In Breve
- Perché la qualità dei dati è importante per gli agenti AI?
- La qualità dei dati è fondamentale perché influisce direttamente sulla capacità degli agenti AI di prendere decisioni corrette.
- Quali problemi possono sorgere con dati obsoleti?
- Dati obsoleti possono portare a decisioni errate su vasta scala, compromettendo l'efficacia degli agenti AI.
- Chi deve essere responsabile della governance degli agenti AI?
- Deve esserci un responsabile aziendale nominato, oltre ai team tecnologici e di compliance, per garantire la governance efficace.
Governare gli 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 che questi agenti possono prendere dipende in gran parte 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 rapidamente decisioni errate su vasta scala.
Molte organizzazioni stanno accelerando l’adozione di agenti AI senza affrontare il problema sottostante dei dati, contribuendo a un divario tra implementazione e governance. Questo spiega, in parte, perché la maggioranza dei progetti AI non mostra un 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. 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, anche se 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 deve esserci un responsabile aziendale nominato che sia responsabile dell’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.
