L'IA sta crescendo più rapidamente delle misure di sicurezza che la circondano.
La ricerca AI at the Core di IBM ha rilevato che quasi il 74% delle organizzazioni sottoposte a sondaggio riferisce una copertura solo moderata o limitata nei propri framework di rischio e governance dell'IA in relazione ai rischi tecnologici, di terze parti e di modello.
In altre parole, molti team stanno distribuendo modelli, ma sono pochi quelli in grado di rispondere con sicurezza alle domande che sorgono subito dopo:
🤔 Chi ha approvato questo, su quali basi, con quali prove e cosa succede quando il modello si discosta dalla produzione?
Questo è ciò a cui risponde in gran parte IBM Watsonx. governance. Ti aiuta a governare, garantire la sicurezza e monitorare l'IA durante tutto il ciclo di vita, con flussi di lavoro, monitoraggio e gestione dei rischi progettati per fornire supporto alla scalabilità responsabile.
In questa guida illustreremo come utilizzare watsonx. governance per documentare i casi d'uso, standardizzare le revisioni e le approvazioni, acquisire i dati corretti sui modelli e monitorare i modelli in produzione man mano che si procede con la scalabilità.
Che cos'è IBM watsonx. governance?
IBM Watsonx Governance è una piattaforma di governance dell'IA di livello aziendale sviluppata da IBM come parte della sua piattaforma di IA e dati Watsonx. Aiuta le organizzazioni a dirigere, gestire, monitorare e scalare le attività di IA in modo responsabile durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
Si tratta di una soluzione unificata per la governance sia dei modelli tradizionali di machine learning (ML) che dei moderni modelli di IA generativa (gen AI), inclusi i modelli e le applicazioni linguistiche di grandi dimensioni, sia che siano basati su IBM watsonx. ai sia che siano implementati su piattaforme di terze parti supportate.
📚 Per saperne di più: I migliori strumenti di governance dell'IA per garantire conformità e trasparenza
Come funziona IBM Watsonx Governance
watsonx. governance è un pacchetto di funzionalità integrate che IBM descrive come una combinazione di:
OpenPages per il rischio e la conformità
OpenPages è il componente di watsonx. governance che funge da motore centrale per la gestione dei rischi e della conformità. È progettato per tradurre le politiche della tua azienda in metriche concrete e tracciabili per ogni modello di IA.
Ti fornisce gli strumenti per gestire valutazioni formali dei rischi, mappare i modelli a normative specifiche e creare audit trail immutabili per le autorità di regolamentazione.
- Valutazione del rischio: puoi assegnare e effettuare il monitoraggio di un livello di rischio per ogni caso d'uso dell'IA in base a fattori quali la sensibilità dei dati utilizzati o l'impatto delle sue decisioni.
- Mappatura della conformità: consente di mappare i modelli a quadri normativi quali l'EU AI Act o il NIST AI Risk Management Framework e di effettuare il monitoraggio delle prove e dello stato di conformità attraverso le revisioni.
- Audit trail: OpenPages conserva una registrazione permanente di chi ha approvato cosa e quando, il che è essenziale per dimostrare la conformità durante un audit.
OpenScale per il monitoraggio dei modelli
OpenScale è il motore di monitoraggio in tempo reale che controlla i tuoi modelli dopo la loro messa in funzione. È il tuo sistema di avviso precoce per i problemi che sorgono quando un modello interagisce con i dati disorganizzati e imprevedibili del mondo reale.
- Rilevamento delle deviazioni: identifica quando gli input o gli output di un modello iniziano a differire dai dati su cui è stato addestrato, segno che le sue prestazioni potrebbero essere in calo.
- Monitoraggio dell'equità: effettua il monitoraggio delle previsioni relative a gruppi sensibili (come età o sesso) per individuare eventuali pregiudizi emergenti nell'IA prima che diventino problemi sistemici.
- Spiegabilità: è in grado di generare spiegazioni leggibili dall'uomo per il comportamento e le previsioni del modello, a seconda del tipo e della configurazione del modello, il che è fondamentale per gli audit e le richieste dei clienti.
- Metriche di prestazione: tiene sotto controllo le metriche di prestazione fondamentali, come l'accuratezza e il tempo di risposta, garantendo che il modello continui a soddisfare i requisiti aziendali.
Schede informative sull'IA per il monitoraggio del ciclo di vita
Le schede informative sull'IA fanno parte della gestione del ciclo di vita dei documenti per ogni modello. Le schede informative effettuano automaticamente il monitoraggio dei dettagli chiave in ogni fase del ciclo di vita dell'IA, tra cui:
- Metadati di sviluppo, come origini dati di addestramento e scelte di algoritmi
- Risultati della valutazione, come metriche di test e valutazioni di distorsione
- Dettagli di implementazione, inclusi dove viene eseguito il modello e chi può accedervi
- Cronologia operativa, come andamenti delle prestazioni e incidenti passati
🔍 ClickUp Brain MAX: test multimodello più rapidi prima dei gate di governance
Prima che un modello, un prompt o un agente raggiunga IBM Watsonx. governance, i team di solito hanno bisogno di un luogo in cui riflettere, testare e confrontare senza attriti.
È qui che ClickUp Brain MAX dà il meglio di sé .
Brain MAX è un'app desktop autonoma di IA che consente ai team di passare da un modello all'altro (ad esempio GPT, Claude, Gemini) nello stesso contesto di area di lavoro. È possibile eseguire lo stesso prompt, la stessa logica decisionale o la stessa bozza di output su più modelli contemporaneamente, confrontare immediatamente le risposte e conservare l'intera traccia del ragionamento insieme al lavoro stesso.
Questo rende Brain MAX particolarmente potente per:
- Confronto tra modelli e prompt in fase iniziale prima della valutazione formale
- Stress test dei risultati per tono, qualità del ragionamento o casi limite tra i modelli
- Acquisizione e salvataggio del "perché abbiamo scelto questo approccio" direttamente accanto alle attività e ai documenti
Una volta che i team concordano sul comportamento, sul prompt o sulla scelta del modello corretto, watsonx. governance diventa il sistema di registrazione. Le schede informative, le approvazioni e il monitoraggio riflettono quindi decisioni che sono già state sottoposte a test di pressione, documentate e concordate.
👉 In pratica, Brain MAX accelera l'apprendimento e l'iterazione, mentre watsonx. governance garantisce il controllo e la responsabilità. Insieme, impediscono che la governance rallenti l'innovazione o che l'innovazione aggiri la governance.
Come impostare watsonx. governance per il tuo team
Ora configuriamo Watsonx. governance per il tuo team, passaggio dopo passaggio 👇
1. Effettuate la connessione a un database (data mart)
Apri l'URL watsonx. governance per la tua regione, quindi vai su Configura → Database e scegli un tipo di database (Lite o il tuo DB2/PostgreSQL).
2. Configurare casi d'uso dell'IA
- Vai a Casi d'uso dell'IA → Configurazione completa
- Questo crea un ID servizio: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Se non disponi di un inventario predefinito, ti verrà richiesto di crearne uno, necessario per la gestione di modelli esterni, allegati e report di governance.
3. Crea politiche di accesso (invita il tuo team)
In IBM Cloud, Gestisci → Accesso (IAM) → Utenti → Invita utente → assegna una politica di accesso per il servizio watsonx. governance e definisci l'ambito (account/gruppo di risorse/istanza specifica)
📌 Gli utenti necessitano di Reader/Writer+ per accedere al servizio. Writer+ può visualizzare le informazioni relative a tutti i progetti e gli spazi di distribuzione.
4. Gestisci utenti e ruoli in watsonx. governance
Assegna ruoli di collaborazione per le azioni relative alla valutazione (amministratore/editor/visualizzatore/operatore) in base a ciò che ogni persona dovrebbe fare.
👀 Lo sapevate? Una singola violazione moderna può avere dimensioni enormi! La violazione di Under Armour aggiunta nel gennaio 2026 ha un elenco di 72,7 milioni di account interessati.
Come eseguire i cicli di vita della governance dell'IA con ClickUp
IBM Watsonx Governance funge da sistema di governance di riferimento per l'IA, in cui modelli, prompt, valutazioni e approvazioni vengono monitorati formalmente con struttura e tracciabilità.
Ma la governance deve comunque essere applicata in tutti i reparti. Qualcuno deve acquisire il contesto iniziale, effettuare il monitoraggio delle decisioni, mantenere allineate le prove e portare avanti il lavoro senza che il processo si trasformi in un labirinto di passaggi di consegne. Un enorme spreco di lavoro in azione!
Entra in ClickUp. Essendo il primo spazio di lavoro AI convergente al mondo, collega il livello operativo (documenti, attività, chat, flussi di lavoro, conoscenze, AI e visibilità della leadership) in modo che i tuoi team possano eseguire il ciclo di vita della governance in modo ancora più fluido.
Vediamo come. 👇
Crea e documenta casi d'uso dell'IA.
I casi d'uso sono facili da documentare una volta sola. La parte più difficile è mantenere la coerenza della documentazione mentre l'idea viene sottoposta a test di pressione da parte dei team addetti alla gestione dei rischi, agli aspetti legali, alla sicurezza e alla consegna.
Risolvi il problema con ClickUp Docs. Ad esempio, utilizza un modello ClickUp Doc per ogni nuovo caso d'uso dell'IA, in modo che ogni progetto inizi con input standardizzati:
- Obiettivo
- Parti interessate
- Contesto dei dati
- Risultati attesi
- Vincoli
- Criteri di esito positivo
Inoltre, conserva le discussioni sui casi d'uso e le decisioni nel documento utilizzando @mentions e ClickUp Assigned Comments. Man mano che la revisione procede, trasforma i passaggi successivi in attività di ClickUp direttamente dal documento.
Se è compatibile con il tuo flusso di lavoro, integra ClickUp Brain per velocizzare le parti che in genere rallentano il processo. Usalo per perfezionare un riassunto esecutivo, identificare le ipotesi che necessitano di convalida o redigere una prima bozza delle considerazioni sulla governance (ad esempio, controlli di equità o privacy) sulla base di ciò che il tuo team ha già scritto.
Una volta terminato il caso d'uso, formalizzalo in IBM Watsonx Governance, in modo che diventi il punto di riferimento per il monitoraggio del ciclo di vita e la documentazione delle schede informative.
In watsonx. governance, crea un caso d'uso dell'IA in un inventario:
- Vai a Cataloghi → Casi d'uso dell'IA
- Clicca su Nuovo caso d'uso dell'IA
- Inserisci un nome e effettua una selezione di un inventario
- Compila i campi necessari, ad esempio: Descrizione (problema aziendale + contesto) Livello di rischio Dati di supporto Titolare Stato Tag
- Descrizione (problema aziendale + contesto)
- Livello di rischio
- Dati di supporto
- Titolare
- Stato
- Tag
- Descrizione (problema aziendale + contesto)
- Livello di rischio
- Dati di supporto
- Titolare
- Stato
- Tag
Da lì, il caso d'uso diventa il luogo in cui visualizzare il monitoraggio del ciclo di vita (Panoramica/Ciclo di vita/Accesso) e effettuare la connessione delle risorse governate alle loro schede informative.
Le schede informative aiutano quindi a catturare i metadati relativi alla governance e alla conformità durante tutto il ciclo di vita, compresi lo scopo/la criticità e la provenienza delle azioni intraprese durante lo sviluppo e l'implementazione.
📮 ClickUp Insight: il 53% delle organizzazioni non dispone di una governance dell'IA o ha solo linee guida informali. E quando le persone non sanno dove finiscono i loro dati, o se uno strumento potrebbe creare un rischio di conformità, esitano. Se uno strumento di IA si trova al di fuori dei sistemi affidabili o ha pratiche di trattamento dei dati poco chiare, il timore che "non sia sicuro" è sufficiente a bloccarne l'adozione.
Questo non è il caso dell'ambiente completamente governato e sicuro di ClickUp. ClickUp AI è conforme a GDPR, HIPAA e SOC 2 e possiede la certificazione ISO 42001, garantendo che i tuoi dati siano privati, protetti e gestiti in modo responsabile.
Ai fornitori di IA di terze parti è vietato addestrare o conservare i dati dei clienti ClickUp, e il supporto multimodello opera con autorizzazioni unificate, controlli sulla privacy e rigorosi standard di sicurezza. In questo modo, la governance dell'IA diventa parte integrante dell'area di lavoro di ClickUp stessa, consentendo ai team di utilizzare l'IA in tutta sicurezza, senza rischi aggiuntivi.
Valuta i modelli e i prompt di IA
La valutazione dei modelli è una fase critica ma complessa, con molte variabili in gioco. È necessario eseguire test delle prestazioni, verificare la presenza di distorsioni e testare le modalità di guasto, il tutto tenendo informati i diversi stakeholder.
Per creare flussi di lavoro ripetibili, utilizza il modello DMAIC di ClickUp.
Crea pipeline di valutazione con stati personalizzati basati su fasi utilizzando il modello DMAIC di ClickUp
All'interno di questo modello, puoi creare pipeline di valutazione utilizzando gli stati personalizzati di ClickUp. Ciò significa che gli stati possono rispecchiare le tue fasi di valutazione, come Valutazione in sospeso, Test di bias, Revisione delle prestazioni e Pronto per l'approvazione.
Puoi anche eliminare i passaggi manuali con ClickUp Automations. Ad esempio, quando l'attività passa alla fase Bias Testing, l'automazione che hai impostato può assegnare il lavoro al tuo revisore della conformità e aggiungere un commento con la lista di controllo dei test e i link.
Una volta stabilito il flusso di lavoro, puoi eseguire la valutazione tecnica in watsonx:
- Per i modelli di prompt e genAI: esegui valutazioni dei prompt dall'asset del modello di prompt, esamina i punteggi delle metriche e utilizza il riepilogo/riassunto della valutazione per individuare le violazioni delle soglie.
- Per modelli esterni o non ospitati da IBM: puoi valutare modelli di prompt "distaccati" tra i tipi di attività supportati, quali riepilogamento/riassunzione, classificazione, risposta a domande, estrazione di entità, generazione di contenuti e RAG, con metriche che variano a seconda del modello e dell'attività.
Approva e distribuisci modelli di IA
Utilizza ClickUp Super Agents per gestire l'intero processo di approvazione.
Si tratta di colleghi basati sull'IA che lavorano con il contesto completo dell'area di lavoro e possono eseguire in modo sicuro flussi di lavoro in più fasi. Inoltre, puoi configurare il loro comportamento tramite istruzioni, trigger, strumenti e conoscenze per garantire che operino entro i limiti prestabiliti.
Ad esempio, al termine di una valutazione, un Super Agent può raccogliere in un unico posto tutto ciò di cui hanno bisogno i revisori (ad esempio, il contesto dell'uso attuale, le note decisionali e i link alle prove governate).
Inoltre, ClickUp Dashboards può convertire i dati delle attività dell'area di lavoro in una vista visiva dettagliata dei progressi, in modo che la leadership possa vedere quanti modelli sono in attesa di revisione, quale fase è in arretrato e cosa sta diventando obsoleto.
Crea il tuo dashboard di project management su ClickUp ⬇️
È quindi possibile ricollegare il flusso di lavoro operativo a Watsonx:
- In watsonx. governance, IBM fornisce un flusso di lavoro del ciclo di vita del modello che accompagna un modello di IA attraverso diverse fasi e stakeholder fino all'approvazione per l'implementazione. Questo per garantire che il sistema di registrazione governato rifletta gli stessi gate che il tuo team sta eseguendo operativamente in ClickUp.
- Dopo l'approvazione viene il monitoraggio. Watson OpenScale può essere configurato con monitor che valutano le risorse distribuite rispetto alle soglie specificate (ad esempio, soglie di equità o accuratezza/deriva).
🚀 Vantaggio di ClickUp: crea un dashboard di leadership e aggiungi le schede ClickUp AI che riepilogano ciò che blocca le approvazioni (ad esempio, "Cosa sta aspettando l'ufficio legale?" o "Quali modelli sono in revisione da più tempo?").
Limiti dell'utilizzo di Watsonx per la governance e la scalabilità dell'IA
Nessuno strumento è una soluzione miracolosa ed è importante comprendere i limiti di una piattaforma prima di commit.
Ecco alcuni aspetti da considerare con watsonx. governance 👀
| Limitazione | Impatto |
| Inclinazione dell'ecosistema IBM | Sebbene offra supporto per modelli di terze parti, le integrazioni più profonde sono con gli strumenti IBM. I team che hanno investito molto in altre piattaforme cloud potrebbero incontrare difficoltà. |
| Complessità per i team più piccoli | La piattaforma è progettata per operazioni su scala aziendale. I team più piccoli potrebbero trovare i costi e la complessità superiori alle loro esigenze. |
| Curva di apprendimento di OpenPages | Il modulo di gestione dei rischi è stato originariamente progettato per il settore finanziario, quindi i suoi concetti e la sua interfaccia potrebbero non risultare intuitivi per i team che utilizzano l'IA in modo nativo. |
| Limiti di personalizzazione | I modelli di conformità predefiniti sono un ottimo punto di partenza, ma potrebbero non soddisfare perfettamente le esigenze normative specifiche o di nicchia della tua azienda. |
| La governance dell'IA generativa è ancora in fase di maturazione | Gli strumenti per la governance dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno evolvendo rapidamente in tutto il settore e le capacità di governance continuano a maturare insieme alle best practice emergenti. |
Altri strumenti alternativi da utilizzare
Se IBM Watsonx Governance non sembra la soluzione giusta, esistono alcune alternative, a seconda che si desideri uno stack di governance cloud-native o un livello di monitoraggio cloud-agnostico.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: un'ottima opzione se hai già investito in AWS. Model Monitor si concentra sul monitoraggio della produzione (ad esempio, rilevando problemi di qualità come derive/anomalie e avvisandoti), mentre Model Cards ti aiuta a documentare i dettagli del modello per gli audit e la reportistica di governance in modo standardizzato.
- Azure Machine Learning Responsible IA: ideale quando i flussi di lavoro sono già in Azure e si desidera un modo integrato per valutare i modelli in termini di equità, analisi degli errori e spiegabilità (oltre all'analisi "what-if"/controfattuale) in un'unica interfaccia.
- Google Vertex AI Model Monitoring: l'equivalente di Google Cloud per i team che effettuano implementazioni su GCP. Si concentra sull'esecuzione di attività di monitoraggio secondo una pianificazione o su richiesta, sul monitoraggio dei segnali relativi alla qualità dei modelli/dati (come derive/distorsioni delle funzionalità/funzioni) e sull'invio di avvisi quando vengono superate le soglie.
- Fiddler IA + Arthur IA: ideale quando si desidera un livello di osservabilità indipendente dal fornitore per tutti i modelli, spesso scelto per una maggiore spiegabilità, un'analisi più rapida delle cause alla radice e un monitoraggio coerente tra team e ambienti.
- MLflow: ideale per i team che desiderano la flessibilità dell'open source. MLflow offre una solida base (monitoraggio + registro dei modelli con metadati/tag e fasi del ciclo di vita), ma in genere è richiesto un lavoro ingegneristico per aggiungere l'applicazione delle politiche, le revisioni/approvazioni e i flussi di lavoro di governance in modo che corrispondano alla vostra organizzazione.
Rendi concreta la governance dell'IA con ClickUp
Una piattaforma come IBM Watsonx Governance può fornirti le basi tecniche per il controllo dei rischi e la conformità, ma la governance funziona solo quando i team che la sostengono rimangono allineati e responsabili.
ClickUp collega quel livello di esecuzione. I documenti standardizzano le politiche e i record dei modelli. I dashboard rendono visibili le revisioni e i colli di bottiglia. E gli agenti di IA mantengono attive le approvazioni e i passaggi di consegne, in modo che la governance rimanga operativa anziché teorica.
Ma soprattutto, questo trasforma la governance dell'IA da un'attività di revisione periodica a un sistema dinamico. Un sistema in cui le decisioni vengono documentate, le azioni sottoposte a monitoraggio e la responsabilità è chiara in ogni fase del ciclo di vita.
Inizia gratis con ClickUp e gestisci il tuo processo di governance con chiarezza dall'inizio alla fine. ✅
Domande frequenti
La governance generale dell'IA si riferisce ai principi e alle politiche generali adottati da un'organizzazione, mentre watsonx. governance è una piattaforma software specifica che ti aiuta a implementare e automatizzare tali pratiche.
Sì, la piattaforma può monitorare e governare modelli distribuiti su altri cloud come AWS SageMaker e Azure ML, anche se l'integrazione potrebbe richiedere una configurazione manuale maggiore rispetto ai modelli nativi IBM.
Una governance efficace è un lavoro di squadra che coinvolge solitamente data scientist, ingegneri ML, responsabili della conformità, risk manager, stakeholder aziendali e addetti alla sicurezza IT per coprire l'intero ciclo di vita.