Governance dell'IA
La verifica della realtà dell'intelligenza artificiale agentica: perché la maggior parte degli agenti di intelligenza artificiale fallisce senza dati governati
Punti chiave: gli agenti di intelligenza artificiale falliscono in produzione quando operano su dati aziendali non governati e poco attendibili. L'intelligenza artificiale agentica richiede una base dati governata e controlli Human-in-the-Loop (HITL). La riprogettazione dei dati e della governance viene prima dell'automazione dei flussi di lavoro. Solix abilita l'intelligenza artificiale agentica rendendo i dati aziendali governati, verificabili e pronti per l'intelligenza artificiale. Gli agenti di intelligenza artificiale sono ovunque in questo momento. Ogni demo mostra […]
Governance dell'IA e accuratezza contestuale specifica per l'azienda
Punti chiave: i fallimenti nella governance dell'IA raramente derivano dalla sola accuratezza del modello. Derivano dall'imprecisione contestuale. Una risposta può essere tecnicamente corretta ma sbagliata per la vostra azienda, il vostro settore o il vostro contesto normativo. L'accuratezza contestuale specifica per l'azienda è il livello di controllo mancante nella maggior parte dei programmi di governance dell'IA. Le aziende devono governare i dati, il contesto e l'utilizzo, non solo i modelli. Perché […]
Perché l'intelligenza artificiale aziendale fallisce senza una piattaforma dati di quarta generazione
Punti chiave: il fallimento dell'intelligenza artificiale aziendale è solitamente un problema di piattaforma dati e governance, non un problema di modello. Lakehouse e stack legacy sono stati creati per l'analisi, non per l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e l'intelligenza artificiale agentica su scala aziendale. Le piattaforme di quarta generazione integrano intelligenza semantica, controlli delle policy e governance di livello AI nell'architettura di base. Le organizzazioni regolamentate necessitano di discendenza dimostrabile, spiegabilità, […]
Governance, verificabilità e applicazione delle policy sono i veri punti di forza dell'intelligenza artificiale aziendale
L'intelligenza artificiale aziendale non sta fallendo perché i modelli sono deboli. Sta fallendo perché le organizzazioni non possono dimostrare che le decisioni di intelligenza artificiale siano conformi alle policy e alle leggi. Nei settori regolamentati, la chiave vincente è la governance: discendenza e provenienza, RBAC e ABAC, privilegi minimi, conservazione e conservazione legale, e audit trail che mostrano cosa ha visto il modello e perché […]
Open Source Intelligence (OSINT): come le aziende trasformano i dati pubblici in intelligenza artificiale e risk intelligence gestite
L'Open Source Intelligence (OSINT) è la pratica di raccolta e analisi di dati pubblici per generare insight. Nell'era dell'intelligenza artificiale, l'OSINT diventa potente, ma senza governance diventa anche rischioso. Le aziende hanno bisogno di un piano di controllo per trasformare l'OSINT in intelligence affidabile e conforme. Punti chiave: l'OSINT trasforma i dati pubblici in intelligence fruibile. L'intelligenza artificiale ha […]
Il tassello mancante nella governance dell'intelligenza artificiale: combattere i pregiudizi in entrata e in uscita
Se avete ascoltato il mio recente podcast (Navigating Innovation and Trust in the Age of AI) con Kim Basile, Chief Information Officer di Kyndryl, saprete che mi piace lavorare con gli acronimi. Osservando il mondo in rapida espansione dell'intelligenza artificiale, aziende e dirigenti stanno vivendo la FOMO (Fear Of Missing Out), la paura di perdersi qualcosa. Come Kyndryl […]