Politica di governance dell'AI responsabile
Versione 1.0
Syntari International, Inc.
Data di entrata in vigore: 23 febbraio 2026
855 Boylston Street, Suite 1000
Boston, MA 02116
Contatto:
legal@syntari.ai
ai-governance@syntari.ai
Copyright © 2026 Syntari International, Inc.
Tabella dei contenuti
● 1. Scopo e ambito
● 2. Principi etici dell'AI
● 3. Framework di classificazione del rischio dell'AI
● 4. Governance dei fornitori di AI di terze parti
● 5. Governance dei dati per l'AI
● 6. Gestione del ciclo di vita del modello
● 7. Pregiudizio e equità
● 8. Trasparenza e spiegabilità
● 9. Supervisione umana
● 10. Risposta agli Incidenti per l'IA
● 11. Conformità e Allineamento Normativo
● 12. Audit e Responsabilità
● 13. Formazione e Sensibilizzazione
● 14. Cronologia delle Versioni e Programma di Revisione
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Scopo e Obiettivo
Questa Politica di Governance dell'IA Responsabile stabilisce il quadro per lo sviluppo, la distribuzione e la gestione continua delle funzionalità di intelligenza artificiale (IA) all'interno della piattaforma Syntari. La politica si applica a tutte le capacità, i servizi e le funzionalità abilitati dall'IA offerti ai nostri clienti nei settori assicurativo, nella gestione degli asset e nei servizi finanziari.
1.1 Obiettivi di Governance
● Garantire uno sviluppo e una distribuzione etici e responsabili dei sistemi di IA
● Stabilire meccanismi di responsabilità chiari per le decisioni e i risultati abilitati dall'IA
● Mantenere la fiducia dei clienti attraverso pratiche di IA trasparenti e spiegabili
● Proteggere la privacy dei clienti e la sicurezza dei dati in tutti i processi di IA
● Identificare e mitigare i rischi associati ai sistemi di IA prima della distribuzione
● Garantire la conformità con i quadri normativi applicabili, incluso il Regolamento UE sull'IA
● Fornire meccanismi per la supervisione umana e l'intervento in decisioni di IA ad alto rischio
1.2 Ambito di Copertura
Questa politica regola tutte le funzionalità di IA all'interno della piattaforma Syntari, inclusi ma non limitati a:
● Funzionalità alimentate da fornitori di IA di terze parti (Anthropic/Claude, OpenAI/GPT, Google/Gemini)
● Elaborazione e analisi dei dati utilizzando modelli di IA
● Sistemi di decisione automatizzati con potenziale impatto sui clienti
● Raccomandazioni e contenuti generati dall'IA
● Strumenti e funzionalità di IA a disposizione dei clienti e interne
● Modelli o implementazioni personalizzate -
Principi Etici dell'IA
Syntari IA si impegna a seguire i seguenti principi etici nella progettazione, nello sviluppo e nella distribuzione di tutte le funzionalità di IA:
2.1 Equità
Garantiamo che i sistemi di IA non discriminino individui o gruppi sulla base di caratteristiche protette, inclusi ma non limitati a razza, genere, età, etnia o stato socioeconomico. Tutti i sistemi di IA sottopongono a test di rilevamento e mitigazione dei pregiudizi prima della distribuzione e in modo continuativo.
2.2 Trasparenza
Manteniamo trasparenza riguardo all'uso dell'IA nella piattaforma Syntari. Tutti i clienti sono chiaramente informati quando interagiscono con funzionalità alimentate dall'IA, come vengono elaborati i loro dati e le limitazioni degli output dell'IA.
2.3 Responsabilità
Stabiliamo linee di responsabilità chiare per le decisioni e i risultati abilitati dall'IA. La responsabilità per le prestazioni del sistema di IA, i pregiudizi e gli incidenti è chiaramente assegnata e monitorata. Tutti i sistemi di IA includono tracce di audit e capacità di registrazione per motivi di responsabilità.
2.4 Privacy
Proteggiamo la privacy dei clienti come diritto fondamentale e implementiamo pratiche di minimizzazione dei dati in tutti i processi di IA. I dati dei clienti non vengono mai utilizzati per addestrare, perfezionare o migliorare in altro modo i modelli di IA di terze parti senza esplicito consenso.
2.5 Sicurezza
Diamo priorità alla sicurezza e alla protezione dei sistemi di IA per prevenire danni ai clienti e ai loro dati. Tutti i sistemi di IA sono testati per robustezza, vulnerabilità di sicurezza e potenziali output dannosi prima della distribuzione.
2.6 Supervisione Umana
Manteniamo una significativa supervisione umana sulle decisioni abilitati dall'IA, in particolare per decisioni ad alto rischio o conseguenze significative. Gli esseri umani mantengono la capacità di comprendere, sovrascrivere e intervenire nelle decisioni dei sistemi di IA. -
Framework di Classificazione del rischio dell'IA
Syntari IA implementa un framework di classificazione del rischio allineato con il Regolamento UE sull'IA per categorizzare i sistemi di IA in base al loro impatto potenziale e livello di rischio. Questo framework guida la governance, la supervisione e i requisiti di conformità.
3.1 Livelli di Rischio
Definizione del Tier di Rischio Requisiti di Governance
AI a Rischio Minimo sistemi AI con potenziale minimale di danno (es. sistemi di raccomandazione generali) Monitoraggio e documentazione standard
AI a Rischio Limitato sistemi AI con potenziale di impatto per alcuni clienti (es. sistemi di supporto decisionale) Monitoraggio avanzato, test di bias, divulgazione agli utenti
AI ad Alto Rischio sistemi AI con significativo potenziale di danno (es. underwriting automatizzato, determinazioni di conformità) Test rigorosi, intervento umano, valutazione d'impatto, monitoraggio continuo
Rischio Inaccettabile AI che creano rischi inaccettabili per la sicurezza o i diritti dei clienti Divieto o significative restrizioni
3.2 Processo di Valutazione del Rischio
Tutte le nuove funzionalità AI subiscono una valutazione formale del rischio prima del dispiegamento:
● Identificare potenziali danni e impatti sui clienti
● Valutare la probabilità e la severità dei danni potenziali
● Determinare il tier di rischio applicabile
● Documentare le strategie di mitigazione del rischio
● Ottenere le approvazioni appropriate in base al tier di rischio -
Governance dei Fornitori di AI di Terze Parti
Syntari AI si affida a fornitori di AI di terze parti per alimentare molte delle sue funzionalità AI. Implementiamo meccanismi di governance e supervisione completi per queste relazioni.
4.1 Fornitori di AI Coperti
Syntari AI collabora con i seguenti fornitori di AI di terze parti:
● Anthropic (modelli Claude)
● OpenAI (modelli GPT)
● Google (modelli Gemini)
4.2 Criteri di Selezione dei Fornitori
I nuovi fornitori di AI vengono valutati in base ai seguenti criteri:
● Capacità di sicurezza e protezione dei dati
● Impegno verso pratiche di AI responsabile
● Trasparenza riguardo i dati di addestramento dei modelli e le capacità
● Conformità con le normative applicabili
● Stabilità finanziaria e continuità operativa
● Supporto per meccanismi di audit e supervisione
● Allineamento con i principi etici di Syntari AI
4.3 Processo di Valutazione dei Fornitori
● Valutazione iniziale di due diligence (sicurezza, conformità, etica)
● Revisione legale dei termini di servizio e della gestione dei dati del fornitore
● Valutazione tecnica delle capacità e limitazioni del modello
● Test pilota con casi d'uso rappresentativi
● Approvazione a livello di consiglio per fornitori nuovi significativi
4.4 Requisiti di Valutazione del Rischio
Syntari AI conduce valutazioni continue del rischio per ciascun fornitore di AI, coprendo:
● Accuratezza, bias e prestazioni di equità del modello
● Pratiche di privacy e sicurezza dei dati
● Limitazioni delle capacità e potenziale di output dannosi
● Trasparenza e funzionalità di spiegabilità
● Viabilità finanziaria e continuità aziendale del fornitore
● Stato di conformità normativa
4.5 Monitoraggio Continuo e Valutazione delle Prestazioni
Syntari AI mantiene un monitoraggio continuo dei fornitori di AI di terze parti:
● Revisione mensile delle metriche di prestazione (accuratezza, latenza, tassi di errore)
● Valutazioni trimestrali di sicurezza e conformità
● Valutazioni semestrali di bias e equità
● Audit complessivi annuali dei fornitori
● Monitoraggio degli aggiornamenti dei fornitori, dei cambiamenti di policy e degli incidenti di sicurezza
● Inventario mantenuto di tutte le relazioni e dipendenze dei fornitori -
Governance dei Dati per l'AI
La governance dei dati è fondamentale per pratiche di AI responsabili. Syntari AI implementa politiche rigide per proteggere i dati dei clienti e mantenere la privacy in tutti i processi di AI.
5.1 Restrizioni sui Dati di Addestramento
Syntari AI proibisce l'uso dei dati dei clienti per addestrare, ottimizzare o migliorare i modelli di AI senza il consenso esplicito del cliente:
● I dati dei clienti non vengono mai utilizzati per addestrare modelli proprietari
● I dati dei clienti non vengono utilizzati per ottimizzare modelli di terze parti
● I dati aggregati e anonimizzati possono essere utilizzati per il miglioramento della qualità solo con garanzie contrattuali
● I clienti mantengono la possibilità di rinunciare all'uso dei dati per scopi di miglioramento
● Tutto l'uso dei dati di addestramento è documentato e comunicato ai clienti
5.2 Gestione dei Dati di Input e Conservazione
Syntari AI gestisce i dati inviati come input ai sistemi di AI secondo i seguenti principi:
● I dati di input sono classificati come dati dei clienti e soggetti alle stesse protezioni
● Gli input vengono conservati solo per il necessario per la fornitura del servizio e il monitoraggio degli abusi
● I dati di input vengono conservati per non più di 30 giorni per scopi di monitoraggio degli abusi
● Gli input contenenti informazioni sensibili (PII, dati finanziari) sono crittografati e con accesso limitato
● I clienti possono richiedere la cancellazione dei dati di input in qualsiasi momento
● Syntari AI collabora con fornitori di terze parti per ridurre al minimo la conservazione dei dati di input
5.3 Proprietà e Classificazione dei Dati di Output
I risultati generati dall'AI sono trattati come segue:
● I clienti possiedono i risultati generati dall'AI prodotti utilizzando la piattaforma Syntari
● I risultati sono classificati secondo la sensibilità e i requisiti normativi
● Syntari AI conserva solo i metadati tecnici necessari per le operazioni della piattaforma
● I risultati contenenti dati sensibili sono archiviati con appropriate crittografie e controlli di accesso
● I clienti controllano la distribuzione e l'uso dei risultati generati dall'AI
5.4 Minimizzazione dei Dati nel Processo di AI
Syntari AI implementa pratiche di minimizzazione dei dati in tutti i processi di AI:
● Solo i dati necessari per casi d'uso specifici vengono elaborati
● I dati sensibili (PII, informazioni finanziarie) vengono mascherati o anonimizzati dove possibile
● I periodi di conservazione dei dati sono ridotti al minimo nella misura pratica
● Audit regolari dei dati assicurano la conformità ai principi di minimizzazione -
Gestione del Ciclo di Vita del Modello
Syntari AI implementa una gestione completa dei modelli AI per tutto il loro ciclo di vita, dallo sviluppo al ritiro.
6.1 Processo di Approvazione per il Deployment del Modello
Tutti i nuovi modelli AI devono seguire un processo di approvazione formale prima del deployment:
● Valutazione e classificazione dei rischi (Sezione 3)
● Valutazione tecnica delle prestazioni e della sicurezza del modello
● Test di bias e valutazione dell'equità (Sezione 7)
● Revisione della sicurezza e della privacy
● Documentazione delle capacità e delle limitazioni del modello
● Approvazione da parte degli organismi di governance appropriati in base al livello di rischio
● Valutazione dell'impatto sui clienti e pianificazione della divulgazione
● Sviluppo e test del piano di rollback
6.2 Controllo Versione e Gestione delle Modifiche
Syntari AI mantiene un rigoroso controllo delle versioni e gestione delle modifiche per tutti i modelli:
● Tutte le versioni del modello sono tracciate e documentate
● Le modifiche ai modelli vengono testate prima del deployment
● Le modifiche ai modelli sono comunicate ai clienti interessati
● I registri delle modifiche documentano le variazioni tecniche e gli impatti sulle prestazioni
● Il monitoraggio regolare delle prestazioni del modello garantisce qualità nel tempo
6.3 Procedure di Ritiro del Modello
I modelli vengono ritirati secondo le seguenti procedure:
● Il ritiro è pianificato con preavviso ai clienti
● Modelli o capacità alternativi sono forniti ai clienti
● I dati generati dai modelli ritirati sono conservati secondo i piani di retention
● La documentazione dei modelli ritirati è conservata per scopi di audit
6.4 Capacità di Rollback
Syntari AI mantiene capacità di rollback per tutti i modelli implementati:
● Le versioni precedenti del modello sono conservate e mantenute
● Le procedure di rollback vengono testate regolarmente
● Il rollback può essere eseguito rapidamente in caso di guasti del modello -
Bias ed Equità
Syntari AI è impegnata a rilevare e mitigare il bias in tutti i sistemi AI per garantire un trattamento equo di tutti i clienti.
7.1 Quadro di Rilevamento e Mitigazione del Bias
Syntari AI implementa un quadro completo per il rilevamento e la mitigazione del bias:
● I test di bias vengono condotti su tutti i nuovi modelli prima del deployment
● Le metriche di equità vengono definite per ciascun caso d'uso
● I test valutano le prestazioni attraverso gruppi demografici protetti
● Strategie di mitigazione vengono sviluppate per i bias identificati
● Il monitoraggio continuo rileva bias emergenti dopo il deployment
● La riqualificazione regolare affronta la deriva del modello e i bias emergenti
7.2 Programma Regolare di Audit Algoritmici
Syntari AI esegue audit algoritmici regolari secondo il seguente programma:
● Mensile: modelli ad alto rischio
● Trimestrale: modelli a rischio limitato
● Semestrale: modelli a rischio minimo
● Annuale: revisione complessiva di tutti i modelli
● Ad-hoc: in risposta a reclami dei clienti o problemi identificati
7.3 Procedure di Valutazione dell'Impatto Disparato
Syntari AI valuta il potenziale impatto disparato dei sistemi di intelligenza artificiale:
● Analisi delle disparità nei risultati tra gruppi protetti
● Valutazione sia della discriminazione diretta che indiretta
● Valutazione dell'intento politico rispetto agli effetti discriminatori
● Documentazione dei risultati e delle strategie di mitigazione
● Riesame regolare per garantire la conformità sostenuta
7.4 Protocolli di Rimedio
Quando viene rilevato un bias, Syntari AI implementa rimedi:
● Indagine immediata e valutazione dell'impatto
● Sviluppo di un piano d'azione correttivo
● Implementazione di mitigazioni tecniche (riaddestramento, riequilibrio, ecc.)
● Notifica ai clienti se l'impatto è significativo
● Validazione dell'efficacia del rimedio -
Trasparenza e Spiegabilità
Syntari AI è impegnata nella trasparenza riguardo l'uso dell'IA nella sua piattaforma e nella spiegabilità delle decisioni dell'IA.
8.1 Requisiti di Divulgazione dell'IA per gli Utenti Finali
I clienti sono chiaramente informati riguardo l'uso dell'IA nella piattaforma Syntari:
● Indicazione chiara quando le funzionalità sono alimentate dall'IA
● Spiegazione delle capacità e limitazioni dell'IA
● Descrizione dei dati utilizzati dai sistemi di IA
● Implicazioni sulla privacy dell'uso delle funzionalità dell'IA
● Opzioni per rinunciare alle funzionalità alimentate dall'IA
● Informazioni di contatto per domande sulla governance dell'IA
8.2 Standard di Spiegabilità delle Decisioni
I sistemi di IA che prendono o supportano decisioni significative forniscono spiegazioni:
● I sistemi ad alto rischio forniscono spiegazioni dettagliate del razionale decisionale
● Le spiegazioni sono fornite in linguaggio chiaro comprensibile ai clienti
● I clienti possono contestare o appellarsi alle decisioni dell'IA
● Sono disponibili meccanismi di revisione e override umani
8.3 Etichettatura dei Contenuti Generati dall'IA
I contenuti generati dall'IA sono chiaramente etichettati:
● Tutti gli output generati dall'IA sono contrassegnati come generati dall'IA
● L'etichettatura è persistente anche se il contenuto viene modificato
● La fonte del modello AI è divulgata (Anthropic, OpenAI, Google, ecc.)
● Dichiarazione riguardante potenziali limitazioni e allucinazioni
8.4 Requisiti per il Model Card e la Documentazione del Sistema
Syntari AI mantiene una documentazione completa per tutti i sistemi AI:
● Modelli di schede che documentano l'architettura del modello, i dati di addestramento e le prestazioni
● Documentazione del sistema che descrive capacità e limitazioni
● Documentazione dei dati che descrive i dataset utilizzati
● Risultati di valutazione derivanti dai test e dall'audit
● Limitazioni note e casi limite
● Cronologia delle versioni e registri delle modifiche -
Supervisione umana
Syntari AI mantiene una supervisione umana significativa sulle decisioni alimentate dall'AI, in particolare per decisioni ad alto rischio o di grande impatto.
9.1 Requisiti Human-in-the-Loop per Decisioni ad Alto Rischio
I sistemi AI ad alto rischio includono un coinvolgimento umano significativo:
● È richiesta la revisione umana per tutte le decisioni automatizzate ad alto rischio
● Gli esseri umani ricevono informazioni sufficienti per comprendere le raccomandazioni dell'AI
● Gli esseri umani hanno formazione e competenze per una supervisione efficace
● La revisione umana avviene prima che le decisioni siano implementate
● Le prestazioni degli esseri umani e dei sistemi AI sono monitorate
9.2 Meccanismi di Override e Intervento
Il controllo umano significativo sui sistemi AI è mantenuto:
● Gli esseri umani possono ignorare le raccomandazioni dell'AI senza restrizioni
● Sono disponibili percorsi decisionali alternativi
● I sistemi tecnici supportano un intervento umano rapido
● Nessuna pena per le sostituzioni umane delle raccomandazioni dell'AI
9.3 Procedure di Escalation
Syntari AI mantiene chiare procedure di escalation per questioni legate all'AI:
● Raccomandazioni dell'AI poco chiare o preoccupanti possono essere escalate
● I reclami dei clienti sui sistemi AI attivano l'escalation
● Le questioni escalate sono esaminate dal personale qualificato
● Tempi e responsabilità chiari per la risposta all'escalation
9.4 Dashboard di Monitoraggio
Syntari AI mantiene dashboard per il monitoraggio dei sistemi AI:
● Dashboard in tempo reale tracciano metriche di prestazione del sistema AI
● Metriche di pregiudizio e equità sono monitorate continuamente
● Tassi di errore e modalità di fallimento sono tracciati
● I modelli di reclamo dei clienti sono identificati -
Risposta agli Incidenti per AI
Syntari AI attua procedure di risposta agli incidenti specifiche per l'AI per affrontare fallimenti, pregiudizi e altri eventi avversi.
10.1 Classificazione degli Incidenti Specifici per AI
Gli incidenti AI sono classificati per tipo e gravità:
● Incidenti di allucinazione: sistemi AI che generano informazioni false o inaccurate
● Incidenti di bias: sistemi AI che dimostrano comportamenti discriminatori
● Incidenti di sicurezza: sistemi AI compromessi o manipolati
● Incidenti di performance: sistemi AI che non soddisfano gli standard di performance
● Incidenti di conformità: sistemi AI che violano i requisiti normativi
10.2 Procedure di Risposta alle Allucinazioni
Quando i sistemi AI generano allucinazioni o false informazioni:
● Indagine immediata e validazione dell'accuratezza
● Comunicazione ai clienti interessati
● Rimozione o correzione dei contenuti generati da AI interessati
● Analisi delle cause profonde
● Implementazione di controlli per prevenire il verificarsi
● Documentazione per la conformità normativa
10.3 Gestione degli Incidenti di Bias
Gli incidenti di bias sono gestiti secondo i protocolli di rimedio della Sezione 7, più:
● Notifica ai gruppi di clienti interessati
● Valutazione del potenziale danno discriminatorio
● Valutazione delle implicazioni legali/normative
● Reporting a livello di consiglio se impatto significativo
10.4 Attivatori di Notifica Regolatoria
Syntari AI notifica le autorità regolatorie competenti quando:
● I guasti del sistema AI provocano danni finanziari ai clienti
● Viene rilevato un bias discriminatorio nelle decisioni regolamentate
● I sistemi AI sono compromessi o manipolati
● Guasti sistemici influenzano la disponibilità del servizio
● Come altrimenti richiesto da normative applicabili -
Allineamento con la Conformità e Regolamentazione
Syntari AI allinea le proprie pratiche di governance AI ai quadri normativi e standard di settore applicabili.
11.1 Conformità al Regolamento AI dell'UE
Syntari AI implementa i requisiti del Regolamento AI dell'UE, in vigore dal 2 agosto 2026:
● Classificazione del rischio allineata alle categorie del Regolamento AI dell'UE
● Sistemi ad alto rischio soggetti a requisiti rigorosi (test, documentazione, supervisione umana)
● Requisiti di trasparenza per sistemi ad alto rischio e biometrici
● Procedure di conformità per pratiche AI vietate
● Documentazione e registrazione per la conformità normativa
● Preparazione per audit e applicazione delle autorità competenti
11.2 Quadro di Gestione del Rischio AI NIST
Syntari AI implementa il Quadro di Gestione del Rischio AI NIST:
● Funzione mappa: Identificazione dei sistemi AI e delle parti interessate
● Funzione misura: Misurazione delle prestazioni e dei rischi del sistema AI
● Funzione gestione: Gestione dei rischi identificati attraverso controlli
● Funzione monitoraggio: Monitoraggio continuo delle prestazioni del sistema AI
11.3 ISO/IEC 42001 (Sistema di gestione dell'AI)
Syntari AI implementa un sistema di gestione dell'AI allineato con ISO/IEC 42001:
● Processi di valutazione e gestione dei rischi
● Strutture di governance e ruoli dell'AI
● Gestione dei dati e dei modelli
● Monitoraggio e valutazione delle prestazioni
● Audit regolari e miglioramento
11.4 Requisiti specifici di settore
Syntari AI è conforme ai requisiti specifici di settore per la sua clientela:
● Assicurazione: Conformità alle linee guida del regolatore assicurativo sull'uso dell'AI
● Gestione patrimoniale: Conformità alle linee guida della SEC e della FINRA sul trading algoritmico e sulle raccomandazioni
● Servizi finanziari: Conformità ai regolatori bancari e ai requisiti di protezione dei consumatori -
Audit e Responsabilità
Syntari AI mantiene meccanismi robusti di audit e responsabilità per la governance dell'AI.
12.1 Audit annuale della governance dell'AI
Syntari AI conduce un audit annuale completo della governance dell'AI:
● Revisione di tutti i sistemi AI distribuiti e della loro governance
● Valutazione della conformità a questa politica
● Valutazione dell'implementazione dei principi etici
● Revisione della risposta agli incidenti e delle azioni di ripristino
● Valutazione dell'efficacia dei controlli
● Identificazione delle opportunità di miglioramento
12.2 Requisiti di valutazione di terza parte
Syntari AI coinvolge valutatori di terza parte per validazione indipendente:
● Audit annuale di terza parte delle pratiche di governance dell'AI
● Valutazione della conformità con i requisiti normativi
● Valutazione tecnica dei sistemi AI
● Verifica indipendente di pregiudizi e equità
● Valutazione della sicurezza dei sistemi AI
12.3 Rendicontazione dei rischi dell'AI a livello di consiglio
Syntari AI mantiene una supervisione a livello di consiglio sui rischi dell'AI:
● Rendicontazione trimestrale al consiglio sulla governance dell'AI
● Rendicontazione di incidenti e rischi materiali dell'AI
● Revisione dello stato di conformità ai requisiti normativi
● Discussione strategica delle priorità di governance dell'AI
12.4 Prontezza per l'esame normativo
Syntari AI mantiene la prontezza per le ispezioni normative:
● Documentazione facilmente disponibile per la revisione del regolatore
● Sistemi di registrazione mantenuti
● Procedure di test e risultati conservati
● Registri e tracce di audit mantenuti per tutti i sistemi AI -
Formazione e Sensibilizzazione
Syntari AI garantisce che i dipendenti comprendano e rispettino i principi e i requisiti di governance dell'AI responsabile.
13.1 Requisiti di Alfabetizzazione AI per i Dipendenti
Tutti i dipendenti di Syntari AI ricevono formazione di base sull'alfabetizzazione AI:
● Comprensione delle capacità e delle limitazioni dell'AI
● Consapevolezza dei principi di AI responsabile
● Comprensione di base di bias, equità ed etica
● Privacy e protezione dei dati nei contesti dell'AI
● Procedure di segnalazione e escalation degli incidenti
13.2 Programmi di Formazione Basati sul Ruolo
I dipendenti in ruoli correlati all'AI ricevono formazione specializzata:
● Team di prodotto: Formazione dettagliata sui requisiti di AI responsabile per lo sviluppo
● Team di dati: Formazione sulla governance dei dati, privacy e pratiche etiche sui dati
● Team di supporto: Formazione su come spiegare le funzionalità dell'AI e gestire le preoccupazioni dei clienti
● Leadership: Formazione sulla governance dell'AI e supervisione strategica
13.3 Certificazione AI Responsabile
Syntari AI mantiene programmi di certificazione:
● Certificazione di Praticante AI Responsabile per il personale tecnico
● Requisiti annuali di ricertificazione
● Monitoraggio della tracciabilità e della conformità alla certificazione -
Cronologia Versioni e Programma di Revisione
14.1 Versioni della Politica
Versione Data di Efficacia Modifiche Chiave
1.0 23 febbraio 2026 Rilascio iniziale
14.2 Programma di Revisione
Questa politica viene esaminata e aggiornata secondo il seguente programma:
● Revisione trimestrale: Valutazione dei rischi emergenti e degli sviluppi normativi
● Revisione annuale: Revisione e aggiornamenti completi della politica
● Revisione ad hoc: In risposta a cambiamenti normativi significativi o incidenti
14.3 Governance della Politica
Proprietà e governance della politica:
● Proprietario: Chief AI Officer e Dipartimento Legale
● Autorità di Approvazione: Consiglio di Amministrazione
● Implementazione: Tutte le unità aziendali con sistemi AI
● Contatto: ai-governance@syntari.ai
