Procurement‑ready AI: come arrivare pronti a audit, security review e vendor due diligence

Nel mio lavoro con CIO, Legal e procurement vedo spesso la stessa dinamica: l’AI parte come sperimentazione e poi, all’improvviso, diventa un tema di firma. Quando entra in un processo core, il filtro non è più “demo”: è audit trail, sicurezza, responsabilità, evidenze.

La buona notizia è che procurement non è un nemico: è un acceleratore, se arrivi con un output chiaro. In questo articolo ti do un modello pratico per rendere un’iniziativa AI procurement‑ready: evidence pack, checklist e un piano 30/60 giorni per passare security review e due diligence senza bloccare l’esecuzione.

1) AI procurement: la domanda non è “funziona?”, è “si può firmare?”

Quando procurement entra nella stanza, sta facendo una cosa semplice: sta comprando rischio gestito. Vuole capire cosa succede ai dati, chi può fare cosa, cosa viene registrato, e cosa succede quando il sistema sbaglia.

Se il progetto arriva con “il modello è forte” ma senza confini ed evidenze, il risultato è prevedibile: domande, ping‑pong, settimane perse. Se invece arrivi con un perimetro chiaro e un evidence pack, procurement diventa un canale: ti fa scalare.

2) L’evidence pack che sblocca procurement (prima che lo chieda)

L’errore più comune è costruire l’assistente e “poi” pensare a log, accessi, valutazioni e incident response. Io faccio il contrario: progetto il pacchetto di evidenze insieme al pilot. Ecco cosa deve contenere, in pratica.

• Use case card: scopo, utenti, owner, dati trattati, canale approvato.
• Data map: fonti, residency, retention, egress, classificazione (PII/segreti).
• Access model: SSO/RBAC, least privilege, segreti, segregazione ambienti.
• Audit trail: chi ha chiesto cosa, quali fonti, quale output, redaction.
• Eval harness: golden set, soglie go/no‑go, regressioni, drift.
• Incident plan: fallback, kill‑switch, runbook, rollback.
• Cost model: cost per output, budget guardrails, soglie di break‑even.
• Vendor answers: subprocessors, policy update, exit plan, SLA.

3) Security review: 6 domande che arrivano sempre

Una security review non chiede “quanto è intelligente”. Chiede “dove si rompe”. Se hai già preparato le risposte, passi in giorni invece che in settimane.

• Dove vanno i dati? Egress, terze parti, ambienti, data residency.
• Cosa viene loggato? Audit trail, redaction, retention, accesso ai log.
• Come gestisci PII e segreti? Masking, policy, KMS, segregazione.
• Come riduci prompt injection / exfiltration? Guardrails, allowlist tool, sandbox.
• Chi può fare cosa? SSO, RBAC, approvazioni, break‑glass.
• Cosa succede quando sbaglia? Fallback, rollback, incident response.

4) Vendor due diligence: il problema non è il modello, è l’uscita

La due diligence utile non è “quale modello usate”. È: quanto ti costa cambiare se prezzo, rischio o strategia cambiano. Qui si misura la maturità di un progetto.

• Data residency & subprocessors: dove passa il dato e con quali vincoli contrattuali.
• Retention & deletion: tempi, diritto all’oblio, export e wipe verificabile.
• Model change policy: come gestisci update, regressioni e rollback.
• Pricing predictability: cost model e soglie (capex/opex, tokens, operazioni).
• Exit plan: export di log/evidenze/dati, sostituzione modello, runbook di migrazione.
• Right to audit: evidenze e controlli che puoi mostrare senza “storytelling”.

5) Checklist procurement‑ready (10 punti)

Se vuoi sapere se un use case è “firmabile”, usa questa checklist. Se 3–4 punti sono vaghi, procurement rallenta (anche se il modello è ottimo).

• Use case definito: scopo, owner, utenti, canale approvato.
• Data map: fonti, classificazione, confini, egress.
• SSO/RBAC: ruoli, least privilege, break‑glass.
• Logging: audit trail con redaction e retention chiara.
• Eval harness: golden set + soglie go/no‑go.
• Incident plan: fallback, kill‑switch, runbook, rollback.
• Cost model: cost per output + budget guardrails.
• Policy: uso consentito/vietato, approvazioni, training minimo.
• Vendor dossier: subprocessors, SLA, change policy.
• Exit plan: migrazione, export evidenze, continuità operativa.

6) Piano 30/60 giorni: dal pilot al pacchetto firmabile

Questo è il piano operativo che uso quando l’obiettivo non è “fare una demo”, ma arrivare pronti a security review, audit e procurement.

Giorni 1–7 — Focus: confini, dati, unit economics

• Scegli 1 workflow e definisci l’unità economica (output pagabile).
• Compila data map + classificazione e fissa confini (egress, retention).
• Allinea stakeholders: CIO, CISO, Legal, procurement (1 pagina di memo).

Giorni 8–14 — Build: logging, accessi, valutazione

• Attiva SSO/RBAC e segreti; definisci approvazioni per azioni sensibili.
• Crea golden set + eval harness e soglie go/no‑go.
• Logging con redaction: audit trail minimo ma difendibile.

Giorni 15–30 — Prove: pilot misurato + evidence pack

• Rilascia pilot (canary) e misura p95, qualità, cost per output.
• Scrivi incident plan e prova rollback in un test controllato.
• Consegna evidence pack: log, controlli, risultati eval, rischi, cost model.

Giorni 31–60 — Scale: estensione, runbook, procurement template

• Estendi a 1–2 workflow adiacenti mantenendo gli stessi confini.
• Dashboard KPI + alert: drift, incidenti, costo, adozione.
• Replica template: use case card, controlli, evidenze, sign‑off.

Per velocizzare: uso il Compliance Mapper per tradurre obblighi→controlli→evidenze, l’architettura di riferimento per fissare confini tecnici e audit trail, e i casi studio per allineare output e KPI prima della firma.

7) KPI procurement‑ready: cosa devi poter misurare (e mostrare)

Se vuoi ridurre ping‑pong e velocizzare la due diligence, devi trasformare rischio e qualità in numeri. Questi KPI sono “firmabili”: non richiedono storytelling.

• Evidence coverage: % use case con evidence pack completo.
• Audit query time: tempo per rispondere a “chi ha usato cosa, quando e con quali dati”.
• Policy violations: blocchi, tentativi di exfiltration, eccezioni ricorrenti.
• Incident MTTR: tempo medio di ripristino quando degrada.
• Model change lead time: tempo per rilasciare fix e fare rollback.
• Cost per output: € per ticket/memo/documento (non per token).
• p95 latency: prestazione reale percepita.
• Adoption in approved channel: adozione sul canale governato.

Quando questi numeri sono stabili, procurement non ti chiede “se l’AI è forte”: ti chiede “quale workflow facciamo dopo”. È così che si scala.

Conclusione: la velocità nasce dalla disciplina

Procurement‑ready non significa rallentare. Significa togliere ambiguità prima che diventi attrito: confini, evidenze, responsabilità, KPI. È una forma di “execution by design”.

Se vuoi rendere un use case AI firmabile e portarlo in produzione con governance e costi prevedibili, scrivimi: partiamo da una Strategic Assessment e costruiamo evidence pack + pilot misurato in poche settimane.