DevOps: De sleutel tot betrouwbare AI-gegevens en governance

AI en machine learning (AI/ML) veranderen industrieën, openen nieuwe inkomstenstromen, en verbeteren de mogelijkheden van ontwikkelaars en de oplossingen die ze creëren, ongeacht of ze al invloed hebben gehad op uw processen of producten.

Er is echter een enorme verantwoordelijkheid die gepaard gaat met immense kracht, innovatie en mogelijkheden. Alle AI-modellen zijn afhankelijk van data, en uw teams en technologie zijn verantwoordelijk voor de kwaliteit, bron en naleving van die data. Ongeacht hoe sterk en overtuigend de garanties en beschermingen van de dataleverancier zijn, kunt u niet op hen vertrouwen. 

De impact vindt sneller plaats dan ooit tevoren, de belangen zijn hoger en de gevolgen zijn breder. De effecten van incorrecte, niet-gecontroleerde of slecht behandelde data hebben gevolgen voor de gehele AI-pijplijn: U verliest de geloofwaardigheid en het vertrouwen van uw eindgebruikers, of ze nu externe betalende klanten zijn of interne analisten, als u onnauwkeurige of niet-geverifieerde data gebruikt. Deze “slechte data” problemen kunnen ook vaak worden gekoppeld aan hallucinaties in AI-programma’s; echter, specifieke problemen identificeren kan uitdagend zijn. 

Hoewel uw bedrijf misschien AI-capaciteiten nodig heeft om te gedijen, vereist het handhaven van data-integriteit, herkomst en naleving een grondige aanpak van AI-governance.

Het Belang van Vertrouwen in AI Data

Hoewel onze AI/ML-inzichten, modellen en producten veel potentieel hebben, zijn ze slechts zo goed als de gegevens waarop ze zijn gebaseerd. De uitkomsten kunnen variëren van verkeerd en teleurstellend tot rampzalig en beschamend als ze zijn gebaseerd op een foutieve basis van onjuiste, ongeverifieerde of onvoldoende gemonitorde bronnen.

Het gaat niet alleen om het beschermen van uw AI-gegevens tegen fouten; het gaat ook om het behouden van de reputatie van uw bedrijf en het vertrouwen van uw klant in de technologie. Het is ook essentieel voor het maximaliseren van de opbrengst van AI-investeringen en het consistent bieden van nieuwe, praktische en succesvolle oplossingen.

Omdat het veel kostbaarder is om fouten die tijdens de productie worden ontdekt te corrigeren dan die eerder worden gevonden, moeten organisaties naar links gaan en governance en compliance vanaf het begin in hun AI-gegevensworkflows integreren. Onvoldoende database-, data- en AI-governance beïnvloedt niet alleen de prestaties, maar ook uw winst.

Het doel is zowel de klant als de leverancier te beschermen. Wanneer AI-systemen falen, wordt het vertrouwen van de klant geschaad. Slecht beheerde AI-pijplijnen kunnen negatieve gevolgen hebben voor de reputatie van de leverancier, de operationele kosten verhogen en mogelijk leiden tot regelgevingstraffen.

Governance heeft als doel teams in staat te stellen sneller, zelfverzekerder en wendbaarder te werken, naast het voorkomen van schade. Organisaties kunnen AI-programma’s laten groeien zonder concessies te doen aan de kwaliteit, mits de juiste procedures zijn ingesteld.

Met een verschuiving naar links hebben DevOps-concepten al lang hun waarde bewezen door productie-incidenten te verminderen door mogelijke problemen vroegtijdig op te sporen en op te lossen.

Het verplaatsen van AI-governance naar Database DevOps

Ongeacht de bron, vroege integratie van governance, beveiliging en compliance beschermt de integriteit van AI-gegevens, waardoor eindgebruikers en de reputatie van de organisatie worden beschermd. De basis van AI-governance moet liggen bij de databases die brondata bevatten en de gegevens die zijn geconverteerd en gebruikt in de hele onderneming.

Het fundamentele kader voor organisatiebrede, end-to-end AI-governance wordt vastgesteld door database-updates te automatiseren, de toegang tot gegevenspijplijnen te beveiligen en gegevens vroeg in de pijplijn te beoordelen.

1. Automatisering van de AI-gegevenspijplijn

In deze procedure is automatisering essentieel omdat het schaalbaarheid en reproduceerbaarheid gedurende de AI-pijplijn mogelijk maakt. Zonder automatisering is het praktisch moeilijk om wijzigingen opnieuw te maken en te valideren, waardoor bedrijven open staan voor fouten en nalevingsproblemen.

Door geautomatiseerde workflows te implementeren, krijgen teams de capaciteit om:

• Wijzigingen te controleren en acties vast te leggen
• Auditrecords te maken
• De bron van de gegevens te controleren, zodat governance geen bijzaak is maar een kenmerk van AI-ontwikkeling

2. Beperking van de toegang tot AI-gegevens

Sterke, op maat gemaakte en aanpasbare regels voor gegevenstoegang zijn noodzakelijk voor AI-governance om te garanderen dat privégegevens veilig zijn, alleen beschikbaar zijn voor geautoriseerde gebruikers en gemakkelijk toegankelijk zijn voor de juiste personen.

Machtigingen kunnen eenvoudig worden beperkt door automatisering uit te breiden om toegangsbeperkingen te beheren, waardoor de kans op inbreuken en onwettige wijzigingen wordt verlaagd terwijl de naleving wordt gehandhaafd. Dezelfde voorzichtigheid is opnieuw van toepassing: Zelfs als AI-gegevensleveranciers beloven de beveiliging, naleving en toegangscontroles te beheren, kunt u niet op hen vertrouwen om dit te doen.

Databaseorganisaties kunnen deze beschermingen uniform toepassen in de hele pijplijn door DevOps als een service te implementeren in hun pijplijnen. Workflows moeten controleren wie gegevens heeft geraadpleegd of gewijzigd en wanneer, en gegevens moeten beperkt zijn tot degenen die dit moeten weten. Verantwoordingsplicht is gegarandeerd en beveiliging wordt versterkt door deze tracking.

3. Vroegtijdige validatie van gegevens

Aangezien AI-modellen afhankelijk zijn van precieze, conforme gegevens, is vroege validatie cruciaal. Door nalevings- en gegevenskwaliteitsproblemen vroeg in de pijplijn aan te pakken, worden fouten die duur en tijdrovend zijn om te vinden en op te lossen vermeden. Bovendien garandeert het betrouwbare resultaten en verbeterde gebruikerservaringen.

Herhaalbare tests van schema-compatibiliteit, gegevensnauwkeurigheid en naleving in vroege ontwikkelingsfasen worden mogelijk gemaakt door de automatisering van de procedure voor database-wijzigingsbeheer die de basis vormt van de AI-pijplijn. Naast het verlagen van risico’s stroomafwaarts, bevordert dit openheid en vertrouwen in AI-ontwikkeling voor voortdurende verbetering.

Vroegtijdige validatie garandeert dat AI-systemen worden opgebouwd op een solide en degelijk fundament van invoergegevens door teams in staat te stellen problemen te signaleren voordat ze ernstiger worden. Organisaties kunnen veilig hun AI-initiatieven opschalen terwijl ze de integriteit en naleving handhaven door proactief gegevens te screenen wanneer deze binnenkomen, worden omgezet en verplaatst via verschillende platforms en databases.

Conclusie

Het gebruik van database DevOps als basis van uw AI-bestuursplan garandeert dat uw teams met vertrouwen kunnen ontwikkelen, op een verantwoorde manier kunnen groeien en gedurende het gehele proces vertrouwen kunnen behouden. Het opnemen van bestuur, naleving en beveiliging in uw processen beschermt uw bedrijf en legt de basis voor AI-systemen die betrouwbare, tastbare voordelen bieden.