Cosa il mondo delle corse può insegnarci sull’AI agentica e sulla governance
Un agente AI è molto simile a un pilota di auto da corsa. Ha autonomia e può prendere decisioni in base ai propri obiettivi, all’ambiente e agli ostacoli. Il successo del pilota dipende da una pianificazione meticolosa, dalla capacità di prendere decisioni in tempo reale e dal continuo miglioramento, che va dal design aerodinamico dell’auto alla strategia dietro ai pit stop. Allo stesso modo, valutare, monitorare e proteggere i dati e l’AI sono fondamentali per le aziende che vogliono scalare e crescere in modo efficace.
Importanza della governance nell’AI
Quasi ogni organizzazione sta pensando a come fare di più e essere più efficienti. Secondo ricerche, l’AI agentica può aumentare la produttività del 66%, consentendo alle persone di concentrarsi su ciò che conta di più nel loro lavoro quotidiano. Tuttavia, sviluppare un agente che sia competente, efficiente e responsabile richiede un notevole sforzo e pianificazione.
La governance comporta la gestione dell’intero ciclo di vita di un agente AI, dallo sviluppo al rilascio fino al ritiro. Deve valutare e gestire vari rischi, assicurando che l’agente e l’AI sottostante rimangano accurati, giusti e conformi alle normative.
Il parallelismo tra corse e AI
Le auto da corsa devono aderire a rigide norme di sicurezza; l’AI deve operare all’interno di confini etici ben definiti. Qui, la governance dell’AI funge da struttura, fornendo un insieme di principi e regolamenti robusti che guidano il comportamento dell’AI e garantiscono equità, trasparenza e responsabilità.
La governance comporta anche meccanismi di monitoraggio e audit dei sistemi AI, simili ai pneumatici di un’auto, che garantiscono l’allineamento con i principi di governance e i requisiti legali. Questi salvaguardi prevengono derive indesiderate verso decisioni distorte o violazioni della privacy.
Regole della strada: identificazione e requisiti
Le corse ufficiali hanno regolamenti di sicurezza rigorosi, e l’AI deve rispettare standard etici e legali. Questi standard incoraggiano un uso sicuro, equo e responsabile, contribuendo a costruire fiducia nei sistemi AI, proprio come la fiducia tra una squadra di corse e i suoi fan.
Se da un lato non esiste ancora una regolamentazione specifica per l’AI agentica, dall’altro ci sono una serie di normative esistenti e in fase di emergenza per l’AI che si applicano agli agenti. La capacità di auditare e tracciare le interazioni di un agente con dati, strumenti e utenti può assistere nel rispetto dei requisiti di conformità.
Crescita del portafoglio di agenti
Le organizzazioni possono costruire i propri agenti o acquistarli da fornitori terzi. Una volta che si sentono a proprio agio con l’AI agentica e hanno i processi adeguati in atto, possono trovare una moltitudine di casi d’uso per l’AI agentica. Tuttavia, man mano che aumenta l’uso degli agenti, può diventare difficile tenere traccia di tutti gli agenti nell’organizzazione e fare mappature.
Le squadre di corse hanno diverse auto tra cui scegliere nel loro impianto di sviluppo e nel garage. Il loro team di design seleziona il motore, il telaio, i pneumatici e i piloti giusti per ogni corsa. Ma ci possono essere sovrapposizioni in termini di parti, quindi è utile sapere quali strumenti e componenti ogni squadra ha accesso nel proprio portafoglio.
Conclusione
Le somiglianze tra l’AI agentica e le corse vanno oltre una semplice metafora. Possono aiutarci a comprendere meglio e ad apprezzare le complessità e le sfumature della governance dell’AI, proprio come un appassionato di corse apprezza le intricate dinamiche di una gara automobilistica.
