Il futuro della governance dell’IA
NetApp e Domino Data Lab esplorano come le aziende possano dimostrare, governare e ottimizzare l’IA. Con l’adozione dell’IA che accelera, le imprese affrontano nuove sfide in termini di governance, tracciabilità e gestione dei costi, soprattutto mentre i carichi di lavoro dell’IA crescono in infrastrutture sempre più complesse.
Le sfide attuali nell’adozione dell’IA
Il passaggio dai prototipi alla produzione rimane una sfida cruciale. Attualmente, l’88% delle iniziative di IA rimane al livello pilota. Inoltre, le aziende faticano a costruire fiducia a livello di governance e controllo dei costi per utilizzare modelli AI, creando una mancanza di visibilità e di conformità alle aspettative e alle normative.
Governance e costi nell’IA ibrida e multi-cloud
Il passaggio all’IA in ambienti ibridi e multi-cloud è diventato una necessità. Tuttavia, molte aziende non hanno ancora affrontato questa transizione. È fondamentale che le imprese equilibrino la governance dell’IA, le prestazioni e i costi attraverso ambienti cloud e on-premises. Le aziende devono affrontare questa divisione per garantire l’ottimizzazione e la governance dei dati.
Economia dell’infrastruttura IA
Le inefficienze di archiviazione e calcolo possono aumentare i costi. Le aziende devono considerare il costo del tempo impiegato dagli scienziati dei dati e il modo in cui gestiscono le loro risorse. Spesso, si osserva che i dati vengono copiati più volte nel processo di costruzione di un modello, il che porta a richieste di archiviazione significative.
Provenienza del modello come imperativo di governance
Dimostrare da dove provengono le decisioni dell’IA è più importante che mai. In settori altamente regolamentati come la scoperta di farmaci o le transazioni finanziarie, è fondamentale comprendere la provenienza dei dati e come sono stati utilizzati. La governance non è solo un obbligo normativo, ma è anche essenziale per migliorare la qualità e allinearsi con il valore aziendale.
Conclusione
Nel 2025, l’industrializzazione dell’IA è all’orizzonte. Le aziende devono adottare processi standardizzati per costruire e operare modelli di IA in modo sicuro e governato. Comprendere e gestire i dati diventa cruciale per affrontare le sfide future e ottimizzare l’uso dell’IA.
