{"id":12521,"date":"2024-06-05T14:12:35","date_gmt":"2024-06-05T14:12:35","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=12521"},"modified":"2024-07-18T09:35:07","modified_gmt":"2024-07-18T09:35:07","slug":"data-governance-per-la-generative-ai-perche-e-giusto-parlarne-e-agire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/data-governance-per-la-generative-ai-perche-e-giusto-parlarne-e-agire\/","title":{"rendered":"Data Governance per la Generative AI \u2013 perch\u00e9 \u00e8 giusto parlarne (e agire)"},"content":{"rendered":"\n

Nell\u2019era della digital transformation i dati sono ormai linfa vitale per le aziende: alimentano l\u2019innovazione, guidano il processo decisionale e supportano la definizione delle strategie di crescita.
Con l\u2019avvento dell\u2019AI generativa le aziende sono pronte a sbloccare nuove opportunit\u00e0 senza precedenti in termini di creativit\u00e0, personalizzazione ed efficienza. Tuttavia, dietro a ci\u00f2 si nasconde una sfida cruciale: garantire solide logiche di governance<\/em> dei dati per sfruttare la potenza dell\u2019AI generativa in modo responsabile ed efficace.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Uno studio condotto da Amazon Web Services e dal MIT Chief Data Officer\/Information Quality Symposium evidenzia, infatti, una lacuna critica: l\u2019indagine condotta su 334 CDO e Data Leader mostra che l\u201980% riconosce il potenziale trasformativo della AI generativa, ma solo il 6% delle aziende ha portato in produzione con successo le applicazioni. Inoltre, la maggior parte delle organizzazioni non ha ancora ottenuto un ritorno sostanziale dall\u2019uso dell\u2019AI generativa1<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

La sfida pi\u00f9 grande? La data preparation<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c8 quanto riporta un recente articolo dell’Harvard Business Review.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Preparare i dati di un’azienda per l’AI generativa, in particolare utilizzando documenti non concepiti per l’addestramento dei modelli, richiede di strutturare procedure di data governance<\/em><\/strong> per garantirne la qualit\u00e0, la pertinenza e l’uso etico, sfruttando framework<\/em> metodologici consolidati.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Cosa \u00e8 la data governance?<\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

La data governance<\/em> \u00e8 un sistema che garantisce una gestione dei dati sicura e di alta qualit\u00e0 in tutta l’organizzazione.
Dal punto di vista aziendale, la data governance<\/em> si concentra sulla massimizzazione del valore strategico dei dati, su come sfruttarli per migliorare il processo decisionale e su come garantirne la conformit\u00e0 alle normative e standard di settore.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Da una prospettiva IT, la data governance<\/em> comporta la definizione di policy, procedure e standard per l’archiviazione e l’accesso ai dati, nonch\u00e9 l’implementazione di tecnologie a supporto della qualit\u00e0 dei dati, della privacy e della gestione del ciclo di vita. Questo approccio integrato facilita il miglioramento dei risultati aziendali e l’efficienza delle operazioni IT.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Pi\u00f9 in dettaglio, la data governance<\/em> comprende tre principali strumenti business-oriented<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Il business glossary<\/em><\/strong> <\/em>\u00e8 una raccolta di termini aziendali che ha lo scopo di allineare tutta l’organizzazione (compresi i nuovi dipendenti) sulla terminologia utilizzata all’interno dell\u2019organizzazione stessa per qualificare le entit\u00e0 di business (es: cosa si intende per prodotto, con che livello di dettaglio \u00e8 identificato).<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Il data catalog<\/em><\/strong>, invece, \u00e8 un archivio centralizzato che raccoglie metadati e informazioni sugli asset dei dati di un’organizzazione. Ad esempio, raccoglie informazioni sul tipo di dati ownership<\/em> e responsabilit\u00e0, i criteri di qualit\u00e0 e di sicurezza che si applicano. Pu\u00f2 essere utilizzato per costruire \u201cKnowledge Graphs\u201d che descrivono la struttura delle informazioni nell’organizzazione, fornendo cos\u00ec un guardrail<\/em> ai motori della GenAI.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Infine, il data lineage<\/em><\/strong> assicura che le modifiche ai sistemi o alle fonti di dati siano documentate e tenute in considerazione negli aggiornamenti del modello. Fornisce il tracciamento e la visualizzazione del flusso di dati dalla loro origine, attraverso le varie fasi di elaborazione, fino alla destinazione finale. Fornisce una visione completa del percorso dei dati, compreso il modo in cui sono stati trasformati, da dove provengono, dove sono spostati e come sono stati utilizzati. Il data lineage<\/em> \u00e8 essenziale per comprendere, gestire e mantenere la qualit\u00e0 e l’integrit\u00e0 dei dati all’interno di un’organizzazione e nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Perch\u00e9 serve la data governance per la Generative AI?<\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

In un contesto retail<\/em><\/strong>, i contenuti generati dall’AI possono essere adattati alle preferenze dei singoli clienti, migliorandone coinvolgimento e soddisfazione.
Ad esempio, l’AI pu\u00f2 creare campagne e-mail<\/em> personalizzate con un linguaggio specifico che si allinea con il target o le raccomandazioni mirate sui prodotti, aumentando i tassi di conversione. Tuttavia, \u00e8 importante che l\u2019AI generativa attinga alle ultime versioni dei documenti aziendali (es: cataloghi), possa mappare quali condizioni di acquisto si applichino a cluster di clienti diversi per condizioni, evitando di diffondere informazioni non aggiornate e\/o fuorvianti.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Lo stesso vale per la produzione. L’intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare i tecnici a consultare la documentazione tecnica di apparecchiature e dispositivi. Per essere efficace e scalabile, la base di conoscenza deve essere strutturata in modo che il motore AI possa riconoscere l’ultima documentazione aggiornata da prendere in considerazione.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Questi sono due esempi di come l\u2019adozione di framework<\/em><\/strong> di data governance<\/em><\/strong> possa portare benefici anche per la diffusione dell\u2019AI generativa. La data governance, infatti, consente di perseguire:<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
    \n
  1. Garanzia della qualit\u00e0 dei dati<\/strong>: i dati di alta qualit\u00e0 sono la chiave di volta delle applicazioni AI di successo. La data governance<\/em> supporta le aziende stabilendo standard per la raccolta, la preelaborazione e la convalida dei dati. Ci\u00f2 garantisce che i dati in input per i modelli siano accurati, pertinenti e rappresentativi per l\u2019azienda.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \n
    1. Conformit\u00e0 etica e normativa<\/strong>: con la continua evoluzione delle tecnologie di AI sono emerse conseguenti preoccupazioni relative a privacy e bias<\/em>. I framework di data governance<\/em> forniscono meccanismi per garantire la conformit\u00e0 etica e normativa nello sviluppo e nell’implementazione dell’AI, integrando principi come la trasparenza, la responsabilit\u00e0 e l’equit\u00e0.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n
      1. Gestione del rischio e sicurezza<\/strong>: la proliferazione delle tecnologie basate sui dati introduce nuovi rischi e vulnerabilit\u00e0 per le organizzazioni, che vanno dalle minacce informatiche alle violazioni dei dati. I framework di data governance<\/em> forniscono strumenti per identificare, valutare e mitigare i rischi implementando solidi controlli di sicurezza, meccanismi di gestione degli accessi e tecniche di crittografia dei dati.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          \n
        1. Collaborazione e condivisione delle conoscenze<\/strong>: una data governance<\/em> efficace promuove la collaborazione e la condivisione delle conoscenze tra i diversi team e le divisioni di un’organizzazione, stabilendo ruoli, responsabilit\u00e0 e processi chiari per la gestione dei dati.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          <\/div>\n\n\n\n

          Conclusione<\/h2>\n\n\n\n
          <\/div>\n\n\n\n

          L’integrazione dell’AI generativa nelle operations<\/em><\/strong> ha un immenso potenziale, ma deve essere sostenuta da una solida data governance<\/em>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

          <\/div>\n\n\n\n

          Garantire un’elevata qualit\u00e0 e conformit\u00e0 dei dati, migliorandone la trasparenza, impatta non solo sull’efficacia dei modelli AI, ma crea anche fiducia e senso di responsabilit\u00e0\/responsabilizzazione. Man mano che le aziende sfruttano la potenza dell’AI generativa, l\u2019adozione di framework di data governance sar\u00e0 essenziale per sfruttarne appieno i benefici, promuovere l’innovazione e mantenere un vantaggio competitivo.<\/p>\n\n\n\n

          <\/div>\n\n\n\n

          Intellico Group integra la visione tecnologica sull’AI di Intellico, con la conoscenza dei framework di data governance<\/em> di doDigital, aiutando le aziende a implementare soluzioni end-to-end ed explainable.<\/p>\n\n\n\n

          <\/div>\n\n\n\n

          Se volete saperne di pi\u00f9 contattateci\u2026<\/p>\n\n\n\n

          <\/div>\n\n\n\n

          Contributors:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Sara Uboldi, Head of solutions Intellico<\/p>\n\n\n\n

          Giulio Nicelli, Partner Data Governance doDigital<\/p>\n\n\n\n

          <\/div>\n\n\n\n

          Referenze:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            \n
          1. Harvard Business Review (2024), Is Your Company\u2019s Data Ready for Generative AI?<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Nell\u2019era della digital transformation i dati sono ormai linfa vitale per le aziende: alimentano l\u2019innovazione, guidano il processo decisionale e supportano la definizione delle strategie di crescita. Con l\u2019avvento dell\u2019AI…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":12524,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[50],"tags":[72,105,51,67],"class_list":["post-12521","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-piattaforme","tag-ai-2","tag-data-governance","tag-ia","tag-ia-generativa"],"yoast_head":"\nData Governance per AI: strategie per ottimizzare l'utilizzo dei dati<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Scopri l'importanza della Data Governance per AI. 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