Γιατί το Internal Audit Πρέπει Τώρα να Στηρίξει Αποτελεσματικό AI Governance και Risk Management

Το Κενό Μεταξύ Ταχύτητας και Ελέγχου

Η τεχνητή νοημοσύνη πέρασε από «λέξη των διοικητικών συμβουλίων» σε καθημερινό εργαλείο: chatbots εξυπηρέτησης, advanced analytics, αυτοματισμοί (RPA) που συνδέονται με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, ακόμη και agentic συστήματα που παίρνουν πρωτοβουλίες. Η αγορά πιέζει για ταχύτητα, χαμηλότερο κόστος και νέα έσοδα. Όμως η διακυβέρνηση συχνά ακολουθεί πιο αργά, δημιουργώντας κενό που μεταφράζεται σε ρίσκο για φήμη, κανονιστική συμμόρφωση, ασφάλεια και αξιοπιστία.

Γιατί Τώρα: Regulators, Πελάτες και Boards Ζητούν Απόδειξη

Στην ΕΕ, ο EU AI Act έχει τεθεί σε ισχύ και εφαρμόζεται σταδιακά, με συγκεκριμένες υποχρεώσεις να ενεργοποιούνται νωρίτερα (όπως οι απαγορευμένες πρακτικές και οι απαιτήσεις AI literacy), πριν την πλήρη εφαρμογή του πλαισίου. Αυτό αλλάζει τις προσδοκίες: οι οργανισμοί δεν αρκεί να «πειραματίζονται», πρέπει να αποδεικνύουν ότι λειτουργούν υπεύθυνα, με τεκμήρια. Για την επαγγελματική αγορά, η αξία είναι καθαρή: εμπιστοσύνη, ανθεκτικότητα, λιγότερα περιστατικά, και καλύτερη λήψη αποφάσεων σε προϊόντα, πελάτες και λειτουργίες.

ΔΕΙΤΕ ΕΔΩ ΟΛΑ ΤΑ ΣΕΜΙΝΑΡΙΑ ΓΙΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΑ ΚΑΙ ΦΟΡΟΛΟΓΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ

Από Πού Ξεκινά το Governance: Inventory με Πρόθεση

Πρώτο βήμα είναι μια «ζωντανή» απογραφή χρήσεων AI, όχι μόνο των επίσημων projects. Πρέπει να εντοπιστούν shadow πειράματα σε τμήματα, SaaS ενσωματώσεις με AI, automations που «τραβούν» δεδομένα, καθώς και τα μοντέλα/προμηθευτές που εμπλέκονται. Χωρίς πλήρη εικόνα, κανένα πλαίσιο ελέγχου δεν είναι αποτελεσματικό και καμία αξιολόγηση κινδύνου δεν είναι αξιόπιστη. Η ανάγκη της αγοράς εδώ είναι πρακτική: Καθαρές γραμμές ευθύνης, έλεγχος κόστους, και αποφυγή «εκπλήξεων» σε audits ή εποπτικούς ελέγχους.

Οι Πέντε Πυλώνες Assurance και τα Πρακτικά Tests

Η διεθνής πρακτική συγκλίνει σε πυλώνες διασφάλισης όπως διαφάνεια, δικαιοσύνη/μεροληψία, ιδιωτικότητα και ασφάλεια, αξιοπιστία, λογοδοσία. Το Internal Audit μπορεί να προσθέσει αξία προτείνοντας δοκιμές πέρα από τα κλασικά control tests: Adversarial prompting για να φανεί πώς «σπάει» ένα chatbot, stress/boundary tests για ακραία σενάρια, και data-lineage tracing ώστε να αποδεικνύεται από πού προέρχονται τα δεδομένα και ποιος τα άλλαξε. Αυτό ακριβώς ζητά η αγορά: Evidences, όχι γενικές διαβεβαιώσεις.

Agentic AI: Γιατί Θέλει Ισχυρότερα Όρια και Πλαίσια

Τα agentic συστήματα που σχεδιάζουν, δρουν και μαθαίνουν με περιορισμένη ανθρώπινη επίβλεψη αυξάνουν τον κίνδυνο σε σχέση με ένα απλό Q&A bot. Χρειάζονται goal alignment, guardrails, πλήρη audit trails, όρια εξουσιοδότησης και human-in-the-loop overrides για κρίσιμες αποφάσεις. Το ζητούμενο δεν είναι να «φρενάρεις» την καινοτομία, αλλά να υπάρχει μηχανισμός παρέμβασης όταν κάτι βγαίνει εκτός πλαισίου.

ΔΕΙΤΕ ΕΔΩ ΟΛΑ ΤΑ ΣΕΜΙΝΑΡΙΑ ΓΙΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΑ ΚΑΙ ΦΟΡΟΛΟΓΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ

Το Internal Audit ως Καταλύτης, Όχι Θεατής

Όπως αναφέρει το IIA σε πρόσφατες δημοσιεύσεις και στο AI Auditing Framework, το Internal Audit μπορεί να λειτουργήσει ως ανεξάρτητη δικλίδα που δίνει στο διοικητικό όργανο διαβεβαίωση ότι η προσέγγιση AI και τα controls είναι επαρκή και εφαρμόζονται συνεκτικά. Πρακτικά, ο ρόλος είναι τριπλός: (α) να αναδείξει αναδυόμενους κινδύνους, (β) να υποστηρίξει την εγκαθίδρυση AI governance program και (γ) να ελέγξει σχεδιασμό και αποτελεσματικότητα λειτουργίας των δικλίδων.

Κορυφαίες Πρακτικές που «Κουμπώνουν» Άμεσα: NIST και ISO

Για benchmarking, δύο σημεία αναφοράς χρησιμοποιούνται ευρέως: το NIST AI RMF (με λειτουργίες Govern–Map–Measure–Manage) και το ISO/IEC 42001, που δίνει λογική management system (Plan–Do–Check–Act) για οργανωσιακή διακυβέρνηση AI. Δεν είναι «μία ακόμα πολιτική». Είναι τρόπος να οριστούν ρόλοι, διαδικασίες, παρακολούθηση, αλλαγές μοντέλων και συνεχής βελτίωση, με γλώσσα που καταλαβαίνουν διοικήσεις και επιτροπές ελέγχου.

Κουλτούρα και Δεξιότητες: 20% Policy, 80% Συμπεριφορά

Ακόμη και το καλύτερο πλαίσιο αποτυγχάνει αν οι ομάδες θεωρούν ότι το responsible AI είναι δουλειά «κάποιου άλλου». Η αγορά ζητά κουλτούρα λογοδοσίας και εκπαίδευση: από AI literacy για όσους χρησιμοποιούν εργαλεία, έως εξειδίκευση σε data governance, model monitoring και privacy-by-design. Για τα audit teams, αυτό σημαίνει upskilling σε τεχνικές δοκιμών, κατανόηση προμηθευτών, και ικανότητα να μεταφράζουν τεχνικό ρίσκο σε επιχειρησιακές επιπτώσεις.

Τι να Κάνεις Αύριο το Πρωί

Ξεκίνα με μια πιλοτική αξιολόγηση σε ένα use case υψηλού κινδύνου (π.χ. HR screening, τιμολόγηση, πιστωτικός κίνδυνος). Βάλε τα AI risks στο ετήσιο audit plan, δημιούργησε dashboard προς την επιτροπή ελέγχου, και συμφώνησε με IT/Legal/Compliance σαφή owners για δεδομένα και μοντέλα. 

Η καινοτομία δεν θα περιμένει την «τέλεια» διακυβέρνηση. Αλλά το Internal Audit μπορεί να εξασφαλίσει ότι η εταιρεία τρέχει γρήγορα, χωρίς να τρέχει στα τυφλά.