La vulnerabilità del progetto IA senza pratiche adeguate di gestione dei dati
Nel mondo in rapido sviluppo dell'Intelligenza Artificiale (IA), garantire il dispiegamento affidabile ed etico delle iniziative IA è fondamentale. Un fattore chiave che gioca un ruolo significativo in questo successo è la governance dei dati efficace.
Le piattaforme di fiducia IA aiutano a proteggere la qualità dei dati utilizzati per l'addestramento dei modelli mentre proteggono le informazioni sensibili. Tuttavia, implementare un cambiamento culturale nelle organizzazioni centrate sull'uomo, dove la governance dei dati viene spesso trattata come un progetto IT, è una sfida.
Per superare questo, le organizzazioni dovrebbero stabilire ruoli chiari come proprietario dei dati, steward dei dati, custode dei dati e responsabile della protezione dei dati. Ciò aiuta a prevenire il problema di non assumersi la responsabilità.
La Gestione dei Dati Master (MDM) completa il successo dell'IA affrontando questioni di conformità complesse e fornendo la prontezza della governance. Un'integrazione robusta della MDM consente alle organizzazioni di stabilire politiche chiare, responsabilità e proprietà per i dati che l'IA consuma e produce.
L'importanza della governance dei dati va oltre i progetti IA. La scarsa qualità dei dati può portare a output IA non affidabili, preoccupazioni normative, violazioni dei dati, minacce alla sicurezza informatica e deterioramento del modello IA nel tempo. È anche costoso, con le organizzazioni che perdono in media 12,9 milioni di dollari all'anno a causa della scarsa qualità dei dati.
Creare una cultura basata sui dati richiede una leadership attiva, una comunicazione trasparente, un design inclusivo e un sistema di premi che rinforza i comportamenti positivi. Trascurare i fattori umani e culturali può rendere la governance dei dati un esercizio cartaceo piuttosto che un sistema pratico.
Jagadish Gokavarapu, Vice President of Technology presso Wissen, si specializza in IA e trasformazione digitale con oltre 25 anni di esperienza in IT e servizi. Evidenzia l'importanza di trattare i dati come una "singola fonte di verità" per i progetti IA che dipendono dalle informazioni affidabili in tutta l'organizzazione.
Per evitare il disallineamento con gli obiettivi aziendali, i team dovrebbero capire come le pratiche di governance dei dati integrano le priorità strategiche dell'organizzazione. La governance dei dati efficace è la base per il dispiegamento affidabile e di successo dell'IA.
In conclusione, le organizzazioni devono affinar
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