Dal progetto pilota alla produzione: il piano di preparazione all'IA per l'infrastruttura dati ibrida.

L'intelligenza artificiale in Enterprise sta progredendo rapidamente, ma i progressi spesso si arrestano quando si scontrano con la realtà degli ambienti di produzione. Il percorso da un promettente progetto pilota di IA a un'applicazione affidabile e su scala produttiva si scontra frequentemente con un ostacolo. Questo ostacolo è costituito da limitazioni nell'accesso ai dati, una governance frammentata e una fondamentale mancanza di fiducia nei dati stessi.

Per i Chief Data Officer e i leader IT, la pressione per superare questa sfida è immensa. Il loro compito è quello di rendere operativa l'IA e guidare la modernizzazione fornendo prodotti dati affidabili e governati su larga scala. La richiesta di un processo decisionale basato sui dati non è mai stata così alta, ma per raggiungerla non bastano solo nuovi strumenti.

In definitiva, il concetto è chiaro: l'IA può esprimere appieno il suo potenziale solo con una solida base di dati. Senza di essa, anche i modelli più avanzati producono risultati inaffidabili, rischiano di non essere conformi alle normative e non riescono a generare un reale valore per l'azienda. Ecco un'analisi delle sfide che ostacolano l'adozione dell'IA e dei cambiamenti strategici necessari per costruire un'infrastruttura dati pronta per l'IA, in grado di fornire informazioni in tempo reale a portata di mano.
 

Le sfide che ostacolano l'intelligenza artificiale aziendale

Quando le organizzazioni procedono senza una base dati unificata, si trovano ad affrontare rischi crescenti. L'intelligenza artificiale non si limita a gestire i problemi di dati esistenti, ma li amplifica. Un problema di qualità dei dati che prima interessava un singolo dashboard interno ora si ripete su larga scala. Si radica nei flussi di lavoro critici e fornisce informazioni errate con assoluta certezza.

Per i responsabili IT e gli ingegneri dei dati, ciò significa che un modello di intelligenza artificiale potrebbe basare una decisione su dati incompleti o instradare le informazioni in modo errato a causa dei silos di dati. Questo comporta eccezioni operative, una maggiore pressione per la conformità normativa e complessi ripristini. Per colmare il divario tra ambizione e realtà, il team di gestione dei dati deve ripensare il proprio approccio agli ambienti dati ibridi. È necessaria un'architettura moderna progettata specificamente per supportare un'intelligenza artificiale sicura, conforme e scalabile.
 

Cinque cambiamenti verso un patrimonio di dati pronto per l'intelligenza artificiale

La creazione di un'azienda in grado di sfruttare al massimo l'IA richiede un'evoluzione architetturale. Implementa questi cinque cambiamenti fondamentali per creare un patrimonio di dati robusto, governato e ottimizzato per il futuro.

Stabilisci dati affidabili tramite accordi sul livello di servizio (SLA).

Affinché l'IA sia affidabile, i dati che utilizza devono essere attendibili. L'affidabilità non può più essere oggetto di dibattito soggettivo o di una verifica di qualità retrospettiva. Deve diventare un requisito di rilascio misurabile e non negoziabile. Un sistema di dati pronto per l'IA considera l'affidabilità come un accordo sul livello di servizio (SLA).
Per implementare gli SLA di Trust, è necessario definire responsabili specifici e responsabili per i set di dati critici. È fondamentale misurare costantemente l'accuratezza, la completezza e l'aggiornamento dei dati. Sfruttando la gestione automatizzata dei metadati, si ottimizzano le operazioni riducendo l'intervento manuale e si rende possibile la verifica dell'affidabilità e della provenienza dei dati fin dall'inizio.

Unificare dati e contenuti in un unico livello di conoscenza

I modelli linguistici di grandi dimensioni offrono i migliori risultati quando possono accedere al contesto completo dell'organizzazione. Ciò include dati strutturati provenienti da database e contenuti non strutturati da documenti e report. Mantenere questi elementi come compartimenti stagni limita l'efficacia dell'IA.

La creazione di un livello di conoscenza governato converge dati e contenuti. Consente di costruire un modello di recupero riutilizzabile e consapevole delle autorizzazioni, in grado di fornire risposte citate, aggiornate e coerenti da tutte le fonti informative. In questo modo, si sfrutta appieno il valore dei dati, si riducono gli errori e si garantisce un accesso continuo ai dati integrati in tutta l'azienda.

Implementare la sovranità fin dalla fase di progettazione

Tradizionalmente, la sovranità dei dati si concentrava sul luogo fisico di archiviazione dei dati. Oggi, la vera sovranità riguarda il controllo su come i dati vengono utilizzati. Questo aspetto è particolarmente cruciale per le organizzazioni che gestiscono informazioni finanziarie o operative sensibili.

La sovranità per progettazione sposta l'attenzione sull'applicazione basata su prove concrete. Implementa un piano di policy e audit che regoli l'accesso all'IA in fase di esecuzione. Definisci i limiti di utilizzo, stabilisci protocolli di mascheramento dei dati e registra come ogni modello interagisce con i tuoi dati. Questo trasferimento sicuro dei dati garantisce il rispetto degli standard di conformità, semplificando al contempo le nuove implementazioni.

Creare un'architettura pronta per l'agente

Il futuro dell'automazione aziendale risiede negli agenti di intelligenza artificiale in grado di svolgere compiti complessi in modo autonomo. Tuttavia, implementare un semplice chatbot non è sufficiente. Gli agenti necessitano di una specifica architettura di base per evitare di compiere azioni non sicure o di fornire risposte errate.

Un'architettura predisposta per gli agenti richiede una semantica chiara, un contesto riutilizzabile, strumenti governati e prodotti dati di proprietà del dominio. Sviluppando questa struttura, le unità aziendali possono pubblicare agenti governati per attività specifiche, passando da semplici query a un'automazione sicura e sofisticata che consente di ridurre i costi operativi.

Utilizzare l'apprendimento automatico per ottenere risultati deterministici

In questo nuovo modello, l'apprendimento automatico fornisce risultati deterministici, come la valutazione del rischio, il rilevamento delle anomalie e la verifica. Questi risultati guidano e convalidano gli output dei modelli di intelligenza artificiale generativa.

Questo approccio crea un framework scalabile e a basso rischio, in cui le risposte sono prevedibili e implicitamente affidabili. Utilizzando l'apprendimento automatico come ciclo di controllo, la vostra organizzazione passa dalla semplice creazione di modelli alla gestione di sistemi di intelligenza artificiale sicuri, monitorati e ottimizzati per risultati accurati.
 

Un piano pratico per i responsabili dei dati

Trasformare il proprio patrimonio di dati è un'impresa impegnativa, ma è possibile fare rapidi progressi iniziando in piccolo. Invece di tentare di rinnovare tutto in una volta, concentratevi su un singolo caso d'uso ad alto valore aggiunto.

1. Definire gli SLA di fiducia: identificare un'iniziativa di IA critica nella fase pilota. Collaborare con le parti interessate per definire SLA di fiducia misurabili e strumentare la pipeline di dati per monitorarli.
2. Crea un piano di recupero unificato: mappa i dati strutturati e i contenuti non strutturati rilevanti per il tuo caso d'uso. Pianifica un modello di recupero unificato con accesso basato sulle autorizzazioni.
3. Implementare controlli di sovranità: stabilire un piano di policy di base. Applicare limitazioni di scopo, regole di mascheramento dei dati e garantire che tutte le interazioni con l'IA vengano registrate per scopi di audit.
4. Sviluppa risorse pronte per l'agente: definisci le metriche e le relazioni principali per il prodotto dati che guida il tuo caso d'uso. Progetta un'interfaccia stabile e specifica le azioni controllate che il tuo agente di intelligenza artificiale può intraprendere.

Collaborazione con Rocket Software per l'adozione dell'intelligenza artificiale

Le potenzialità dell'IA aziendale sono immense, ma la sua piena realizzazione dipende interamente dalla solidità del vostro patrimonio di dati. Rocket Software vi aiuta a implementare queste cinque trasformazioni, consentendovi di passare in modo sicuro dai sistemi operativi ai risultati analitici.

Le nostre soluzioni dati forniscono le basi per un'infrastruttura dati pronta per l'intelligenza artificiale. Rocket^® DataEdge^™ offre ai dirigenti di alto livello e ai responsabili IT soluzioni complete di integrazione e gestione dei dati per superare i silos di dati, migliorare la governance e consentire un processo decisionale basato sui dati. Grazie alla connessione semplificata tra sistemi cloud e mainframe, alla replica dei dati in tempo reale e a un'interfaccia intuitiva, è possibile ottenere una sincronizzazione immediata dei dati a supporto di un rapido processo decisionale.

Insieme, possiamo costruire una solida base di dati affidabili, gestiti in modo responsabile e unificati. Il percorso di modernizzazione che intraprendete oggi getta le basi per le capacità che vi permetteranno di generare un valore senza precedenti domani.

Vi aiutiamo a portare le vostre iniziative di intelligenza artificiale dalla fase pilota alla produzione con sicurezza.