Gobernanza de la IA, gobernanza de datos y gobernanza de datos de IA: pilares del éxito de la IA

¿Cómo se relacionan la gobernanza de la IA y la gobernanza de datos? Mejor aún, ¿en qué es más importante que una organización se centre, en la gobernanza de datos impulsada por IA o en la gobernanza de datos impulsada por IA? Son preguntas importantes, pero antes de responderlas, entendamos cómo se relacionan entre sí la IA y la gobernanza de datos.

¿Cómo se relacionan la IA y la gobernanza de datos?

A primera vista, parece que la gobernanza de datos y la IA dependen una de la otra, ya que se necesitan datos de alta calidad para entrenar los modelos y sistemas de IA y, para poder gobernar los datos de manera eficiente, es necesario integrar la IA en los procesos. Pero ahí está el problema: técnicamente, el gobierno de datos En sí misma no depende de la IA. De hecho, el papel de la IA en la gobernanza consiste principalmente en apoyar y mejorar la Gestión y gobernanza de datos.

Sin embargo, no ocurre lo mismo cuando invertimos los roles. Un modelo de IA entrenado con datos de integridad cuestionable es tan bueno como ChatGPT luchando por responder con precisión a una indicación con un problema matemático simple.

Estos errores se producen debido a una variedad de factores, incluidos datos de entrenamiento insuficientes, suposiciones incorrectas realizadas por el modelo o sesgos en los datos utilizados para entrenar el modelo. Por lo tanto, el rendimiento de un sistema de IA depende de la salud de los datos y, por extensión, de la eficacia del sistema en general. marco de gobierno de datosLa imagen de arriba es un buen ejemplo que ilustra este problema.

Para volver a la cuestión de la relación entre ambos, también debemos darnos cuenta de que, hoy en día, la IA tiene un papel cada vez más importante en casi todos los ámbitos, incluidos datos de gestiónTeniendo en cuenta las necesidades de las empresas modernas y los beneficios que ofrece la pila de datos moderna, tanto la IA como la gobernanza de datos dependen entre sí y trabajan de manera sinérgica, y así es exactamente como las empresas necesitan que funcionen para obtener valor real de ellas.

Uso de la IA para la gobernanza de datos

Pero ¿qué sucede con los algoritmos o modelos de IA que se utilizan para mejorar la gobernanza de datos? Las organizaciones aprovechan la IA para automatizar gran parte del esfuerzo redundante que implica garantizar el cumplimiento de los requisitos regulatorios pertinentes.

En concreto, las plataformas de gestión de datos impulsadas por IA permiten a las organizaciones automatizar gestión de la calidad de los datos, clasificación, descubrimiento, linaje, y la evaluación de impacto, mejorando al mismo tiempo gestión de metadatos, control de acceso a datos y gestión de la privacidad.

Sin embargo, para aprovechar al máximo estos modelos y herramientas de IA, es necesario una supervisión adecuada, y es por eso que existe la gobernanza de la IA.

La gobernanza de la IA requiere preparación para la IA

En breve abordaremos los modelos y sistemas de gobernanza de la IA. Primero, hablemos de estar preparado para la IA. Como es evidente, estar preparado para la IA, o estar preparado para la IA, es cuando su organización cuenta con el marco y las políticas necesarias para adoptar la IA e incorporarla a sus procesos, herramientas y sistemas. Según GartnerEl 90% de las organizaciones a nivel mundial utilizarán IA generativa junto con su fuerza laboral.

Uno de los requisitos previos más importantes para estar preparado para la IA es el acceso a datos preparados para la IA, es decir, datos que sean precisos, limpios y bien estructurados para la ingeniería de características y el aprendizaje automático (ML). Y para obtener datos de una calidad tan refinada, se necesita un marco de gobernanza de datos diseñado para la IA.

La gobernanza de la IA se refiere a todos los procesos, políticas y herramientas que utiliza su organización para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética. En otras palabras, los sistemas de IA deben diseñarse de manera que se garantice la seguridad de las personas, los datos y la propia tecnología de IA durante su uso.

A veces, la gobernanza de la IA se utiliza como sinónimo de gobernanza de datos de IA, que es la supervisión de la gestión y el uso de datos de IA en una organización. Sin embargo, no son exactamente lo mismo.

¿Es la gobernanza de datos realmente el paraguas?

Para diferenciar entre gobernanza de datos, gobernanza de IA y gobernanza de datos de IA, debemos considerar la palabra clave, es decir, datos, lo que significa que la gobernanza de datos de IA son principios de gobernanza aplicados a los datos que utilizarán los modelos de IA. Basta recordar que la eficacia de dichos modelos todavía depende de cómo se gobiernen los datos con los que se entrenan: si se realiza una gobernanza de datos correcta, se obtendrán datos listos para la IA. En otras palabras, la gobernanza de datos de IA es solo un componente de la gobernanza de datos.

En lo que respecta a la gobernanza de datos y la gobernanza de la IA, existen opiniones encontradas. Algunos opinan que deberían mantenerse separadas, ya que hay diferentes áreas de enfoque que supervisar y riesgos asociados con cada una. Principalmente, el alcance, los objetivos y la dinámica operativa de la gobernanza difieren significativamente.

Envolver

Desde la perspectiva de una empresa que opera en un mundo donde la IA se ha convertido en la norma, lo importante es tener en cuenta que la gobernanza de la IA y la gobernanza de datos juntas establecen las pautas y políticas para la utilización de datos, incluso para los modelos de IA y ML.

Este tipo de empresas dependen de la gobernanza de datos para garantizar que los datos que utilizan estos modelos sean de alta calidad, seguros y cumplan con los estándares regulatorios. Asimismo, necesitan una gobernanza de IA, ya sea como parte del marco general de gobernanza de datos o como una iniciativa separada, para supervisar el uso ético y transparente de las tecnologías de IA, garantizando la equidad, la rendición de cuentas y la explicabilidad en la toma de decisiones.