Ormai l’AI non è più teoria ma pratica quotidiana: progetti pilota, chatbot aziendali, e nuove funzionalità per i clienti. L’adozione cresce veloce, spesso più veloce della capacità dell’organizzazione di governarla. Nel mezzo di questa corsa, le piattaforme PaaS di Azure per l’AI offrono una via rapida per sperimentare e attivare servizi in produzione. Ma la velocità, senza guardrail, ha un prezzo: esposizioni di dati, costi imprevedibili, decisioni opache e rischi di conformità che possono frenare l’innovazione proprio quando dovrebbe accelerarla.
La governance non è un freno alla creatività: è la struttura che permette all’AI di diventare un valore ripetibile, sicuro e misurabile. Significa allineare gli investimenti agli obiettivi aziendali, chiarire responsabilità, definire controlli, osservabilità e cicli di vita; significa sapere dove sono i modelli, chi li usa, con quali dati e a quale costo. In Azure, dove molte funzionalità sono “a portata di API”, la differenza tra un’idea brillante e un incidente operativo sta spesso nella qualità delle scelte di governance.
Questo articolo traduce in raccomandazioni pratiche le linee guida del Cloud Adoption Framework per governare i servizi PaaS di Azure dedicati all’AI. Il percorso è organizzato in sette ambiti complementari che, insieme, costruiscono una postura di AI responsabile: governare le piattaforme, i modelli, i costi, la sicurezza, le operations, la conformità alle normative, e i dati.
Nei capitoli che seguono, entreremo in ciascun ambito con un focus operativo. L’obiettivo è semplice: gettare le basi per un framework di governance che liberi l’innovazione, riduca i rischi e mantenga l’AI allineata al business, oggi e mentre evolve.
Governare le piattaforme AI
Se la base non è coerente, ogni team finisce per “fare da sé”. La governance di piattaforma serve proprio a questo: applicare in modo uniforme policy e controlli ai servizi Azure AI, così che sicurezza, conformità e operatività restino allineate mentre le architetture evolvono.
Cosa mettere in pratica:
- Sfrutta le policy integrate. Con Azure Policy non parti da zero: ci sono definizioni pronte che coprono esigenze ricorrenti—setup di sicurezza, limiti di spesa, requisiti di compliance—senza la necessità di svilupparne ad hoc. Assegna queste policy ad Azure AI Foundry, Azure AI services e Azure AI Search, in modo da standardizzare identità, rete, logging e configurazioni minime richieste.
- Attiva i set delle Azure landing zone. Le landing zone includono iniziative curate e testate per i workload AI, già allineate alle raccomandazioni Microsoft. Durante il deployment, seleziona la categoria Workload Specific Compliance e applica le iniziative dedicate (ad es. Azure OpenAI, Azure Machine Learning, Azure AI Search, Azure Bot Service) per ottenere copertura ampia e coerente tra ambienti.
Governare i modelli AI
Un modello potente ma non governato produce risultati imprevedibili. La model governance serve a garantire output sicuri, affidabili ed etici, definendo regole chiare su input, output e uso dei modelli. Ecco cosa mettere in pratica:
- Inventaria agent e modelli.
Usa Microsoft Entra Agent ID per avere una vista centralizzata degli agent AI creati con Azure AI Foundry e Copilot Studio. Un inventario completo abilita enforcement degli accessi e monitoraggio della conformità. - Restringi i modelli autorizzati.
Con Azure Policy limita quali family/versioni possono essere usate in Azure AI Foundry. Applica policy modello-specifiche per rispettare standard e requisiti dell’organizzazione. - Istituisci un processo di risk detection continuo.
Prima del rilascio e in modo periodico:- Abilita la scoperta dei workload AI in Defender for Cloud per identificare i carichi e valutarne i rischi pre-deployment.
- Pianifica red team regolari sui modelli generativi per scovare debolezze.
- Documenta e traccia i rischi emersi per garantire accountability e miglioramento continuo.
- Aggiorna le policy sulla base dei riscontri così che i controlli restino efficaci e allineati ai rischi attuali.
- Applica controlli di content safety ovunque.
Configura Azure AI Content Safety per filtrare contenuti dannosi su input e output. L’applicazione coerente riduce esposizioni legali e mantiene standard uniformi. - Esegui il grounding dei modelli.
Guida gli output con system message e RAG; verifica l’efficacia con strumenti come PyRIT, includendo test di regressione per coerenza, sicurezza e pertinenza delle risposte.
Governare i costi dell’AI
L’AI può bruciare budget in fretta se non governi consumi, capacità e pattern d’uso. L’obiettivo è performance prevedibili, spesa sotto controllo e allineamento con gli obiettivi di business. Ecco cosa è consigliato mettere in pratica:
- Scegli il modello di fatturazione giusto per il carico.
Per workload stabili usa commitment tiers/provisioned throughput. Con Azure OpenAI, i PTU offrono costi più prevedibili del pay-as-you-go in caso di uso costante. Combina endpoint PTU come primari ed endpoint a consumo per gli spike, idealmente dietro a un gateway che instrada il traffico in modo intelligente. - Seleziona modelli adeguati senza “overkill”.
La scelta del modello impatta direttamente i costi: spesso modelli meno costosi sono sufficienti. In Azure AI Foundry verifica pricing e meccaniche di billing, e usa Azure Policy per consentire solo i modelli che rispettano obiettivi di costo e capacità. - Imposta quote e limiti per prevenire sforamenti.
Definisci quote per modello/ambiente in base al carico atteso e monitora le quote dinamiche. Applica limiti API (max tokens, max completions, concurrency) per evitare consumi anomali. - Scegli opzioni di deployment più convenienti e conformi.
I modelli in Azure AI Foundry offrono modalità di deployment diverse: preferisci quelle che ottimizzano costo e requisiti regolatori del tuo caso d’uso. - Governa i pattern d’uso lato client.
L’accesso incontrollato fa esplodere la spesa: applica controlli di rete, chiavi e RBAC, imponi limiti alle API, usa batching dove possibile e mantieni i prompt essenziali (solo il contesto necessario) per ridurre i token. - Spegni automaticamente le risorse non in produzione.
Abilita auto-shutdown per VM e compute in Azure AI Foundry e Azure Machine Learning su dev/test (e su produzione quando possibile), così da evitare costi durante i periodi di inattività. - Introduci un gateway generativo per il controllo centralizzato.
Un generative AI gateway applica limiti e circuit breaker, traccia l’uso di token, effettua throttling e bilancia verso endpoint diversi (PTU/consumo) per ottimizzare i costi. - Applica le best practice di costo per ogni servizio.
Ogni servizio Azure AI ha leve e pricing propri: segui le linee guida specifiche (es. per Azure AI Foundry) per scegliere l’opzione più efficiente per ciascun workload. - Monitora i pattern di consumo e i breakpoint di fatturazione.
Tieni d’occhio TPM (tokens per minute) e RPM (requests per minute) per calibrare modelli e architettura. Usa soglie prezzo fisso (es. generazione immagini, fine-tuning orario) e valuta piani a impegno quando l’uso è costante. - Automatizza budget e alert.
In Azure Cost Management imposta budget e avvisi su più soglie per intercettare anomalie prima che impattino i progetti, mantenendo il controllo finanziario sulle iniziative AI.
Governare la sicurezza dell’AI
Proteggere dati, modelli e infrastruttura richiede controlli coerenti su identità, rete e runtime. L’obiettivo: ridurre la superficie d’attacco e mantenere integra l’affidabilità delle soluzioni. Ecco cosa è possible mettere in pratica:
- Abilita il threat detection end-to-end.
Attiva Microsoft Defender for Cloud sulle subscription e abilita la protezione per i workload AI. Il servizio evidenzia configurazioni deboli e rischi prima che diventino vulnerabilità, con raccomandazioni concrete. - Applica il principio del least privilege con RBAC.
Parti da Reader per tutti e alza fino a Contributor solo quando serve realmente. Quando i ruoli integrati sono troppo permissivi, crea ruoli personalizzati per limitare l’accesso alle sole azioni necessarie. - Usa managed identities per l’autenticazione dei servizi.
Evita segreti nel codice o nelle config: assegna Managed Identity a ogni servizio che accede agli endpoint dei modelli e concedi solo i permessi minimi richiesti sulle risorse applicative. - Abilita accesso just-in-time per le operazioni amministrative.
Con Privileged Identity Management (PIM) l’elevazione è temporanea, giustificata e approvata. Così riduci l’esposizione degli account privilegiati e migliori la tracciabilità. - Isola la rete degli endpoint AI.
Preferisci Private Endpoints e integrazione in VNet per evitare l’esposizione a Internet. Dove supportato, usa service endpoints o firewall/allowlist per consentire l’accesso solo da reti approvate e disattiva il public network access sugli endpoint.
Governare le operations dell’AI
Le operations sono ciò che rende l’AI stabile nel tempo: senza controlli su ciclo di vita, continuità e osservabilità, anche il modello migliore si ferma al primo imprevisto. Obiettivo: affidabilità, tempi di ripristino chiari e valore costante per il business.
- Definisci politiche dei cicli di vita dei modelli.
Standardizza versioning e compatibilità, con test obbligatori prima del rollout (functional, performance e safety). Prevedi strategie di rilascio (shadow/canary/blue-green), procedure di rollback e regole di deprecation/retirement valide per tutte le piattaforme (Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI services). Documenta dipendenze, feature flag e matrice di compatibilità tra versioni. - Pianifica business continuity e disaster recovery.
Stabilisci RTO/RPO e configura una copertura DR di base per le risorse che espongono endpoint di modello: replica su regioni accoppiate, infrastruttura as code (Bicep/Terraform) per il rebuild, gateway per failover e instradamento tra istanze/regioni. Applica dove possibile zone redundancy, snapshot/backup delle configurazioni (prompt, safety settings, embedding/vector store) e test periodici per verificare i piani. - Configura monitoraggio e alerting per i workload AI.
Abilita Azure Monitor / Log Analytics / Application Insights e imposta alert consigliati per Azure AI Search, deployment dell’Azure AI Foundry Agent Service e i singoli Azure AI services. Monitora SLI chiave (latenza, tassi 4xx/5xx, timeouts, throughput, code 429) e segnala degradi prima che impattino gli utenti. Centralizza i log, definisci SLO e crea runbook di intervento con escalation e azioni automatiche dove possibile.
Governare la conformità normativa dell’AI
La conformità normativa non è burocrazia: definisce cosa è accettabile, riduce il rischio legale e crea fiducia. Serve un processo continuo, automatizzato e dimostrabile. Ecco cosa è possibile mettere in pratica:
- Automatizza assessment e gestione.
Usa Microsoft Purview Compliance Manager per centralizzare verifiche e tracciamento, assegnare azioni correttive e mantenere evidenze. In Azure Policy, applica le iniziative di Regulatory Compliance pertinenti al tuo settore per avere enforcement e monitoraggio continuo delle deviazioni. - Costruisci framework specifici per il tuo settore/paese.
Le regole cambiano per industry e geografie: crea checklist e control mapping mirati (privacy, sicurezza, trasparenza, supervisione umana). Adotta standard come ISO/IEC 23053:2022 per fare audit delle policy applicate ai workload di machine learning e definisci una cadenza di revisione periodica. - Rendi la compliance “auditabile” by design.
Definisci responsabilità (RACI), gestione delle eccezioni con scadenza (waiver), e un repository di evidence (assegnazioni di policy, change history, log RBAC). Associa KPI di conformità a dashboard condivisi per dimostrare allineamento e miglioramento continuo.
Governare i dati dell’AI
Senza regole chiare sui dati, aumentano rischi, costi e risultati incoerenti. La data governance tutela informazioni sensibili e proprietà intellettuale, e sostiene la qualità degli output. Ecco cosa conviene attivare:
- Discovery e classificazione centralizzate.
Usa Microsoft Purview per scansionare, catalogare e classificare dati in tutta l’organizzazione (data lake, database, storage, M365). Definisci tassonomie/etichette uniformi e sfrutta gli SDK di Purview per far rispettare le policy direttamente nelle pipeline (ad es. bloccare l’ingest di dati “Confidential” verso endpoint non conformi). - Mantieni confini di sicurezza tra sistemi AI.
L’indicizzazione può “scollare” i controlli nativi delle fonti: imponi una security review prima che i dati finiscano in modelli, indici vettoriali o prompt. Preserva e applica ACL/metadata di accesso a livello di chunk, limita l’esposizione con Private Endpoints/VNet, e adotta il least privilege anche per i workflow di indexing. Accetta solo dati già classificati e conformi agli standard interni. - Previeni violazioni di copyright.
Applica filtri con Azure AI Content Safety – Protected material detection su input e output generativi. Per training/fine-tuning usa solo fonti lecite e licenze adeguate, mantenendo provenienza ed evidenze (contratti, termini d’uso) per audit e contestazioni. - Versiona i dati di training e di grounding (RAG).
Tratta i dataset come codice: snapshot, versioni immutabili, changelog e rollback. Allinea ogni versione di modello/endpoint alla corrispondente versione dei dati (documenti, embedding, policy di filtraggio) per garantire coerenza tra ambienti e nel tempo.
Conclusioni
L’AI crea valore quando la velocità di delivery è veicolata dentro regole chiare e misurabili. Governance, qui, non significa frenare: significa rendere scalabile ciò che funziona, sapere perché funziona e dimostrarlo ad ogni audit, incidente o decisione di business. Il percorso è pragmatico: definire una baseline minima e uniforme (identità, rete, policy, logging), misurare risultati con pochi indicatori condivisi, automatizzare quanto più possibile e far evolvere i controlli con la stessa cadenza con cui evolvono modelli e dati. Non serve perfezione al primo colpo: servono cicli brevi, responsabilità esplicite e infrastruttura “as code” per replicare rapidamente scelte che si dimostrano efficaci. In questo quadro, le piattaforme PaaS di Azure diventano acceleratori affidabili perché operano entro confini prevedibili: sperimentazione rapida sì, ma con guardrail, osservabilità e piani di continuità già incorporati. Il risultato è un’innovazione che resta allineata al business, riduce rischi e dipendenze dal caso, e rende l’AI un patrimonio aziendale ripetibile e sostenibile.