Superando lacunas de segurança e conformidade para alcançar a prontidão em IA
O mercado de Inteligência Artificial na Índia está passando por uma rápida expansão, impulsionada por iniciativas governamentais. Espera-se que o mercado alcance $17 bilhões até 2027. No entanto, as organizações enfrentam desafios significativos em termos de conformidade e cibersegurança.
Preocupações em Conformidade e Segurança
Uma pesquisa revelou que as empresas indianas priorizam questões de conformidade e segurança cibernética mais do que suas contrapartes globais. A automação e uma forte gestão de dados são cruciais para navegar por esses desafios. 43% das organizações indianas consideram os riscos de cibersegurança e conformidade como suas principais preocupações, comparado a 31% nos EUA e 27% no Reino Unido.
A adoção rápida da IA tem levantado questões sobre como as organizações podem se preparar adequadamente para garantir a segurança e a conformidade em suas operações. A pesquisa também destacou que a maioria das organizações globalmente (64%) possui lacunas em suas estruturas de gestão da informação para a prontidão em IA.
Legislação e Conformidade
A crescente adoção da IA e as leis mais rigorosas, como a Lei de Proteção de Dados Pessoais Digitais (DPDP), aumentaram o risco de penalidades severas, incluindo multas e danos à reputação. A conformidade com as regulamentações de privacidade de dados se tornará essencial à medida que a fiscalização regulatória se intensifica.
A Importância da Automação
Para garantir a prontidão em IA, as organizações estão cada vez mais recorrendo à automação para verificar a conformidade e a segurança. A pesquisa indica que 58% das organizações indianas utilizam automação para conformidade com frequência, embora isso ainda esteja abaixo da média global de 70%.
Linhas de Dados e Supervisão Humana
A linha de dados forte é um componente essencial das estratégias de prontidão em IA. Essa linha de dados rastreia como os funcionários gerenciam e exploram dados em seus sistemas, garantindo que os modelos de IA sejam treinados com os dados mais relevantes e de alta qualidade. A supervisão humana em cada etapa do processo de tomada de decisão do modelo de IA é crítica.
Rótulos de Nutrição para Modelos de IA
Os rótulos de nutrição para modelos de IA fornecem informações detalhadas sobre os conjuntos de dados usados para treinar esses modelos. Esses rótulos aumentam a transparência, apoiam a confiabilidade dos dados e ajudam a mitigar preconceitos nos sistemas de IA. A pesquisa indica que 50% dos respondentes na Índia consideram esses rótulos uma parte significativa de seus processos de gestão da integridade dos dados.
Uma Abordagem Holística para a Prontidão em IA
A busca pela prontidão em IA oferece oportunidades significativas do ponto de vista de conformidade, mas a verdadeira chance reside em identificar e aproveitar os dados corretos desde o início. Alimentar modelos de IA com dados robustos, transparentes e em conformidade promove o crescimento e protege as organizações contra falhas que poderiam minar a confiança.
O ecossistema de IA da Índia está posicionado para um crescimento extraordinário, impulsionado por um forte apoio governamental e uma ênfase em práticas responsáveis de IA. À medida que as organizações continuam a navegar na complexa paisagem de conformidade e segurança, a adoção de ferramentas automatizadas e o investimento em estratégias robustas de gestão de dados serão fundamentais para o seu sucesso.
