IA e aprendizado de máquina (IA/ML) estão mudando indústrias, abrindo novas fontes de receita e aprimorando as capacidades dos desenvolvedores e das soluções que eles criam, independentemente de terem ou não impactado diretamente seus processos ou produtos.
No entanto, uma enorme responsabilidade acompanha um imenso poder, inovação e oportunidade. Todos os modelos de IA dependem de dados, e suas equipes e tecnologia são responsáveis pela qualidade, origem e conformidade desses dados. Não importa o quão fortes e convincentes sejam as garantias e proteções fornecidas pelo provedor de dados, você não pode confiar neles.
O impacto ocorre mais rapidamente do que nunca, os riscos são maiores e as ramificações são mais amplas. Os efeitos de dados errôneos, não verificados ou mal manipulados se propagam ao longo do pipeline de IA: você perde a credibilidade e a confiança de seus usuários finais, sejam eles clientes pagantes externos ou analistas internos, se usar dados imprecisos ou não verificados. Esses problemas de “dados ruins” também podem frequentemente estar ligados a ilusões em programas de IA; no entanto, identificar problemas específicos pode ser desafiador.
Mesmo que sua empresa precise de capacidades de IA para prosperar, manter a integridade, proveniência e conformidade dos dados exige uma abordagem minuciosa para a governança de IA.
A Importância de Confiar nos Dados de IA
Embora nossos insights, modelos e produtos de IA/ML tenham um grande potencial, eles são tão bons quanto os dados em que se baseiam. Os resultados podem variar de errados e decepcionantes a desastrosos e constrangedores se forem baseados em uma base defeituosa de fontes errôneas, não verificadas ou inadequadamente monitoradas.
Não se trata apenas de proteger seus dados de IA de erros; também se trata de manter a reputação de sua empresa e a confiança de seus clientes na tecnologia. Também é essencial para maximizar o retorno dos investimentos em IA e fornecer consistentemente novas, práticas e soluções bem-sucedidas.
Como é muito mais caro corrigir erros encontrados durante a produção do que aqueles encontrados anteriormente, as organizações devem adotar a esquerda e incorporar governança e conformidade em seus fluxos de dados de IA desde o início. A falta de governança de banco de dados, dados e IA afeta não apenas o desempenho, mas também o seu resultado final.
O objetivo é proteger tanto o cliente quanto o fornecedor. Quando os sistemas de IA falham, a confiança do cliente é prejudicada. Pipelines de IA mal gerenciados podem ter efeitos negativos na reputação do fornecedor, aumentar os custos operacionais e possivelmente resultar em penalidades regulatórias.
A governança visa permitir que as equipes trabalhem de forma mais rápida, confiante e ágil, além de prevenir danos. As organizações podem expandir programas de IA sem comprometer a qualidade, desde que os procedimentos adequados estejam em vigor.
Com uma mudança para a esquerda, os conceitos de DevOps há muito tempo têm demonstrado seu valor na redução de incidentes de produção ao identificar e corrigir possíveis problemas precocemente.
Mudando a Governança de IA para o DevOps de Banco de Dados
Independentemente da fonte, a integração precoce de governança, segurança e conformidade protege a integridade dos dados de IA, resguardando os usuários finais e a reputação da organização. A base da governança de IA deve ser os bancos de dados que armazenam os dados de origem e os dados que foram convertidos e utilizados em toda a empresa.
O framework fundamental para a governança de IA em toda a organização, de ponta a ponta, é estabelecido automatizando as atualizações do banco de dados, protegendo o acesso à pipeline de dados e avaliando os dados precocemente na pipeline.
1. Automação da Pipeline de Dados de IA
Neste procedimento, a automação é essencial, pois permite escalabilidade e reprodutibilidade em toda a pipeline de IA. Sem automação, é praticamente impossível recriar e validar alterações, deixando as empresas vulneráveis a erros e questões de conformidade.
Implementar fluxos de trabalho automatizados dá às equipes a capacidade de:
- Monitorar modificações e registrar ações
- Criar registros auditáveis
- Verificar a origem dos dados, para que a governança não seja uma reflexão tardia, mas sim uma característica do desenvolvimento de IA
2. Limitar o Acesso aos Dados de IA
Regras de acesso a dados fortes, personalizadas e adaptáveis são necessárias para a governança de IA para garantir que os dados privados estejam seguros, disponíveis apenas para usuários autorizados e facilmente acessíveis às pessoas apropriadas.
As permissões podem ser facilmente limitadas ao estender a automação para gerenciar restrições de acesso, reduzindo a possibilidade de violações e alterações ilegais, ao mesmo tempo em que mantém a conformidade. A mesma precaução é aplicável mais uma vez: Mesmo que os fornecedores de dados de IA prometam gerenciar segurança, conformidade e controles de acesso, você não pode confiar que eles o farão.
As organizações de bancos de dados podem aplicar essas proteções uniformemente ao longo do pipeline, implementando o DevOps como serviço em seus pipelines. Os fluxos de trabalho devem monitorar quem acessou ou alterou dados e quando, e os dados devem ser restritos àqueles que precisam saber. A responsabilidade é garantida, e a segurança é reforçada por esse rastreamento.
3. Validação Antecipada de Dados
Como os modelos de IA dependem de dados precisos e em conformidade, a validação antecipada é crucial. Ao abordar questões de conformidade e qualidade de dados no início do pipeline, evitam-se erros caros e demorados para encontrar e corrigir. Além disso, garante resultados confiáveis e experiências aprimoradas para o usuário final.
Testes repetíveis de compatibilidade de esquema, precisão de dados e conformidade nas fases iniciais de desenvolvimento são possíveis ao automatizar o procedimento de gerenciamento de alterações no banco de dados, que é a base do pipeline de IA. Além de reduzir os riscos downstream, isso promove a transparência e a confiança no desenvolvimento de IA para melhoria contínua.
A validação precoce garante que os sistemas de IA sejam construídos sobre uma base sólida e consistente de dados de entrada, permitindo que as equipes identifiquem problemas antes que se tornem mais graves. As organizações podem escalar com segurança suas iniciativas de IA mantendo integridade e conformidade ao rastrear proativamente os dados à medida que entram, são convertidos e movimentam-se por várias plataformas e bancos de dados.
Conclusão
O uso do DevOps de banco de dados como base do seu plano de governança de IA garante que suas equipes possam desenvolver com segurança, crescer de maneira responsável e manter a confiança ao longo de todo o processo. Incorporar governança, conformidade e segurança em seus processos protege sua empresa e lança as bases para sistemas de IA que oferecem benefícios confiáveis e tangíveis.
Source:
https://dzone.com/articles/devops-key-to-reliable-ai-data-governance