La IA y el aprendizaje automático (IA/ML) están cambiando industrias, abriendo nuevas fuentes de ingresos y mejorando las capacidades de los desarrolladores y las soluciones que crean, independientemente de si ya han impactado directamente sus procesos o productos.
Sin embargo, una enorme responsabilidad acompaña a un inmenso poder, innovación y oportunidad. Todos los modelos de IA dependen de datos, y sus equipos y tecnología son responsables de la calidad, origen y cumplimiento de esos datos. No importa cuán fuertes y convincentes sean las garantías y protecciones del proveedor de datos, no puede depender de ellos.
El impacto ocurre más rápidamente que nunca, las apuestas son más altas y las repercusiones son más amplias. Los efectos de datos erróneos, no filtrados o mal manejados se propagan a lo largo de la tubería de IA: pierde la credibilidad y confianza de sus usuarios finales, ya sean clientes externos que pagan o analistas internos, si utiliza datos inexactos o no verificados. Estos “problemas de datos malos” también pueden vincularse frecuentemente a alucinaciones en programas de IA; sin embargo, identificar problemas específicos puede ser un desafío.
A pesar de que su empresa puede necesitar capacidades de IA para prosperar, mantener la integridad, procedencia y cumplimiento de los datos requiere un enfoque exhaustivo de la gobernanza de la IA.
La Importancia de Confiar en los Datos de IA
Aunque nuestros conocimientos, modelos y productos de IA/ML tienen mucho potencial, solo son tan buenos como los datos en los que se basan. Los resultados pueden ser desde incorrectos y decepcionantes hasta desastrosos y embarazosos si se basan en una base errónea de fuentes inexactas, no verificadas o inadecuadamente monitoreadas.
No se trata solo de proteger los datos de IA de errores; también se trata de mantener la reputación de su empresa y la confianza de su cliente en la tecnología. También es esencial para maximizar el retorno de las inversiones en IA y proporcionar constantemente nuevas, prácticas y exitosas soluciones.
Dado que es mucho más costoso corregir errores encontrados durante la producción que aquellos descubiertos antes, las organizaciones deben ir hacia la izquierda e incorporar la gobernanza y el cumplimiento en sus flujos de trabajo de datos de IA desde el principio. Una gobernanza inadecuada de bases de datos, datos y IA no solo afecta el rendimiento, sino también sus resultados finales.
El objetivo es proteger tanto al cliente como al proveedor. Cuando los sistemas de IA fallan, la confianza del cliente se ve dañada. Los canales de IA mal gestionados pueden tener efectos negativos en la reputación del proveedor, aumentar los costos operativos y posiblemente resultar en sanciones regulatorias.
La gobernanza tiene como objetivo permitir que los equipos trabajen de manera más rápida, segura y ágil, además de prevenir daños. Las organizaciones pueden hacer crecer los programas de IA sin comprometer la calidad, siempre que se implementen los procedimientos adecuados.
Con un cambio hacia la izquierda, los conceptos de DevOps han demostrado durante mucho tiempo su valor en la reducción de incidentes de producción al detectar y solucionar posibles problemas desde el principio.
Cambiando la Gobernanza de IA hacia el DevOps de Bases de Datos
Independientemente de la fuente, la integración temprana de gobernanza, seguridad y cumplimiento protege la integridad de los datos de IA, salvaguardando a los usuarios finales y la reputación de la organización. La base de la gobernanza de IA debe ser las bases de datos que albergan los datos fuente y los datos que han sido convertidos y utilizados en toda la empresa.
El marco fundamental para la gobernanza de IA de extremo a extremo y en toda la organización se establece mediante la automatización de actualizaciones de bases de datos, la protección del acceso a la tubería de datos y la evaluación de datos temprano en la tubería.
1. Automatización de la Tubería de Datos de IA
En este procedimiento, la automatización es esencial ya que permite la escalabilidad y la reproducibilidad a lo largo de la tubería de IA. Sin automatización, es prácticamente imposible recrear y validar cambios, dejando a las empresas expuestas a errores y problemas de cumplimiento.
Implementar flujos de trabajo automatizados proporciona a los equipos la capacidad de:
- Monitorear modificaciones y registrar acciones
- Hacer registros auditables
- Verificar la fuente de los datos, para que la gobernanza no sea una reflexión posterior, sino una característica del desarrollo de IA
2. Limitando el Acceso a los Datos de IA
Reglas de acceso a datos sólidas, personalizadas y adaptables son necesarias para la gobernanza de la IA para garantizar que los datos privados estén seguros, solo disponibles para usuarios autorizados y fácilmente accesibles para las personas adecuadas.
Las permisos pueden limitarse fácilmente al extender la automatización para gestionar las restricciones de acceso, reduciendo la posibilidad de violaciones y cambios ilegales mientras se preserva el cumplimiento. La misma precaución se aplica una vez más: incluso si los proveedores de datos de IA hacen promesas para gestionar la seguridad, el cumplimiento y los controles de acceso, no se puede confiar en que lo hagan.
Las organizaciones de bases de datos pueden aplicar estas protecciones de manera uniforme a lo largo de la cadena de suministro implementando DevOps como servicio en sus pipelines. Los flujos de trabajo deben monitorear quién accedió o cambió datos y cuándo, y los datos deben restringirse a aquellos que necesitan saber. La responsabilidad está garantizada y la seguridad se refuerza mediante este seguimiento.
3. Validación Temprana de Datos
Dado que los modelos de IA dependen de datos precisos y conformes, la validación temprana es crucial. Al abordar las preocupaciones de cumplimiento y calidad de datos al principio de la cadena de suministro, se evitan errores que son costosos y llevan tiempo encontrar y corregir. Además, garantiza resultados confiables y mejora la experiencia del usuario final.
Pruebas repetibles de compatibilidad de esquemas, precisión de datos y cumplimiento en las primeras fases de desarrollo son posibles al automatizar el procedimiento de gestión de cambios en la base de datos que es la base de la cadena de suministro de IA. Además de reducir los riesgos posteriores, esto fomenta la transparencia y la confianza en el desarrollo de IA para una mejora continua.
La validación temprana garantiza que los sistemas de IA se construyan sobre una base sólida y fundamentada de datos de entrada, permitiendo a los equipos detectar problemas antes de que se conviertan en algo más serio. Las organizaciones pueden escalar de manera segura sus iniciativas de IA mientras mantienen la integridad y el cumplimiento al examinar proactivamente los datos a medida que ingresan, se convierten y se mueven a través de diversas plataformas y bases de datos.
Conclusión
Utilizar DevOps de bases de datos como la base de su plan de gobernanza de IA garantiza que sus equipos puedan desarrollar con confianza, crecer de manera responsable y mantener la confianza a lo largo de todo el proceso. Incorporar la gobernanza, el cumplimiento y la seguridad en sus procesos protege a su empresa y sienta las bases para sistemas de IA que proporcionan beneficios fiables y tangibles.
Source:
https://dzone.com/articles/devops-key-to-reliable-ai-data-governance