Negli ultimi anni, la crescita esponenziale dei dati generati dall’intelligenza artificiale, comunemente definiti AI slop, ha sollevato interrogativi sui tradizionali approcci alla governance dei dati. Tale fenomeno ha spinto numerose organizzazioni a valutare l’adozione di modelli zero-trust per garantire la sicurezza e l’affidabilità delle informazioni.
Il problema dei dati di scarsa qualità
Le grandi aziende impiegano sempre più modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che si fondano su dati prelevati da diverse fonti, comprese pagine web, articoli e repository di codice. Tuttavia, molte di queste fonti contengono dati già generati da intelligenza artificiale. Questo genera un ciclo vizioso in cui i dati di scarsa qualità si moltiplicano, rendendo difficile distinguere tra dati creati dall’uomo e quelli generati automaticamente.
Le previsioni di Gartner
Secondo un rapporto di Gartner, si prevede che entro il 2028, circa il 50% delle aziende adotterà politiche di governance dei dati basate su modelli zero-trust. Questo cambiamento è essenziale per affrontare i rischi associati alla crescente quantità di dati generati dall’intelligenza artificiale, che possono compromettere l’affidabilità dei modelli di linguaggio.
Strategie per la gestione dei rischi
Per affrontare le sfide poste dai dati generati dall’intelligenza artificiale, le organizzazioni devono implementare strategie efficaci per la gestione dei rischi. Una delle raccomandazioni è quella di istituire un ruolo di leadership dedicato alla governance dell’intelligenza artificiale, con un Chief AI Governance Officer (CAIGO) che collabori strettamente con i team di dati e analisi. Questa figura dovrebbe essere responsabile della gestione dei rischi legati all’intelligenza artificiale e della conformità alle normative vigenti.
Creazione di team multifunzionali
Le aziende possono trarre vantaggio dalla formazione di team multifunzionali che integrano competenze in analisi dei dati e sicurezza informatica. Questi gruppi devono condurre valutazioni dei rischi relativi ai dati generati dall’intelligenza artificiale, identificando quali problematiche possono essere affrontate attraverso le politiche attuali e quali richiedono l’adozione di nuove strategie. È essenziale aggiornare i framework di governance per riflettere le nuove realtà e i rischi associati ai dati generati automaticamente.
Verifica dei dati privi di AI
Con l’aumento della quantità di dati generati dall’intelligenza artificiale, è probabile che le normative relative alla verifica dei dati privi di AI diventino più rigorose. Le organizzazioni dovranno dotarsi di strumenti adeguati per identificare e contrassegnare questi dati in modo efficace.
La capacità di gestire i metadati diventerà un elemento cruciale per il successo della governance dei dati.
Adottare pratiche di gestione attiva dei metadati consentirà alle aziende di monitorare e automatizzare le decisioni relative ai loro asset informativi. Queste pratiche potrebbero includere allerta in tempo reale quando i dati diventano obsoleti o necessitano di una nuova certificazione, proteggendo così i sistemi aziendali da un potenziale eccesso di dati inaffidabili.
Il futuro della governance dei dati
In un panorama in continua evoluzione, la governance dei dati richiede un approccio innovativo e proattivo. L’adozione di modelli zero-trust rappresenta una risposta necessaria per garantire che le organizzazioni possano navigare nell’incertezza dei dati generati dall’intelligenza artificiale. Con l’impegno verso una governance rigorosa e l’implementazione di strategie adeguate, le aziende possono affrontare le sfide associate alla gestione dei dati e garantire risultati aziendali solidi e sicuri.
