Colmare il divario di sicurezza e conformità per raggiungere la prontezza all’IA
Il mercato dell’ Intelligenza Artificiale (IA) in India sta vivendo un’ espansione rapida, sostenuta da iniziative governative. Si prevede che il mercato raggiunga i 17 miliardi di dollari entro il 2027. Tuttavia, le organizzazioni affrontano sfide significative in termini di conformità e cybersecurity.
Priorità delle organizzazioni indiane
Uno studio ha rivelato che le aziende indiane danno priorità a queste preoccupazioni più delle loro controparti globali. L’automazione e una gestione dei dati solida sono fondamentali per affrontare queste sfide.
Iniziative governative
Il governo indiano sta promuovendo l’adozione dell’IA attraverso iniziative come la IndiaAI Mission, che mira alla crescita responsabile e inclusiva dell’ecosistema IA del paese. Il mercato dell’IA in India cresce a un tasso composto annuo (CAGR) del 25-35%, rendendo la conformità e la sicurezza le principali difficoltà per la prontezza all’IA, specialmente per le organizzazioni indiane.
Rischi e preoccupazioni
La ricerca di Iron Mountain ha mostrato che i rischi legati alla cybersecurity e alla conformità sono le principali preoccupazioni per le organizzazioni indiane (43%), il tasso più alto tra tutti i paesi, rispetto al 31% negli Stati Uniti e al 27% nel Regno Unito. La maggior parte delle organizzazioni a livello globale (64%) presenta lacune nei propri framework di gestione delle informazioni per la prontezza all’IA.
Leggi più severe e rischi crescenti
Questi trend evidenziano come la sicurezza e la conformità siano diventate requisiti imprescindibili per le organizzazioni indiane, in particolare alla luce di leggi più severe come il Digital Personal Data Protection (DPDP) Act. L’adozione rapida dell’IA ha spinto il governo a concentrarsi sull’uso responsabile dell’IA attraverso iniziative come l’IndiaAI Safety Institute.
Automazione della conformità e della sicurezza
Con l’accelerazione dell’adozione dell’IA, fare affidamento su controlli manuali di sicurezza e conformità sta diventando impraticabile. In questo contesto, l’ automazione sta rapidamente emergendo come soluzione. La ricerca ha riscontrato che il 58% delle organizzazioni indiane utilizza frequentemente l’automazione per la conformità, anche se questo è al di sotto della media globale del 70%.
Importanza della gestione dei dati
Per ottenere risultati migliori, comprese entrate e profitto aumentati, le organizzazioni devono anche dare priorità alla gestione dei propri dati. Ciò implica ottimizzare i sistemi per la raccolta, la conservazione e la cancellazione dei dati proprietari, mantenendo la sicurezza e la conformità sempre in primo piano.
Tracciamento dei dati e supervisione umana
Una forte tracciabilità dei dati è cruciale per le strategie di prontezza all’IA. Essa assicura che i modelli di IA siano addestrati con dati di alta qualità e pertinenti. La supervisione umana rimane essenziale in ogni fase del processo decisionale del modello di IA, valutando contro benchmark di conformità e regolamentazione.
Etichette nutrizionali per i modelli di IA
Le etichette nutrizionali per l’IA forniscono informazioni dettagliate sui dataset utilizzati per addestrare i modelli di IA. Queste etichette migliorano la trasparenza e supportano l’affidabilità dei dati, riducendo i bias nei sistemi di IA. La ricerca ha mostrato che l’India è in testa nell’adozione di queste etichette, con il 50% degli intervistati che affermano che sono una parte significativa del loro processo di gestione dell’integrità dei dati.
Un approccio olistico alla prontezza all’IA
Il valore di perseguire la prontezza all’IA è significativo da una prospettiva di conformità. Tuttavia, l’opportunità più grande risiede nell’identificare e sfruttare i dati giusti. Fornire ai modelli di IA dati robusti, trasparenti e conformi alimenta la crescita e la produttività, proteggendo le organizzazioni da violazioni e fallimenti che potrebbero compromettere la fiducia.
Il panorama dell’IA in India è pronto per una crescita straordinaria, grazie al forte supporto governativo e all’accento su pratiche responsabili nell’IA. Mentre le organizzazioni continuano a navigare in questo complesso panorama di conformità e sicurezza, l’adozione di strumenti automatizzati e l’investimento in strategie di gestione dei dati solide saranno fondamentali per il loro successo.
