In Breve
- Perché è importante la qualità dei dati per gli agenti AI?
- La qualità dei dati è fondamentale perché influisce direttamente sulle decisioni che gli agenti AI possono prendere.
- Cosa si intende per governance degli agenti AI?
- La governance degli agenti AI implica la gestione e il controllo dei dati e delle decisioni che questi agenti possono effettuare.
- Quali sono i rischi di dati obsoleti per gli agenti AI?
- Dati obsoleti possono portare a decisioni errate su vasta scala, compromettendo l'affidabilità degli agenti AI.
Governance degli Agenti AI: L’Importanza della Qualità dei Dati Aziendali
La preparazione degli agenti AI per la produzione non può limitarsi alla valutazione dei modelli. Infatti, la qualità delle decisioni degli agenti dipende in primo luogo dalla qualità, dalla pertinenza e dal controllo dei dati a cui hanno accesso. Dati obsoleti, record duplicati o materiale non correttamente classificato possono portare gli agenti a compiere decisioni errate su vasta scala.
Molte organizzazioni stanno accelerando l’adozione di agenti AI senza affrontare il problema sottostante dei dati. Questo contribuisce al divario tra implementazione e governance e spiega, in parte, perché la maggioranza dei progetti AI non mostra ritorno sull’investimento. Prima di concedere accesso a un agente, è fondamentale identificare informazioni sensibili e regolate, applicare politiche di classificazione e conservazione in modo coerente e stabilire quali fonti siano attuali e affidabili.
I dati legacy richiedono particolare attenzione. Le applicazioni ritirate possono contenere una storia utile, ma anche informazioni obsolete, duplicati o soggette a vincoli legali. Contestualizzare e preservare le relazioni che conferiscono significato ai dati è cruciale. Senza contesto, gli agenti possono fallire nei compiti assegnati o, peggio, prendere decisioni errate.
L’accesso ai dati deve seguire la logica aziendale del minimo privilegio: un agente dovrebbe poter accedere solo ai dati necessari al proprio compito e non a insiemi più estesi perché tecnicamente collegabili. La provenienza delle informazioni è rilevante; gli agenti devono distinguere tra sistemi di record correnti e archivi storici, sapere quando i dati sono stati aggiornati e quali politiche si applicano.
La governance deve includere la tracciabilità delle azioni dell’agente. Prompt, contenuti recuperati, output e decisioni risultanti devono essere documentati per consentire ricostruzione, revisione e difendibilità in ambiti legali, di compliance e nei reclami dei clienti. È essenziale poter risalire ai dati d’origine e alla persona o funzione che ha autorizzato l’attività.
La responsabilità non può ricadere esclusivamente sul team tecnologico. Sicurezza, dati, privacy, legale e compliance hanno ruoli specifici, ma è necessario nominare un responsabile aziendale per l’esito. La readiness dei dati non è un lavoro secondario da rimandare dopo un pilot; è parte integrante della decisione di portare un agente in produzione. Se un’organizzazione non riesce a fidarsi delle informazioni, a controllarne l’accesso e a spiegare chiaramente le decisioni risultanti, l’agente non è pronto per maggiore autonomia.