In Breve
- Perché la qualità dei dati è importante per gli agenti AI?
- La qualità dei dati influisce direttamente sulla capacità degli agenti AI di prendere decisioni accurate e affidabili.
- Quali sono i rischi di dati obsoleti per gli agenti AI?
- Dati obsoleti possono portare a decisioni errate su vasta scala, compromettendo l'efficacia degli agenti.
- Chi è responsabile della governance degli agenti AI?
- La responsabilità deve essere condivisa tra diversi team, ma deve esserci un responsabile aziendale nominato.
La preparazione degli agenti di intelligenza artificiale (AI) per la produzione non può limitarsi alla semplice valutazione dei modelli. La qualità delle decisioni che questi agenti possono prendere 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, contribuendo così al divario tra implementazione e governance. Questo spiega in parte perché la maggior parte dei progetti di AI non mostra un ritorno sull’investimento. Prima di concedere accesso a un agente, è essenziale 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: applicazioni ritirate possono contenere informazioni utili ma anche dati obsoleti, duplicati o soggetti a vincoli legali.
Contestualizzare e preservare le relazioni che conferiscono significato ai dati è fondamentale. Senza contesto, gli agenti possono fallire nei compiti assegnati o, peggio, prendere decisioni errate. L’accesso ai dati deve seguire il principio del minimo privilegio: un agente dovrebbe poter accedere solo ai dati necessari per il proprio compito, evitando insiemi più ampi di dati tecnicamente collegabili. La provenienza delle informazioni è cruciale: 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 devono essere documentati per consentire ricostruzione, revisione e difendibilità in ambito legale, di compliance e nei reclami dei clienti. È necessario 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 deve esserci un responsabile aziendale nominato che si assuma la responsabilità dell’esito. La readiness dei dati non è un lavoro secondario da rimandare dopo un progetto pilota; 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 una maggiore autonomia.
