Migliorare la Governance dell’IA per una Maggiore Conformità e Innovazione Universitaria
Con l’integrazione crescente dell’intelligenza artificiale (IA) nell’istruzione superiore, le università devono adottare pratiche di governance robuste per garantire che l’IA venga utilizzata in modo responsabile. L’IA può generare insights preziosi per le istituzioni educative e può essere utilizzata per migliorare il processo di insegnamento stesso. Tuttavia, ciò può essere realizzato solo quando le università adottano un insieme strategico e proattivo di politiche di gestione dei dati e dei processi per il loro uso dell’IA.
Sfide Uniche dei Dati nell’Istruzione Superiore
L’istruzione superiore affronta sfide uniche relative ai dati, derivanti sia dai requisiti normativi che dalla struttura operativa delle università. Sul lato normativo, le istituzioni devono conformarsi a una varietà di quadro normativi. Questi includono il Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA) per la privacy dei dati degli studenti, l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) per le scuole di medicina e il Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) per le transazioni finanziarie. Regolamenti regionali come il California Consumer Privacy Act (CCPA) per la protezione dei dati possono anche applicarsi.
I requisiti federali relativi all’accettazione di fondi governativi per la ricerca complicano ulteriormente gli sforzi di conformità. Le istituzioni accademiche possono avere molteplici livelli di politiche interne per affrontare questi requisiti normativi, con più livelli di supervisione che possono includere l’approvazione di senati accademici o di consigli. Questo crea un ambiente complesso in cui le università possono avere difficoltà a bilanciare la rigorosa conformità normativa con le proprie pratiche di gestione dei dati.
In questo contesto, la governance dei dati non riguarda solo la sicurezza; comprende anche la qualità dei dati, le pratiche di gestione e i ruoli e le responsabilità chiaramente definiti. Questa visione espansiva della governance è necessaria per abbinarsi all’espansivo impatto dell’IA in praticamente ogni aspetto delle operazioni universitarie.
Priorità Chiave per la Governance dell’IA
Per migliorare la governance dei dati e l’utilizzo dell’IA nell’istruzione superiore, le istituzioni dovrebbero concentrarsi su diverse priorità chiave. Un’area critica è la privacy dei dati e garantire che i sistemi di IA operino efficacemente senza inserire dati sensibili degli studenti nei modelli. Tecniche come la generazione aumentata da retrieval (RAG) e gli approcci basati su grafi consentono alle istituzioni di utilizzare insights guidati dall’IA mantenendo rigorosi controlli sulla privacy.
Le istituzioni dovrebbero anche esplorare tecniche di IA che preservano la privacy, come il federated learning, che consente di addestrare modelli di IA su dati decentralizzati senza esporre informazioni sensibili. La generazione di dati sintetici è un altro approccio prezioso, che consente alle istituzioni di creare set di dati realistici che supportano la ricerca e lo sviluppo dell’IA, salvaguardando al contempo i veri dati degli studenti. Sfruttando questi metodi, le istituzioni di istruzione superiore possono mantenere elevati livelli di privacy dei dati massimizzando al contempo il potenziale dell’IA per migliorare il successo degli studenti.
La responsabilità è un’altra priorità importante. Trattare l’IA come un attore nelle politiche di governance garantisce trasparenza nelle decisioni, rafforzando l’adozione etica dell’IA in tutti i processi accademici. Ad esempio, l’IA può analizzare pacchetti di candidatura, assistendo nel processo decisionale identificando modelli nelle candidature di successo. I chatbot guidati dall’IA possono anche supportare i candidati durante il processo di ammissione rispondendo a domande e guidandoli attraverso i requisiti di presentazione, ma queste capacità dovrebbero essere supportate da una catena di logica trasparente e facilmente documentabile per garantire la conformità ai processi.
Una Governance Solida dell’IA Spinge l’Innovazione nell’Università
I team di trasformazione nell’istruzione superiore riconoscono che le priorità e le tecniche di gestione dell’IA sopra descritte devono essere supportate dai giusti passi di modernizzazione a livello di sistemi e infrastruttura. Le piattaforme devono essere progettate per superare i tradizionali silos di dati per fornire flessibilità nell’integrazione di soluzioni di IA attraverso vari dipartimenti accademici e garantire che i quadri di governance siano applicati in modo coerente.
