Come fa un’azienda a distinguersi in un mercato competitivo con l’intelligenza artificiale? Per alcuni, potrebbe trattarsi dell’implementazione di un chatbot personalizzato o di consigli personalizzati basati su analisi avanzate e distribuiti ai clienti tramite un’app mobile. Per altri, potrebbe semplicemente trattarsi di integrare l’intelligenza artificiale nelle operazioni interne per migliorare il processo decisionale e rafforzare la sicurezza con un rilevamento più efficace delle frodi.
Il potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale è già evidente nel modo in cui favorisce significative efficienze operative, in particolare se combinata con tecnologie come l’automazione dei processi robotici (RPA). Eliminando attività dispendiose in termini di tempo come l’immissione di dati, l’elaborazione di documenti e la generazione di report, l’intelligenza artificiale consente ai team di concentrarsi su iniziative strategiche di maggior valore che alimentano l’innovazione.
Sfortunatamente, l’implementazione dell’IA su larga scala non è priva di rischi significativi; che si tratti di abbattere silo di dati consolidati o di garantire che l’utilizzo dei dati sia conforme ai requisiti normativi in evoluzione. Con l’accelerazione dell’adozione dell’intelligenza artificiale, sono necessarie quantità di dati sempre più grandi, portando un numero maggiore di utenti ad accedervi, trasferirli e gestirli in ambienti diversi. Ogni interazione amplifica il potenziale di errori, violazioni o usi impropri, sottolineando la necessità fondamentale di un solido quadro di governance per mitigare questi rischi. Soprattutto, è essenziale una governance solida.
Il mancato investimento nella governance dei dati e nelle pratiche di sicurezza rischia non solo di errori normativi e violazioni della governance interna, ma anche di cattivi risultati dell’intelligenza artificiale che possono ostacolare la crescita, portare a risultati distorti e insight imprecisi e sprecare le risorse di un’organizzazione.
Mantenere la governance dei dati al centro di un’intelligenza artificiale efficace
La caduta dei dati nelle mani sbagliate dovrebbe essere una preoccupazione per qualsiasi azienda, indipendentemente dalle dimensioni o dallo status nel mercato. Gli esempi includono la violazione del 2008 della Société Générale, una delle più grandi banche francesi, quando un dipendente ha aggirato i controlli interni per effettuare operazioni non autorizzate, provocando la perdita di miliardi di dollari. Allo stesso modo, nel 2017 Equifax ha subito una violazione dei dati che ha esposto i dati personali di quasi 150 milioni di persone. Questo tipo di cattiva gestione dei dati non solo provoca perdite finanziarie ma può danneggiare la reputazione di un marchio.
Le violazioni dei dati non sono l’unica preoccupazione. Un panorama normativo in evoluzione presenta sfide significative per le imprese, che richiedono loro di stare al passo con requisiti complessi e mutevoli, gestendo al contempo la conformità nelle diverse giurisdizioni. Le organizzazioni devono orientarsi in quadri normativi come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell’UE, il California Consumer Privacy Act (CCPA) e mandati specifici del settore come l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).
Con l’aumento dell’intelligenza artificiale e del processo decisionale basato sui dati, nuove normative come l’Artificial Intelligence Act dell’UE e la potenziale legislazione federale sull’intelligenza artificiale negli Stati Uniti stanno creando ulteriori livelli di responsabilità. Per soddisfare i requisiti attuali e futuri, le aziende devono implementare solidi quadri di conformità che includano il monitoraggio in tempo reale e meccanismi di reporting proattivo
E i leader aziendali conoscono il rischio di strategie di governance dei dati inefficaci. Secondo un sondaggio di Cloudera, il 72% dei leader aziendali concorda sul fatto che la governance dei dati è un fattore abilitante del valore aziendale, sottolineando il legame fondamentale tra dati sicuri e intelligenza artificiale di grande impatto.
L’analisi che guida l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico può rapidamente diventare una responsabilità in termini di conformità se la sicurezza, la governance, la gestione dei metadati e l’automazione non vengono applicate in modo coerente in ogni fase del ciclo di vita dei dati e in tutti gli ambienti. Garantire che questi elementi siano in prima linea nella tua strategia sui dati è essenziale per sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale in modo responsabile e sostenibile.
Con la diffusione dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale, i dati si spostano spesso tra infrastrutture diverse, rendendo più difficile tenerne traccia e proteggerli. Soluzioni come la piattaforma Cloudera affrontano una serie di vincoli, organizzativi, normativi o di altro tipo, attraverso un servizio federato che protegge, governa e tiene traccia in modo coerente dei dati negli ambienti cloud ibridi. La piattaforma offre inoltre un insieme profondamente integrato di tecnologie di sicurezza e governance, garantendo una gestione completa dei dati e riducendo i rischi.
Man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale si espande in intere aziende, le organizzazioni devono implementare forti misure difensive e monitorare continuamente le potenziali minacce man mano che l’intelligenza artificiale viene integrata in vari ambienti.
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