Il tuo inventario di sistemi AI: modelli, set di dati, interfacce e schede agenti
La gestione dei sistemi di intelligenza artificiale (AI) è diventata fondamentale per le organizzazioni moderne. Comprendere i componenti chiave di un sistema AI è cruciale per una governance efficace. Questo articolo esamina i quattro elementi fondamentali: modelli, set di dati, interfacce e agenti.
Modelli
Un modello è un sistema algoritmico addestrato che elabora input per generare output specifici. È il motore che alimenta le capacità dell’AI, codificando schemi appresi dai dati storici per fare previsioni o classificazioni. Per scopi di governance, non è tanto l’architettura dettagliata del modello a interessarci, quanto piuttosto il suo scopo, limiti, comportamenti e caratteristiche chiave che possono influenzare i risultati o causare danni.
Set di Dati
Un set di dati rappresenta le informazioni che abilitano o fluiscono attraverso il nostro sistema AI. Questo include dati di addestramento utilizzati per sviluppare modelli, dati operativi elaborati durante l’uso e dati di output generati dal sistema. Per la governance, è fondamentale comprendere origine, qualità, impatto della privacy e uso dei dati durante il ciclo di vita del sistema.
Interfacce
Un’interfaccia è qualsiasi punto in cui il sistema AI interagisce con il mondo esterno, che si tratti di utenti umani o di altri sistemi. Le interfacce controllano come le informazioni fluiscono dentro e fuori dal sistema, definendo quali azioni sono possibili e come vengono presentati gli output. La governance si concentra su come queste interfacce plasmano l’interazione e quali controlli forniscono.
Agenti
Un agente è un componente che può compiere azioni autonome o semi-autonome basate sugli output del sistema AI. Gli agenti implementano le decisioni del sistema nel mondo reale, sia attraverso risposte automatizzate che attraverso catene complesse di azioni. Per la governance, è essenziale comprendere il campo di autorità di un agente, le sue capacità e i meccanismi di supervisione.
Esempi Pratici
Nell’esempio del sistema di gestione dei talenti, il sistema TalentMatch utilizza un modello che prevede il successo dei candidati. Questo modello elabora informazioni strutturate sui candidati e produce un punteggio di successo previsto. La governance richiede di comprendere non solo come fa previsioni, ma anche aspetti chiave come il trattamento di candidati con background non tradizionali.
Il sistema utilizza set di dati storici sulle assunzioni per l’addestramento, informazioni estratte dai CV e feedback dai manager delle assunzioni. Le interfacce modellano come diversi utenti interagiscono con il sistema, mentre gli agenti automatizzano parti chiave del flusso di lavoro di assunzione, come la programmazione di colloqui iniziali.
Governance e Controllo
La documentazione è cruciale per la governance dei sistemi AI. Utilizzando schede per i modelli, i set di dati, le interfacce e gli agenti, le organizzazioni possono ottenere una visione chiara e concisa delle loro operazioni AI. Queste schede devono catturare informazioni chiave come il scopo, la provenienza dei dati, le caratteristiche di performance e i controlli di governance.
La creazione di una scheda modello efficace, per esempio, dovrebbe includere dettagli sul proprietario, l’autorità di aggiornamento, e le caratteristiche del modello. Le schede per i set di dati dovrebbero fornire informazioni sulla lineage, la sensibilità e i parametri di utilizzo.
Conclusione
In sintesi, l’inventario dei sistemi AI è un processo fondamentale per garantire una governance efficace. Mappando i modelli, i set di dati, le interfacce e gli agenti, le organizzazioni possono navigare nel complesso panorama dell’AI, comprendendo meglio come gestire i rischi e garantire l’uso responsabile delle tecnologie emergenti.
