Data Governance come abilitatore dell'AI

Non c'è Intelligenza senza Governance

Cosa serve per un progetto di AI di successo?

Controllo della Qualità dei Dati
Gestione del training process controllato
Verifiche accurate della conformità dei dati in termini di compliance e sicurezza

Nonostante siano molte le aziende che hanno iniziato a sperimentare le applicazioni dell'AI, sono poche quelle in grado di sfruttarne tutto il potenziale.

Come ottenere i massimi vantaggi di un'AI sicura e trasparente?

Il primo passo è agire a monte sui processi di gestione dei dati e di addestramento dei modelli. Per fare questo è necessario dotarsi di un Framework di Data Governance che ne regolamenti il controllo e mitighi i rischi.

Il 17% delle aziende non ha linee guida per garantire un’alta qualità e fruibilità dei dati e il 47% non è dotata di strumenti specifici di Data Governance^[1]

Prima di gestire l'implementazione di un progetto di AI devi essere in grado di spiegare e interpretare cosa stanno facendo i tuoi modelli. La Data Governance è una pratica imprescindibile se si vogliono ottenere dall'Intelligenza Artificiale risposte significative e utili al Business.

Migliorare la Governance, la Data Quality e disporre di un vasto set di dati su cui addestrare i propri modelli, sono i principali punti di attenzione che i CIO si danno come priorità per garantire che l’AI possa essere scalabile entro il 2025.^[2]

❓I dati sono di qualità?

❓I dati contengono informazioni sensibili?

❓Qual è il valore che il business attribuisce al set di dati che pongo alla base del mio modello di AI?

Partecipa al nostro Webinar per dare risposta a queste domande e approfondire:

Come un Framework di Data Governance può aiutare la tua azienda ad implementare al meglio soluzioni di AI.
Data Maturity: sistema che ti guida nel percorso di gestione ottimale dei tuoi dati.

^[1]Fonte: Polimi

^[2]Fonte: MIT Technology Review

Data Governance come abilitatore dell'Intelligenza Artificiale

Non c'è Intelligenza senza Governance