Gestione dei dati e governance: chiave per il successo dell’IA
Una corretta gestione dei dati e una solida governance sono al centro delle iniziative di successo nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale (IA). Questo concetto è emerso chiaramente durante una serie di webinar condotti da esperti nel settore, che hanno fornito roadmap per affrontare le sfide legate all’ottimizzazione delle iniziative IA.
Costruire le fondamenta per l’IA
Nel primo webinar, intitolato “Costruire le fondamenta per l’IA”, è stato sottolineato che il successo di qualsiasi iniziativa IA dipende da una solida base di dati. Tra i passi chiave per costruire questa base, è stato menzionato l’importanza di sviluppare una strategia di dati orientata all’IA, stabilire una fonte unica di verità e gestire, governare e proteggere continuamente i dati.
Attivare operazioni più intelligenti
Il secondo webinar, “Dai dati all’intelligenza: attivare operazioni più intelligenti”, ha affrontato le difficoltà nel trasformare i dati in informazioni chiare e azionabili. Sono stati discussi anche temi come la scalabilità delle iniziative IA, la dimostrazione del valore degli investimenti in IA e la gestione della resistenza al cambiamento nei processi decisionali.
È emerso che il successo dell’IA dipende anche dalla maturità operativa, e un approccio snello e strutturato al MLOps aiuta a ridurre il rischio di fallimenti nei progetti. Gli esperti hanno raccomandato di iniziare in piccolo, convalidare i progetti in anticipo e scalare in base al valore misurabile ottenuto.
Scalabilità e governance dell’IA
Nell’ultimo evento della serie, “Scalare il successo dell’IA: governance, etica e futuro”, è stato notato che gli investimenti in IA negli Stati Uniti hanno superato i 100 miliardi di dollari, un chiaro indicativo della scala e della rapidità con cui la tecnologia viene adottata. Tuttavia, la crescita rapida dell’IA porta con sé la necessità di normative e framework di governance adeguati.
Un sondaggio tra i partecipanti ha rivelato che solo il 5,56% aveva un framework di governance completamente stabilito per l’IA, mentre il 44,44% lo stava implementando. È emerso anche che il 33,3% dei partecipanti non si sentiva sicuro nella capacità della propria organizzazione di gestire i requisiti normativi e di conformità legati all’IA.
Rischi e gestione del rischio nell’IA
È stato evidenziato che molte organizzazioni che utilizzano strumenti come i Copilot accettano automaticamente termini che possono comportare rischi per la sicurezza dei dati. È stata consigliata l’adozione di un framework di gestione del rischio IA come quello proposto dal NIST, utile per gestire i rischi lungo l’intero ciclo di vita dell’IA.
Inoltre, è stato presentato il Microsoft Purview, un sistema per implementare il framework NIST e definire politiche IT su chi può accedere a quali dati e come monitorare l’ambiente. Questo strumento offre valutazioni complete dei rischi con punti azionabili e soluzioni specifiche per migliorare la gestione del rischio.
Infine, è stato sottolineato che, senza le necessarie protezioni, le organizzazioni corrono un alto rischio di violazioni normative. La scalabilità dell’IA richiede una struttura e una governance solide, e gli esperti hanno offerto supporto per l’implementazione di pratiche di IA etiche.
Per ulteriori approfondimenti, è possibile guardare la serie di webinar sull’IA di InfoVerge.
