DevOps：信頼性の高いAIデータとガバナンスの鍵

AI（人工知能）と機械学習（AI/ML）は産業を変え、新たな収益の流れを開拓し、開発者の能力および彼らが作成するソリューションを向上させています。それらがあなたのプロセスや製品に直接影響を与えているかどうかに関係なく。

ただし、膨大な責任が膨大な力、革新、そして機会と共に付随しています。すべてのAIモデルはデータに依存しており、あなたのチームとテクノロジーはそのデータの品質、ソース、およびコンプライアンスを管理しています。データ提供者の保証や保護がどれほど強力で説得力があっても、それに頼ることはできません。

影響は以前よりも迅速に起こり、賭け事は高く、影響はより広範囲に及びます。誤った、スクリーニングされていない、または不適切に取り扱われたデータの影響はAIパイプライン全体に波及します：不正確または検証されていないデータを使用すると、エンドユーザー（外部の支払い顧客または内部のアナリストであるかにかかわらず）の信頼性と信頼を失います。これらの「悪いデータ」の問題は、AIプログラム内の幻覚とも頻繁に関連していますが、特定の問題を特定することは難しいかもしれません。

企業が繁栄するためにAI機能が必要であるとしても、データの整合性、由来、およびコンプライアンスを維持するには、AIガバナンスに対する徹底的なアプローチが求められます。

AIデータへの信頼の重要性

AI/MLの洞察、モデル、製品には多くの潜在能力がありますが、それらは基づくデータの質によってのみ優れるものです。誤った、未検証の、または十分に監視されていないソースからの誤った基盤に基づいている場合、結果は間違って失望するものから、致命的で恥ずかしいものまでさまざまです。

AIデータを誤りから保護するだけでなく、企業の評判と技術への顧客の信頼を維持することも重要です。AI投資のリターンを最大化し、新しい実用的で成功したソリューションを一貫して提供するためにも不可欠です。

製品中に見つかったエラーを早期に見つかったエラーよりも修正するコストがはるかに高いため、組織は左に進んでAIデータワークフローにガバナンスとコンプライアンスを最初から組み込む必要があります。不適切なデータベース、データ、AIのガバナンスは、パフォーマンスだけでなく、収益にも影響を与えます。

目標は、顧客とサプライヤーの両方を保護することです。AIシステムが誤作動すると、顧客の信頼が損なわれます。適切に管理されていないAIパイプラインは、プロバイダーの評判に悪影響を与え、運営コストを増加させ、規制上の罰則を受ける可能性があります。

ガバナンスは、損害を予防するだけでなく、チームがより迅速かつ自信を持って柔軟に作業できるようにすることを目指しています。適切な手順が整っている限り、組織は品質を損なうことなくAIプログラムを拡大することができます。

左にシフトすることで、DevOpsの概念は、潜在的な問題を早期に発見し修正することで、製造インシデントを低下させる価値を長い間示してきました。

データベースDevOpsへのAIガバナンスのシフト

出所に関係なく、ガバナンス、セキュリティ、およびコンプライアンスの早期統合は、AIデータの整合性を保護し、エンドユーザーと組織の評判を守ります。AIガバナンスの基盤は、ソースデータを保存するデータベースと、会社全体で変換され使用されるデータです。

組織全体のエンドツーエンドのAIガバナンスの基本的なフレームワークは、データベースの更新を自動化し、データパイプラインへのアクセスを保護し、パイプラインの初期段階でデータを評価することによって確立されます。

1. AIデータパイプラインの自動化

このプロセスでは、自動化が不可欠です。なぜなら、それによりAIパイプライン全体でスケーラビリティと再現性が可能になるからです。自動化がなければ、変更を再現し検証することはほぼ不可能であり、企業はミスやコンプライアンスの問題にさらされることになります。

自動化されたワークフローを実装することで、チームは以下の能力を得ることができます：

• 変更を監視し、アクションを記録する
• 監査可能な記録を作成する
• データの出所を確認し、ガバナンスが後付けではなく、AI開発の機能であることを確保する

2. AIデータへのアクセスを制限する

強力で適応性のあるデータアクセスルールは、AIガバナンスにとって必要不可欠であり、個人データが安全で、認可されたユーザーのみが利用でき、適切な人々に簡単にアクセスできることを保証します。

アクセス制限を管理するために自動化を拡張することで、許可が簡単に制限され、侵害や違法な変更の可能性が低下し、コンプライアンスを維持しながらアクセスを可能にします。同じ注意が再び適用されます：AIデータベンダーがセキュリティ、コンプライアンス、およびアクセス制御を管理すると約束しても、それを信頼することはできません。

データベース組織は、DevOpsをパイプラインにサービスとして実装することで、これらの保護をパイプライン全体に一貫して適用できます。ワークフローは、データにアクセスしたり変更したりした人物と時期を監視し、データは知る必要のある人々に制限される必要があります。このトラッキングによって、責任が保証され、セキュリティが強化されます。

3. データの早期検証

AIモデルは正確でコンプライアンスの整ったデータに依存しているため、早期の検証が重要です。パイプラインの早い段階でコンプライアンスとデータ品質の問題に取り組むことにより、高価で時間のかかる修正を見つけて修正する必要がなくなります。さらに、信頼性のある結果とエンドユーザーエクスペリエンスの向上が保証されます。

スキーマの互換性、データの正確性、およびコンプライアンスの繰り返し可能なテストは、AIパイプラインの基盤であるデータベース変更管理手順を自動化することによって初期開発段階で実現されます。これにより、将来の改善のためのAI開発におけるリスクが低下するだけでなく、透明性と信頼が促進されます。

初期の検証によって、チームが問題を事前に発見し、より深刻になる前にAIシステムを堅固かつ健全な入力データの基盤上に構築できます。組織は、データが入力され、変換され、さまざまなプラットフォームやデータベースを介して移動する際にデータを積極的にスクリーニングすることで、整合性とコンプライアンスを維持しながらAIイニシアチブを安全に拡張できます。

結論

データベースDevOpsをAIガバナンス計画の基盤として使用することで、チームが自信を持って開発し、責任ある方法で成長し、プロセス全体で信頼を維持できます。ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティをプロセスに組み込むことで、企業を保護し、信頼できる具体的な利点を提供するAIシステムの基盤を築くことができます。