, validazione, test	Tutti gli asset informativi
Requisito Bias	Rilevamento e mitigazione obbligatori	Non affrontato esplicitamente
Controlli Sicurezza	Robustezza dell'IA e sicurezza informatica	93 controlli (versione 2022)
Documentazione	Doc. Tecnica e Valutazione di Conformità	Manuale ISMS, Dichiarazione di Applicabilità

Il passo successivo è vedere come questi framework si allineano con le fasi del ciclo di vita dei dati dell'IA.

Fasi del Ciclo di Vita dei Dati dell'IA

Quando mappato al ciclo di vita dei dati dell'IA, le differenze tra il regolamento europeo sull'IA e ISO 27001 diventano ancora più apparenti. Ad esempio, l'Articolo 10 del regolamento europeo sull'IA richiede chiarezza sull'origine dei dati e lo scopo durante il sourcing. ISO 27001 tocca questo aspetto attraverso l'inventario degli asset e i controlli dei fornitori. Tuttavia, ISO 27001 non affronta la mitigazione del bias, lasciando alle organizzazioni di creare workflow separati per il governance dell'IA.

Fase del Ciclo di Vita	Obblighi Reg. Eur. sull'IA (Art. 10)	Controlli ISO 27001 (Allegato A)
Sourcing	Origine dei dati, scopo originale della raccolta	Inventario degli asset, Relazioni fornitori
Etichettatura/Preparazione	Annotazione, etichettatura, pulizia, aggregazione	Classificazione informazioni, Mascheramento dati
Addestramento/Validazione	Valutazione della rappresentatività, identificazione dei gap	Ambiente di sviluppo sicuro, Gestione dei cambiamenti
Mitigazione del Bias	Rilevamento e correzione della discriminazione proibita	Non applicabile (richiede governance dell'IA separato)
Retention	Cancellazione dei dati speciali dopo correzione del bias	Retention e disposal degli asset informativi

Sovrapposizione e Differenze

Anche se entrambi i framework condividono un terreno comune, servono scopi distinti. Ad esempio, entrambi richiedono logging e controlli di accesso, ma i loro obiettivi differiscono. Il regolamento europeo sull'IA obbliga a "log generati automaticamente" per tracciare le decisioni dell'IA risalendo alle loro fonti dati (Articolo 12), mentre ISO 27001 utilizza il logging per il monitoraggio della sicurezza e la risposta agli incidenti. Le organizzazioni con implementazioni ISMS ben stabilite potrebbero già soddisfare fino all'80% dei requisiti di sicurezza informatica del regolamento europeo sull'IA, offrendo un vantaggio iniziale.

La distinzione principale risiede nella qualità dei dati versus sicurezza dei dati. Il regolamento europeo sull'IA consente l'elaborazione di dati personali sensibili - come razza, religione e salute - per il rilevamento del bias. Al contrario, ISO 27001 applica controlli più generali per proteggere i dati sensibili. Come spiega apt Gnanendra Reddy, un Lead Auditor ISO/IEC 27001:

"Il regolamento europeo sull'IA è il rulebook e ISO/IEC 42001 è il sistema operativo che rende la conformità ripetibile e verificabile".

Costruire un Modello Integrato di Governance dei Dati

Il regolamento europeo sull'IA delinea il "cosa", mentre ISO 27001 fornisce il "come" stabilendo un solido framework operazionale. Insieme, creano una fondazione senza soluzione di continuità per mappare i requisiti e semplificare l'implementazione.

Mappatura dei Requisiti del Regolamento Europeo sull'IA ai Controlli ISO 27001

Per stabilire un processo chiaro e tracciabile, le organizzazioni possono allineare i requisiti del regolamento europeo sull'IA ai controlli di ISO 27001. Ad esempio, il mandato dell'Articolo 10 di documentare l'origine dei dati e lo scopo della raccolta (Articolo 10[2b]) si abbina ai controlli di Gestione degli Asset (A.8) in ISO 27001, che già enfatizzano l'inventario degli asset informativi. Allo stesso modo, i requisiti di preparazione, etichettatura e pulizia dei dati si allineano con la Sicurezza Operativa (A.12), assicurando che l'elaborazione e la trasformazione dei dati siano ben regolate.

Requisito Reg. Eur. sull'IA (Art. 10)	Dominio di Controllo ISO 27001 Rilevante	Azione Operativa
Raccolta Dati e Origine (2b)	Gestione degli Asset (A.8)	Catalogo le fonti dati e documenta il loro scopo.
Preparazione/Etichettatura Dati (2c)	Sicurezza Operativa (A.12)	Utilizza metodi controllati per annotazione e pulizia.
Rilevamento e Mitigazione del Bias (2f, 2g)	Valutazione del Rischio (A.12.6 / A.14.2)	Conduce test tecnici e documenta i passi di mitigazione.
Documentazione Tecnica (Art. 11)	Documentazione (A.5 / A.18)	Mantiene modelli di versione e record di progettazione.
Logging e Record-keeping (Art. 12)	Logging e Monitoraggio (A.12.4)	Definisce politiche di retention dei log basate sul rischio e controlli di accesso.

Creando una matrice di mapping dei requisiti che collega gli articoli del regolamento europeo sull'IA ai controlli ISO e ai test associati, la conformità diventa un processo strutturato e tracciabile. Ad esempio, i requisiti di logging generalmente comportano periodi di retention che vanno da 180 a 365 giorni, allineando entrambi i framework.

Una volta che questi allineamenti sono stabiliti, l'attenzione si sposta nell'incorporare questi controlli nei flussi di lavoro quotidiani.

Implementazione del Governance dei Dati dell'IA

Combinare questi framework trasforma la conformità da una lista di controllo a un sistema coeso e operazionale. Costruendo sul tuo framework ISMS esistente e sfruttando il ciclo PDCA (Plan-Do-Check-Act), puoi integrare i controlli specifici dell'IA senza ricominciare da zero. Questo potrebbe includere:

Ampliamento dei processi di gestione dei fornitori per coprire i fornitori di dati di addestramento dell'IA.
Implementazione di monitoraggio continuo per rilevare la deriva del modello.
Pianificazione di revisioni regolari per identificare e affrontare il bias.

Il modello "Three Lines of Defense" funziona bene per il governance dell'IA. In questo setup, i team operativi gestiscono i rischi durante lo sviluppo (1ª linea), i team di rischio e legale forniscono supervisione (2ª linea) e l'audit interno assicura controlli indipendenti (3ª linea). Un inventario centralizzato dei modelli diventa essenziale per tracciare i metadati, come i tipi di dati, gli algoritmi e i contesti di deployment. Questo è particolarmente critico poiché uno studio del 2024 su 624 casi di utilizzo dell'IA ha rivelato che il 30% dei modelli è stato sviluppato da terze parti, con alcune organizzazioni incapaci di identificare gli algoritmi utilizzati.

Mantenere un file di conformità unificato è un altro passo chiave. Questo file mappa ogni requisito del sistema di IA alle politiche, ai test e ai risultati di monitoraggio corrispondenti, garantendo che la documentazione di conformità sia centralizzata e facilmente accessibile per le revisioni normative.

Utilizzo di ISMS Copilot per la Conformità Integrata

ISMS Copilot

ISMS Copilot semplifica il processo di integrazione agendo come un assistente alimentato da IA che connette i requisiti legali ai controlli ISO. Mappa automaticamente i requisiti di governance dei dati dell'Articolo 10 del regolamento europeo sull'IA ai controlli di ISO 27001, eliminando la necessità di cross-referencing manuale. La piattaforma aiuta anche a redigere documenti critici - come le politiche del ciclo di vita dei dati, i registri dei rischi e i file di conformità - mentre collega ogni obbligo alle evidenze corrispondenti.

Automatizzando il tracciamento delle evidenze e sfruttando il ciclo PDCA, ISMS Copilot trasforma gli audit in compiti di recupero semplici. Incorpora anche il governance dei dati dell'IA in operazioni commerciali ripetibili. Le organizzazioni possono utilizzare lo strumento per definire i loro ruoli secondo il regolamento europeo sull'IA (ad es., come fornitori, deployer o entrambi), implementare logging scoped e automatizzare la documentazione del rilevamento del bias per conformarsi all'Articolo 10, assicurando che le categorie speciali di dati personali siano elaborate e cancellate appropriatamente.

Con il supporto di 20+ framework, inclusi ISO 27001, ISO 42001 e il regolamento europeo sull'IA, ISMS Copilot consente alle organizzazioni di gestire un modello di conformità unificato invece di gestire sistemi frammentati. Questo è particolarmente importante dato che mentre il 96% delle aziende sta già utilizzando l'IA, solo il 5% ha framework di governance dell'IA formali in atto.

Conclusione

Il regolamento europeo sull'IA e ISO 27001 non sono rivali - funzionano insieme. Il regolamento europeo sull'IA delinea quello che le organizzazioni devono fare per assicurare che i sistemi di IA siano sicuri, trasparenti e rispettosi dei diritti fondamentali. Nel frattempo, ISO 27001 fornisce un Information Security Management System (ISMS) strutturato per aiutare a rendere operazionali quei requisiti in modo efficace.

L'adozione crescente di questi framework sottolinea l'urgenza del governance integrato. Combinando i punti di forza di entrambi, le organizzazioni possono affrontare i rischi tradizionali di sicurezza dell'informazione - come le violazioni dei dati e l'accesso non autorizzato - insieme ai problemi specifici dell'IA come il bias del modello e la trasparenza del processo decisionale.

L'integrazione non si tratta solo di spuntare le caselle per la conformità; è una mossa strategica. Mappare i requisiti del regolamento europeo sull'IA ai controlli di ISO 27001 e incorporarli nei cicli Plan-Do-Check-Act esistenti crea un sistema unificato. Questo approccio non solo semplifica gli audit ma posiziona anche i business per soddisfare le normative future, poiché gli sforzi di standardizzazione globale sempre più si allineano ai requisiti dell'UE con i framework ISO/IEC.

Punti Chiave da Ricordare

Una strategia di conformità unificata offre vantaggi tangibili. Ecco come iniziare:

Sfrutta il tuo ISMS esistente.
Espandi i tuoi controlli di ISO 27001 per affrontare le sfide specifiche dell'IA come il rilevamento del bias e la qualità dei dataset. Con una sovrapposizione stimata dell'80% tra ISO 27001 e altri framework come SOC 2, questi sistemi si completano naturalmente a vicenda.

Centralizza il tuo inventario dell'IA.
Mantieni una documentazione dettagliata per ogni sistema di IA, inclusi i tipi di dati, gli algoritmi, i contesti di deployment e se stai agendo come fornitore o deployer.

Automatizza l'allineamento dei framework.
Strumenti come ISMS Copilot possono semplificare la conformità mappando automaticamente i requisiti dell'Articolo 10 del regolamento europeo sull'IA ai controlli di ISO 27001. Questi strumenti redigono anche file di conformità e tracciano le evidenze tra multiple framework, risparmiando tempo e riducendo gli errori mentre gli obblighi dell'AI Act entrano in vigore.

Abbandona i metodi di governance obsoleti.
Le politiche basate sulla carta senza revisioni regolari o metriche spesso falliscono gli audit. Invece, incorpora il governance dell'IA nelle operazioni quotidiane attraverso il monitoraggio continuo, le revisioni regolari del bias e il logging scoped (tipicamente 180 a 365 giorni) che si allineano con entrambi i framework.

Le organizzazioni che hanno successo secondo il regolamento europeo sull'IA andranno oltre la conformità di base. Integreranno i requisiti legali con le best practice operative, usando ISO 27001 come fondazione per il governance dell'IA scalabile e verificabile. Con gli strumenti e la mentalità giusta, la conformità si trasforma da un ostacolo normativo in un vantaggio competitivo.

FAQ

Come il Regolamento Europeo sull'IA e ISO 27001 lavorano insieme per gestire efficacemente i sistemi di IA?

Il regolamento europeo sull'IA stabilisce un framework legale per l'IA, enfatizzando le classificazioni basate sul rischio, la trasparenza, l'accountability e i requisiti di governance dei dati (come quelli delineati nell'Articolo 10). Queste misure mirano a assicurare che i sistemi di IA rimangono verificabili e affidabili. Nel frattempo, ISO 27001 fornisce un approccio strutturato attraverso un Information Security Management System (ISMS) per salvaguardare la confidenzialità, l'integrità e la disponibilità dei dati attraverso valutazioni del rischio, controlli e miglioramenti continui.

Integrando un ISMS allineato a ISO 27001, le organizzazioni possono mappare i processi chiave - come la gestione del rischio e i controlli di accesso - direttamente ai requisiti del regolamento europeo sull'IA. Questo allineamento aiuta a soddisfare le aspettative dell'Atto per la gestione, il monitoraggio e la conservazione dei dati. Essenzialmente, il regolamento europeo sull'IA specifica cosa deve essere realizzato, mentre ISO 27001 offre una guida su come realizzarlo. Strumenti come ISMS Copilot possono snellire questo processo connettendo i controlli di ISO 27001 a clausole specifiche dell'AI Act, fornendo politiche, template e evidenza di audit per affrontare efficientemente entrambi gli standard.

Qual è la differenza tra conformità obbligatoria e volontaria nel governance dei dati?

La conformità obbligatoria, come il regolamento europeo sull'IA, obbliga le organizzazioni a seguire regole rigorose e legalmente vincolanti attorno al governance dei dati. Questo significa che devono stabilire procedure di gestione del rischio, assicurare la qualità dei dati e mantenere registri approfonditi. Il mancato rispetto di questi requisiti può portare a forti sanzioni o anche alla perdita dell'accesso a certi mercati.

D'altro canto, la conformità volontaria - come ISO 27001 - offre un approccio diverso. Anche se non legalmente richiesta, comporta l'adozione di best practice attraverso un Information Security Management System (ISMS). Le organizzazioni spesso scelgono questo percorso per migliorare la loro reputazione, rafforzare le misure di sicurezza e ottenere certificazioni. Tuttavia, non ci sono conseguenze legali per saltarla.

Le distinzioni principali si riducono a enforcement legale versus partecipazione facoltativa, sanzioni normative versus vantaggi reputazionali, e mandati rigorosi versus framework adattabili e personalizzati.

Come possono le organizzazioni incorporare i requisiti specifici dell'IA nei loro framework di ISO 27001?

Per incorporare i bisogni specifici dell'IA in un framework di ISO 27001, inizia ampliando il tuo processo di valutazione del rischio per includere le sfide relative all'IA come la deriva del modello, il bias dei dati e l'accesso non autorizzato al modello. Connetti questi rischi ai controlli applicabili di ISO 27001, come la gestione dei cambiamenti, la gestione dell'accesso privilegiato e le relazioni con i fornitori. Questo approccio assicura che i rischi dell'IA siano affrontati all'interno della struttura esistente del tuo Information Security Management System (ISMS).

Inoltre, allinea le tue politiche al regolamento europeo sull'IA, concentrandoti sui suoi requisiti di governance dei dati. Integra pratiche come i controlli della qualità dei dati, il tracciamento della provenienza e i limiti di retention nelle tue procedure ISMS. Questi aggiornamenti possono essere formalizzati come politiche di "Governance dei Dati dell'IA", integrando i tuoi controlli esistenti per la classificazione e la gestione dei dati.

Per una strategia più organizzata, potresti considerare di stratificare ISO/IEC 42001 (lo standard del Sistema di Gestione dell'IA) sopra ISO 27001. Questo crea un framework coeso per gestire sia l'IA che la sicurezza dell'informazione. Strumenti come ISMS Copilot possono rendere questo processo più facile automatizzando il mapping dei rischi, fornendo template e semplificando la documentazione, consentendoti di soddisfare più efficacemente sia gli standard dell'IA che quelli di sicurezza dell'informazione.