DevOps: La Chiave per Dati Attendibili e Governance dell’IA

L’intelligenza artificiale e il machine learning (AI/ML) stanno cambiando settori, aprendo nuove fonti di guadagno e potenziando le capacità degli sviluppatori e delle soluzioni che creano, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno già impattato direttamente sui tuoi processi o prodotti.

Tuttavia, a un’enorme potenza, innovazione e opportunità corrisponde una grande responsabilità. Tutti i modelli di intelligenza artificiale si basano sui dati e sono il tuo team e la tua tecnologia a essere responsabili della qualità, della provenienza e della conformità di quei dati. Non importa quanto siano forti e convincenti le garanzie e le protezioni fornite dal fornitore dei dati, non puoi fare affidamento su di esse.

L’impatto avviene più velocemente che mai, gli enje sono più alti e le conseguenze più diffuse. Gli effetti di dati errati, non selezionati o gestiti male si ripercuotono lungo il flusso di lavoro dell’intelligenza artificiale: perdi la credibilità e la fiducia dei tuoi utenti finali, che siano clienti paganti esterni o analisti interni, se utilizzi dati inaccurati o non verificati. Questi problemi legati ai “dati errati” possono anche essere frequentemente collegati a allucinazioni nei programmi di intelligenza artificiale; tuttavia, individuare specifici problemi può essere sfidante.

Anche se la tua azienda potrebbe aver bisogno di capacità di intelligenza artificiale per prosperare, mantenere l’integrità, la provenienza e la conformità dei dati richiede un approccio accurato alla governance dell’intelligenza artificiale.

L’importanza di fidarsi dei dati dell’intelligenza artificiale

Anche se le nostre intuizioni, modelli e prodotti di intelligenza artificiale/machine learning hanno un grande potenziale, sono efficaci quanto i dati su cui si basano. Gli esiti possono variare da sbagliati e deludenti a disastrosi e imbarazzanti se si basano su una base difettosa da fonti erronee, non verificate o monitorate in modo inadeguato.

Non si tratta solo di proteggere i tuoi dati AI dagli errori; si tratta anche di mantenere la reputazione della tua azienda e la fiducia del cliente nella tecnologia. È inoltre essenziale per massimizzare il rendimento degli investimenti in AI e fornire in modo coerente nuove soluzioni pratiche e di successo. 

Poiché è molto più costoso correggere gli errori riscontrati durante la produzione rispetto a quelli individuati in precedenza, le organizzazioni devono agire preventivamente e integrare la governance e la conformità nei flussi di lavoro dei dati AI fin dall’inizio. Una governance dei database, dei dati e dell’AI inadeguata influisce non solo sulle prestazioni, ma anche sul tuo margine di profitto.

L’obiettivo è proteggere sia il cliente che il fornitore. Quando i sistemi AI non funzionano correttamente, la fiducia del cliente viene compromessa. I flussi di lavoro AI gestiti in modo non ottimale possono avere effetti negativi sulla reputazione del fornitore, aumentare i costi operativi e potenzialmente comportare sanzioni regolamentari.

La governance mira a consentire alle squadre di lavorare più rapidamente, con fiducia e agilità oltre che a prevenire danni. Le organizzazioni possono far crescere i programmi AI senza compromettere la qualità, a condizione che siano in atto i giusti procedimenti.

Con uno spostamento verso sinistra, i concetti di DevOps hanno da tempo dimostrato il loro valore nel ridurre gli incidenti di produzione individuando e risolvendo possibili problemi in anticipo.

Lo spostamento della Governance AI verso il Database DevOps

Indipendentemente dalla fonte, l’integrazione precoce della governance, della sicurezza e della conformità protegge l’integrità dei dati AI, tutelando gli utenti finali e la reputazione dell’organizzazione. La base della governance AI deve essere rappresentata dai database che ospitano i dati sorgente e dai dati che sono stati convertiti e utilizzati in tutta l’azienda.

Il framework fondamentale per la governance AI a livello aziendale, end-to-end, è stabilito automatizzando gli aggiornamenti dei database, proteggendo l’accesso alla pipeline dei dati e valutando i dati in anticipo nella pipeline.

1. Automazione della Pipeline dei Dati AI

In questa procedura, l’automazione è essenziale poiché consente scalabilità e riproducibilità lungo la pipeline AI. Senza automazione, è praticamente impossibile ricreare e convalidare modifiche, lasciando le aziende aperte a errori e problemi di conformità.

Implementare flussi di lavoro automatizzati dà alle squadre la capacità di:

• Monitorare le modifiche e registrare le azioni
• Creare registrazioni verificabili
• Verificare la provenienza dei dati, in modo che la governance non sia un pensiero dopo, ma piuttosto una caratteristica dello sviluppo AI

2. Limitare l’accesso ai Dati AI

Regole di accesso ai dati robuste, personalizzate e adattabili sono necessarie per la governance dell’IA al fine di garantire che i dati privati siano sicuri, disponibili solo agli utenti autorizzati e facilmente accessibili alle persone appropriate.

Le autorizzazioni possono essere facilmente limitate estendendo l’automazione per gestire le restrizioni di accesso, riducendo la possibilità di violazioni e modifiche illegali preservando al contempo la conformità. La stessa cautela si applica nuovamente: Anche se i fornitori di dati dell’IA promettono di gestire la sicurezza, la conformità e i controlli di accesso, non è possibile fare affidamento su di loro per farlo.

Le organizzazioni di database possono applicare queste protezioni uniformemente lungo il pipeline implementando DevOps come servizio nei loro pipeline. I flussi di lavoro devono monitorare chi ha accesso o modificato i dati e quando, e i dati devono essere limitati a coloro che ne hanno bisogno. Questo tracciamento garantisce l’accountability e rafforza la sicurezza.

3. Convalida anticipata dei dati

Dato che i modelli di IA dipendono da dati precisi e conformi, la convalida anticipata è cruciale. Affrontando le preoccupazioni sulla conformità e sulla qualità dei dati all’inizio del pipeline, si evitano errori costosi e che richiedono molto tempo per essere individuati e corretti. Inoltre, garantisce risultati affidabili e migliora le esperienze degli utenti finali.

Test ripetibili della compatibilità dello schema, dell’accuratezza dei dati e della conformità nelle fasi iniziali dello sviluppo sono resi possibili automatizzando la procedura di gestione dei cambiamenti del database che è alla base del pipeline dell’IA. Oltre a ridurre i rischi successivi, ciò favorisce l’apertura e la fiducia nello sviluppo dell’IA per un miglioramento continuo.

La validazione precoce garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale siano costruiti su una base solida e fondata sui dati di input consentendo ai team di individuare i problemi prima che diventino più gravi. Le organizzazioni possono scalare in modo sicuro le proprie iniziative di intelligenza artificiale mantenendo integrità e conformità mediante la valutazione proattiva dei dati durante l’ingresso, la conversione e lo spostamento attraverso varie piattaforme e database.

Conclusioni

Utilizzare il database DevOps come fondamento del vostro piano di governance dell’intelligenza artificiale garantisce che i vostri team possano svilupparsi con sicurezza, crescere in modo responsabile e mantenere la fiducia durante l’intero processo. Integrare governance, conformità e sicurezza nei vostri processi protegge la vostra azienda e getta le basi per sistemi di intelligenza artificiale che offrono benefici affidabili e tangibili.