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    Governança de IA, governança de dados e governança de dados de IA: Pilares do sucesso da IA

    26 de setembro de 2024

    Como a governança de IA e a governança de dados estão relacionadas? Melhor ainda, o que é mais importante para uma organização focar, governança de dados com tecnologia de IA ou governança de dados de IA? Essas são perguntas importantes, mas antes de respondê-las, vamos entender como a IA e a governança de dados estão relacionadas entre si.

    Como a IA e a governança de dados estão relacionadas?

    Em um nível superficial, parece que a governança de dados e a IA dependem uma da outra, pois você precisa de dados de alta qualidade para treinar seus modelos e sistemas de IA e que, para poder governar dados de forma eficiente, você precisa integrar a IA em seus processos. Mas aí está o problema: tecnicamente, governança de dados em si não depende da IA. Na verdade, o papel da IA ​​na governança é principalmente apoiar e melhorar a gestão e governança de dados.

    O mesmo, no entanto, não é verdade quando invertemos os papéis. Um modelo de IA treinado em dados com integridade questionável é tão bom quanto ChatGPT lutando para responder com precisão a um prompt com um problema matemático simples.

    A governança de dados de IA garante que os modelos de IA forneçam os resultados esperados

    Esses erros ocorrem devido a uma variedade de fatores, incluindo dados de treinamento insuficientes, suposições incorretas feitas pelo modelo ou vieses nos dados usados ​​para treinar o modelo. O desempenho de um sistema de IA, portanto, depende da saúde dos dados e, por extensão, da eficácia do conjunto estrutura de governança de dados. A imagem acima é um bom exemplo que ilustra esse problema.

    Para voltar à questão da relação entre os dois, temos também de perceber que, hoje em dia, a IA tem um papel cada vez mais importante em quase todas as áreas, incluindo gestão de dados. Tendo em mente as necessidades dos negócios modernos e os benefícios oferecidos pela pilha de dados moderna, tanto a IA quanto a governança de dados dependem uma da outra e trabalham sinergicamente — e é exatamente assim que os negócios precisam que elas funcionem para obter valor real delas.

    Usando IA para governança de dados

    Mas e quanto aos algoritmos ou modelos de IA usados ​​para aprimorar a governança de dados em si? As organizações alavancam a IA para automatizar grande parte do esforço redundante que é necessário para garantir que elas cumpram com os requisitos regulatórios relevantes.

    Especificamente, as plataformas de gerenciamento de dados baseadas em IA permitem que as organizações automatizem gerenciamento de qualidade de dados, classificação, descoberta, linhagem, e avaliação de impacto, ao mesmo tempo que se melhora Gerenciamento de metadados, controle de acesso a dados e gerenciamento de privacidade.

    No entanto, para fazer o melhor uso desses modelos e ferramentas de IA, eles exigem uma supervisão adequada, e é por isso que temos a governança de IA.

    A governança da IA ​​requer prontidão para a IA

    Chegaremos a governar modelos e sistemas de IA em breve — vamos primeiro falar sobre estar pronto para IA. Como é evidente, estar pronto para IA, ou prontidão para IA, é quando sua organização tem a estrutura e as políticas necessárias para adotar IA e incorporá-la em seus processos, ferramentas e sistemas. De acordo com Gartner90% das organizações em todo o mundo usarão IA generativa junto com sua força de trabalho.

    Um dos pré-requisitos mais importantes para estar pronto para IA é o acesso a dados prontos para IA, ou seja, dados que sejam precisos, limpos e bem estruturados para engenharia de recursos e aprendizado de máquina (ML). E para obter dados de qualidade tão refinada, você precisa de uma estrutura de governança de dados construída para IA.

    Governança de IA se refere a todos os processos, políticas e ferramentas que sua organização usa para garantir que a IA seja usada de forma responsável e ética. Em outras palavras, os sistemas de IA devem ser projetados de forma que a segurança das pessoas, dos dados, bem como da própria tecnologia de IA seja garantida durante todo o seu uso.

    Governança de IA às vezes é usada como sinônimo de governança de dados de IA, que é a supervisão do gerenciamento e uso de dados de IA em uma organização. No entanto, elas não são inteiramente as mesmas.

    A governança de dados é realmente o guarda-chuva?

    Para diferenciar entre governança de dados, governança de IA e governança de dados de IA, precisamos considerar a palavra-chave, ou seja, dados,, o que significa que a governança de dados de IA são princípios de governança aplicados a dados a serem usados ​​por modelos de IA. Basta lembrar que a eficácia de tais modelos ainda depende de como os dados nos quais eles são treinados são governados — faça a governança de dados corretamente e você obterá dados prontos para IA. Em outras palavras, a governança de dados de IA é apenas um componente da governança de dados.

    No que diz respeito à governança de dados e à governança de IA, há opiniões contrastantes. Alguns são da opinião de que elas devem ser mantidas separadas, pois há diferentes áreas de foco para supervisionar e riscos associados a cada uma. Primeiramente, o escopo, os objetivos e a dinâmica operacional da governança diferem significativamente.

    Embrulhar

    Da perspectiva de uma empresa que opera em um mundo onde a IA se tornou a norma, o importante a ser observado é que a governança de IA e a governança de dados, juntas, definem as diretrizes e políticas para a utilização de dados, mesmo para modelos de IA e ML.

    Tal empreendimento depende da governança de dados para garantir que os dados usados ​​por esses modelos sejam de alta qualidade, seguros e compatíveis com os padrões regulatórios. Da mesma forma, ele precisa da governança de IA, seja como parte da estrutura geral de governança de dados ou como uma iniciativa separada, para supervisionar o uso ético e transparente das tecnologias de IA, garantindo justiça, responsabilidade e explicabilidade na tomada de decisões.

    autores:

    • Khurram Haider
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