I Dati – Non l’AI – Sono la Chiave

L’intelligenza artificiale è diventata così profondamente radicata nelle aziende che quasi ogni operazione è stata in qualche modo influenzata da questa tecnologia. E guardando all’utilizzo dell’AI in particolare, stiamo vedendo le organizzazioni immergersi in nuove forme di AI per innovare e iterare sui sistemi esistenti. In effetti, un recente sondaggio dei leader IT ha scoperto che il 98% sta già utilizzando l’AI agente per orchestrare i casi d’uso di GenAI o pianifica di farlo nel prossimo futuro.

Tra l’esplosione di strumenti e tecnologie AI che sono arrivati negli ultimi anni, gli agenti AI stanno diventando rapidamente uno dei più popolari. Questi agenti aiutano le organizzazioni a fare qualsiasi cosa, dalle migliorie dell’esperienza e del supporto clienti all’automatizzazione dei processi interni o all’ottimizzazione dei modelli GenAI esistenti già in uso. Tuttavia, scalare i molti benefici degli agenti AI e dell’AI in generale, in tutta l’azienda, non è senza difficoltà.

Il motivo per cui molte organizzazioni lottano con l’AI, e gli agenti AI in particolare, a livello di scala, si riduce alla fiducia, non alla tecnologia. Gli agenti AI, per natura, lavorano su una moltitudine di sistemi. Ovunque quei sistemi siano, è più che probabile che dipendano da dati estremamente sensibili – che si tratti di un’enorme quantità di dati dei clienti, informazioni mediche o dati bancari e finanziari. Questo è dove si trova il problema. Tirare dentro enormi quantità di dati in qualsiasi modello AI, senza la giusta infrastruttura di privacy e sicurezza dei dati, lascia le aziende con un rischio significativo.

Indipendentemente dall’output di un modello AI, è utile solo se i dati che lo hanno addestrato possono essere considerati attendibili. Ma si tratta di molto più che garantire solo che i dati siano protetti. Soprattutto con gli agenti AI, c’è un grande livello di autonomia coinvolto nel funzionamento di questi modelli. Assicurarsi che siano dotati di una comprensione di chi debba accedere ai dati, quando debbano essere accessi e come, è fondamentale per costruire la fiducia.

Superare le complicazioni della privacy dei dati non è impossibile, tuttavia. Con le giuste politiche dei dati, la gestione dei metadati, le API e i framework di autorizzazione di livello aziendale, i leader IT possono assicurarsi che i dati che alimentano la loro AI siano sicuri e attendibili.

Vediamo più da vicino.

Navigare la Privacy dei Dati e la Necessità di AI a Livello di Scala

Uno degli obiettivi più ampi dell’integrazione degli agenti AI in un’azienda è quello di ottimizzare i flussi di lavoro in tutta l’organizzazione e i sistemi. Tuttavia, farlo senza alcun controllo potrebbe involontariamente esporre dati sensibili lungo la strada. In un momento in cui le violazioni dei dati e gli attacchi malintenzionati sono in costante evoluzione, qualsiasi dato che venga esposto o accesso da utenti non autorizzati potrebbe significare un disastro – non solo per un’iniziativa AI, ma per l’intera azienda. Il costo medio di una violazione dei dati è di oltre $4 milioni a partire dal 2025, secondo IBM. L’adozione dell’AI sta accelerando rapidamente, lasciando spesso la governance e la sicurezza nella polvere mentre i leader aziendali spingono per più innovazione, approfondimenti e nuove opportunità di crescita. Tuttavia, anche mentre l’adozione dell’AI decolla, le politiche e i requisiti regolatori stanno evolvendo per tenere il passo e assicurarsi che i dati rimangano sicuri.

Da GDPR a CCPA e persino politiche di lunga data come HIIPA, le complicazioni regolamentari rappresentano una sfida complessa per la scalabilità degli agenti AI. Gli strumenti AI che richiedono grandi quantità di dati, se lasciati incontrollati, invitano a un aumento del rischio. Mentre i modelli AI raggiungono tutti questi sistemi interni, i dati sensibili vengono spesso spostati e accessi nel processo. Quando si tratta di dati, le agenzie regolamentari in tutto il mondo stanno ponendo maggiore enfasi sull’assicurazione della privacy, della governance efficace e della sicurezza robusta.

Politiche più recenti come DORA – un insieme di linee guida sulla gestione del rischio ICT per le società di servizi finanziari che operano nell’UE – richiedono esplicitamente la classificazione e la segnalazione degli incidenti ICT, compresi quelli che impattano sulla riservatezza, integrità o disponibilità dei dati. E mentre questa politica ha un’enfasi primaria sulla resilienza operativa, le implicazioni si estendono anche all’adozione dell’AI. Mentre sempre più iniziative AI, comprese quelle con agenti AI, attingono ai dati a livello di scala aziendale, il rischio di accesso non autorizzato cresce. Se un progetto AI dovesse risultare nella perdita o esposizione di dati, regolamentazioni come queste diventerebbero rapidamente rilevanti.

Con così tanto in gioco, è importante che le organizzazioni aziendali non perdano di vista l’importanza della sicurezza, della governance e dell’accesso ai dati.

Costruire le Fondamenta per Alimentare gli Agenti AI

Le aziende devono costruire una fondazione che si basi su una governance efficace, con solide garanzie e regole applicabili che definiscono cosa gli agenti possono e non possono fare. Al cuore di questa fondazione si trova la governance dei dati – le politiche di alto livello, gli standard e le strutture che gestiscono l’uso responsabile dei dati in tutta l’organizzazione. Queste politiche assicurano che gli agenti non superino i loro ruoli, sia accedendo a set di dati restrittivi o iniziando processi senza la supervisione umana.

La implementazione di una solida politica di governance dei dati dovrebbe iniziare con alcuni punti chiave. Ciò include la responsabilità e la proprietà, la qualità e la coerenza dei dati, la sicurezza e la privacy, la conformità e la tracciabilità, e la trasparenza e la rintracciabilità.

Con questi punti come fondamento della governance, i leader aziendali guadagnano un maggiore controllo sulle decisioni, una maggiore fiducia nei loro dati e un rischio regolamentare ridotto posto dai silos di dati. Ciò viene fatto sfruttando capacità come la gestione dei metadati, la classificazione dei dati e la discendenza per aumentare la trasparenza e la visibilità su chi, o quali strumenti AI, possono accedere. Ognuna di queste meccanismi consente alle aziende di tracciare l’origine dei dati, come fluiscono e come vengono trasformati.

La Tecnologia è Importante, ma la Fiducia è Fondamentale

Ogni volta che un nuovo modello AI o innovazione emerge, l’adozione decolla. Tuttavia, con qualsiasi iniziativa AI, emergono rischi – anche se non sempre dove uno potrebbe pensare. Le sfide tecniche che spesso ostacolano l’adozione di nuovi strumenti non sono sempre il colpevole dietro l’integrazione lenta dell’AI. Spesso si riduce ai dati. In particolare, la fiducia in quei dati e le preoccupazioni sulla privacy. Poiché l’AI si muove così rapidamente, può essere una sfida assicurarsi che cose come i controlli di accesso, la governance dei dati, la discendenza e la conformità tengano il passo con quel ritmo.

La governance è una parte importante della fiducia, ma ciò che richiede anche sono valutazioni efficaci. Soprattutto all’interno dell’AI agente, c’è ancora una grande lacuna nelle valutazioni standardizzate, eppure sono essenziali per provare sistemi che si comportano in modo affidabile e sicuro.

Indipendentemente dal fatto che si desideri ottimizzare le prestazioni dei sistemi interni, migliorare la rilevazione delle frodi o semplicemente rendere l’esperienza del cliente per i clienti più fluida, i migliori agenti AI e le iniziative AI in generale sono tutte costruite su una fondazione di dati attendibili, privacy e sicurezza.