La Governance dei Dati per un’Intelligenza Artificiale Agente
La governance dei dati proattiva e agile è considerata come la base critica per tutte le iniziative guidate dai dati, in particolare per il settore pubblico che mira a scalare l’intelligenza artificiale agente.
Importanza della Governance dei Dati
Le agenzie governative devono integrare considerazioni sulla governance dei dati fin dall’inizio, prima di progettare sistemi di intelligenza artificiale, per garantire coerenza, accuratezza e qualità dei dati e delle decisioni. La maggior parte delle organizzazioni del settore pubblico sta già esplorando o lavorando attivamente sull’intelligenza artificiale generativa (GenAI), e fino al 90% prevede di esplorare, testare o implementare soluzioni di intelligenza artificiale agente nei prossimi anni.
Sfide e Opportunità
Nonostante l’interesse crescente per casi d’uso avanzati di intelligenza artificiale, la fiducia nei dati, la governance e la sicurezza rimangono le sfide più grandi. Il 64% delle organizzazioni esprime preoccupazioni riguardo alla sovranità dei dati e meno del 25% ha i dati necessari per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.
Strategie di Governance dei Dati
È fondamentale che le agenzie pubbliche costruiscano un’infrastruttura dati sicura, migliorino la qualità dei dati affrontando le preoccupazioni sulla privacy e implementino una governance efficace per gestire l’accesso ai dati. Solo così sarà possibile garantire un’erogazione dei servizi ai cittadini più efficiente e decisioni basate sui dati più informate.
Scaling dell’Intelligenza Artificiale Agente
In un contesto ideale, la governance dei dati dovrebbe essere indipendente dal fatto che si tratti di umani o macchine. Con una solida base di governance dei dati, sono necessarie solo piccole modifiche incrementali per scalare l’intelligenza artificiale agente, che può automatizzare il processo decisionale dall’inizio alla fine.
Il Ruolo di Singapore
Singapore si trova in una posizione favorevole per accelerare l’implementazione di tecnologie emergenti, inclusa l’intelligenza artificiale agente, grazie al suo approccio collaborativo e sperimentale. La mentalità di “sbagliare velocemente, imparare velocemente” consente al governo di identificare rapidamente le soluzioni di successo e adattarsi alle circostanze in evoluzione.
Conclusione
In sintesi, la governance dei dati è un elemento cruciale per il successo delle iniziative di intelligenza artificiale nel settore pubblico. Solo mediante un approccio proattivo e ben strutturato sarà possibile sfruttare appieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale agente per il miglioramento dei servizi ai cittadini e per decisioni più informate e responsabili.
