Kyndryl introduce inteligencia artificial autónoma regulada por políticas
La capacidad de política como código transforma el cumplimiento en flujos de trabajo de inteligencia artificial autónoma regulados. La aplicación automatizada de políticas establece límites, codifica el cumplimiento y mejora la transparencia en las operaciones empresariales.
Recientemente, se anunció una capacidad innovadora para crear flujos de trabajo de inteligencia artificial autónoma regulados por políticas, lo que permite a las empresas escalar la IA autónoma en entornos complejos y altamente regulados. Esta capacidad traduce las reglas organizativas, requisitos regulatorios y controles operativos de los clientes en políticas legibles por máquina que rigen cómo se ejecutan los flujos de trabajo de IA autónoma, apoyando resultados consistentes, auditables y confiables.
Desafíos en la implementación de IA autónoma
Los clientes desean aprovechar los beneficios de integrar la IA autónoma en sus operaciones, pero los desafíos de seguridad, cumplimiento y control limitan la implementación confiable de agentes de IA. De hecho, un porcentaje significativo de clientes cita preocupaciones regulatorias o de cumplimiento como una barrera principal que limita la capacidad de sus organizaciones para escalar inversiones tecnológicas recientes.
La capacidad de política como código aborda estas preocupaciones al definir límites operativos y diseñar las acciones de los agentes para que permanezcan explicables, revisables y alineadas con los requisitos comerciales y regulatorios definidos por el cliente. Esta combinación también ayuda a reducir costos, acelerar la toma de decisiones, eliminar errores y potenciar flujos de trabajo nativos de IA dentro de límites de políticas definidos.
Beneficios de la política como código
La capacidad de política como código es un elemento crítico del marco de IA autónoma, proporcionando una capa de aplicación lógica que gobierna dinámicamente cómo los agentes de IA ejecutan, interactúan y operan en los sistemas. Este enfoque fortalece el cumplimiento codificando los requisitos empresariales y regulatorios directamente en las operaciones de los agentes de IA. Esto permite una gobernanza más confiable, mejora la explicabilidad de los agentes y reduce comportamientos inesperados en entornos de producción.
Integración de flujos de trabajo regulados por políticas
La política como código permite la gobernanza de flujos de trabajo autónomos y se refuerza mediante capacidades diferenciadas, que incluyen:
- Ejecución determinista: Los agentes solo ejecutan acciones permitidas y aplicadas por políticas predefinidas, lo que reduce el riesgo operativo.
- Eliminación del impacto de alucinaciones: Los límites bloquean acciones impredecibles o no autorizadas a lo largo del flujo de trabajo, eliminando el impacto operacional de las alucinaciones de los agentes.
- Transparencia auditada por diseño: Cada acción y decisión del agente se registra y es explicable, apoyando el cumplimiento y la supervisión.
- Supervisión humana: Los agentes ejecutan tareas alineadas con políticas establecidas y comprobables que se observan a través de un panel para apoyar acciones y decisiones consistentes.
Conclusión
El enfoque estructurado para gestionar la ejecución de flujos de trabajo autónomos apoya la implementación controlada y segura de agentes autónomos restringidos por políticas en sectores como operaciones financieras, servicios públicos, cadenas de suministro y otros dominios críticos donde la confiabilidad y la previsibilidad son esenciales.
Para más información y para diseñar, implementar y operar soluciones de inteligencia artificial autónoma gobernadas por políticas empresariales, se recomienda conectar con un experto del área.
