De ce GenAI stagnează fără o guvernanță puternică

Pe măsură ce companiile se luptă cu trecerea proiectelor de inteligență artificială generativă de la experimentare la producție, multe afaceri rămân blocate în modul pilot. După cum evidențiază cercetările noastre recente, 92% dintre organizații sunt îngrijorate de faptul că proiectele pilot GenAI se accelerează fără a aborda mai întâi problemele fundamentale legate de date.Și mai grăitor: 67% nu au reușit să extindă nici măcar jumătate din proiectele lor pilot la producție. Acest decalaj de producție are mai puțin legătură cu maturitatea tehnologică și mai mult cu disponibilitatea datelor subiacente. Potențialul GenAI depinde de soliditatea terenului pe care se află. Iar astăzi, pentru majoritatea organizațiilor, acest teren este în cel mai bun caz șubred.

De ce GenAI se blochează în faza pilot

Deși soluțiile GenAI sunt cu siguranță puternice, sunt la fel de eficiente ca datele care le hrănesc. Vechea zicală „dacă intră gunoi, iese gunoi” este mai adevărată astăzi ca niciodată. Fără date de încredere, complete, legitime și explicabile, modelele GenAI produc adesea rezultate inexacte, părtinitoare sau nepotrivite scopului.

Din păcate, organizațiile s-au grăbit să implementeze cazuri de utilizare cu efort redus, cum ar fi chatboții bazați pe inteligență artificială care oferă răspunsuri personalizate din diferite documente interne. Și, deși acestea îmbunătățesc într-o oarecare măsură experiențele clienților, nu necesită schimbări profunde ale infrastructurii de date a unei companii. Însă scalarea strategică a GenAI, fie în domeniul sănătății, al serviciilor financiare sau al automatizării lanțului de aprovizionare, necesită un nivel diferit de maturitate a datelor.

De fapt, 56% dintre directorii de date menționează fiabilitatea datelor ca fiind o barieră cheie în calea implementării inteligenței artificialeAlte probleme sunt datele incomplete (53%), problemele de confidențialitate (50%) și lacunele mai mari în guvernanța inteligenței artificiale (36%).

Fără guvernare, fără GenAI

Pentru a duce GenAI dincolo de etapa pilot, companiile trebuie să trateze guvernanța datelor ca pe un imperativ strategic pentru afacerea lor. Trebuie să se asigure că datele sunt la înălțimea sarcinii de a alimenta modelele de inteligență artificială, iar pentru aceasta trebuie abordate următoarele întrebări:

• Datele folosite pentru antrenarea modelului provin din sistemele corecte?
• Am eliminat informațiile de identificare personală și am respectat toate reglementările privind datele și confidențialitatea?
• Suntem transparenți și putem dovedi originea datelor pe care le folosește modelul?
• Putem documenta procesele noastre de gestionare a datelor și să fim pregătiți să demonstrăm că datele nu au nicio părtinire?

Guvernanța datelor trebuie, de asemenea, să fie integrată în cultura unei organizații. Pentru a realiza acest lucru, este necesară dezvoltarea cunoștințelor de IA în toate echipele. Legea UE privind IA formalizează această responsabilitate, impunând atât furnizorilor, cât și utilizatorilor sistemelor de IA să depună toate eforturile pentru a se asigura că angajații au cunoștințe suficiente despre IA, asigurându-se că înțeleg cum funcționează aceste sisteme și cum să le utilizeze în mod responsabil. Cu toate acestea, adoptarea eficientă a IA depășește cunoștințele tehnice. De asemenea, necesită o bază solidă în domeniul datelor, de la înțelegerea guvernanței datelor până la formularea întrebărilor analitice. Tratarea cunoștințelor de IA separat de cunoștințele de date ar fi o abordare lipsită de viziune, având în vedere cât de strâns interconectate sunt acestea.

În ceea ce privește guvernanța datelor, mai sunt multe de făcut. Printre companiile care doresc să își mărească investițiile în gestionarea datelor, 47% sunt de acord că lipsa cunoștințelor de date este un obstacol majorAcest lucru evidențiază necesitatea construirii unui sprijin la nivel înalt și a dezvoltării competențelor adecvate în întreaga organizație, care este crucială. Fără aceste fundații, chiar și cei mai puternici LLM-uri vor avea dificultăți în a obține rezultate.

Dezvoltarea unei IA care trebuie să fie trasă la răspundere

În mediul de reglementare actual, nu mai este suficient ca IA să „pur și simplu funcționeze”, ci trebuie să fie și responsabilă și explicată. Actul AI al UE și propunerea Regatului Unit Planul de acțiune AI necesită transparență în cazurile de utilizare a inteligenței artificiale cu risc ridicat. Alții urmează exemplul și Peste 1,000 de proiecte de lege conexe sunt pe ordinea de zi în 69 de țări.

Această mișcare globală către responsabilitate este un rezultat direct al creșterii cerințelor consumatorilor și ale părților interesate pentru corectitudinea algoritmilor. De exemplu, organizațiile trebuie să poată preciza motivele pentru care unui client i s-a refuzat un împrumut sau i s-a perceput o primă de asigurare. Pentru a putea face acest lucru, ar trebui să știe cum a luat modelul acea decizie, iar acest lucru depinde, la rândul său, de existența unei evidențe clare și auditabile a datelor care au fost utilizate pentru antrenament.

Dacă nu există explicații, companiile riscă să piardă încrederea clienților și să se confrunte cu repercusiuni financiare și juridice. Prin urmare, trasabilitatea datelor și justificarea rezultatelor nu sunt „un lucru bun de avut”, ci o cerință de conformitate.

Și pe măsură ce GenAI se extinde dincolo de utilizarea ca instrumente simple, ajungând la agenți complet capabili să ia decizii și să acționeze în baza acestora, miza unei guvernanțe solide a datelor crește și mai mare.

Pași pentru construirea unei inteligențe artificiale de încredere

Deci, cum arată un concept bun? Pentru a scala GenAI în mod responsabil, organizațiile ar trebui să adopte o strategie unică de date bazată pe trei piloni:

• Adaptați inteligența artificială la nevoile afacerilorCatalogați-vă datele în jurul obiectivelor cheie de afaceri, asigurându-vă că acestea reflectă contextul unic, provocările și oportunitățile specifice afacerii dumneavoastră.
• Stabiliți încrederea în IAStabilirea de politici, standarde și procese pentru conformitatea și supravegherea implementării etice și responsabile a inteligenței artificiale.
• Construiți conducte de date pregătite pentru inteligența artificialăCombinați diversele surse de date într-o bază de date rezistentă pentru o procesare robustă bazată pe inteligență artificială în conectivitate GenAI predefinită.

Atunci când organizațiile reușesc acest lucru, guvernanța accelerează valoarea inteligenței artificiale. În serviciile financiare, de exemplu, fondurile speculative sunt... utilizarea inteligenței artificiale de generație pentru a depăși analiștii umani în predicția prețurilor acțiunilor reducând în același timp semnificativ costurile. În industria prelucrătoare, optimizarea lanțului de aprovizionare prin intermediul inteligenței artificiale permite organizațiilor să reacționeze în timp real la schimbările geopolitice și la presiunile de mediu.

Și acestea nu sunt doar idei futuriste, ci se întâmplă acum, bazate pe date de încredere.

Cu baze de date solide, companiile reduc abaterea de la modele, limitează ciclurile de recalificare și cresc viteza de generare a valorii. De aceea, guvernanța nu este un obstacol; este un factor care permite inovarea.

Ce urmeaza?

După experimentare, organizațiile depășesc limita chatbot-urilor și investesc în capacități transformatoare. De la personalizarea interacțiunilor cu clienții la accelerarea cercetării medicale, îmbunătățirea sănătății mintale și simplificând procesele de reglementare, GenAI începe să își demonstreze potențialul în toate industriile.

Totuși, aceste câștiguri depind în întregime de datele care le susțin. GenAI începe cu construirea unei baze de date solide, printr-o guvernanță solidă a datelor. Și, deși GenAI și IA agențică vor continua să evolueze, aceasta nu va înlocui supravegherea umană prea curând. În schimb, intrăm într-o fază de creare structurată de valoare, în care IA devine un copilot fiabil. Cu investițiile potrivite în calitatea datelor, guvernanță și cultură, companiile pot transforma în sfârșit GenAI dintr-un proiect pilot promițător în ceva care demarează complet.