Conquistar a governança de modelos de IA
Supere os desafios para o sucesso da IA
Perguntas frequentes
A não conformidade com as normas pode resultar em penalidades, danos à reputação e problemas legais.
Para enfrentar esses desafios, implemente estruturas de governança que garantam que sua IA esteja em conformidade com o GDPR, a HIPAA ou as normas de IA específicas do setor. Defina e aplique modelos de dados padronizados para aderência regulamentar e permita a descoberta automatizada de dados, a classificação e o rastreamento de linhagem para manter a conformidade.
Os resultados parciais da IA podem prejudicar a credibilidade e a inclusão da tomada de decisões.
Para compensar a parcialidade em sua IA, monitore os conjuntos de dados de treinamento e os resultados para detectar a parcialidade e identificar as alterações necessárias. Use definições de dados padronizadas para garantir a imparcialidade e reduzir as inconsistências nos conjuntos de dados de treinamento e automatizar a criação de perfis e a marcação dos atributos sensíveis ou tendenciosos nesses conjuntos de dados.
O desvio de modelo refere-se ao declínio do desempenho da IA causado pela alteração dos padrões de dados e das condições operacionais, o que pode prejudicar a precisão e a eficácia.
Para gerenciar e atenuar o desvio de forma eficaz, monitore continuamente o desempenho do modelo de IA e adapte-se à evolução dos seus dados. Mapeie e modele a evolução dos conjuntos de dados para antecipar as áreas em que o desvio pode ocorrer e habilite o monitoramento em tempo real e as atualizações de linhagem para sinalizar o desvio e manter a transparência.
A falta de visibilidade das decisões de IA pode levar a uma perda de confiança e à incapacidade de justificar os resultados.
A linhagem de dados pode melhorar a transparência e a responsabilidade, fornecendo rastreabilidade dos conjuntos de dados que alimentam seus modelos de IA. Visualize suas estruturas e relacionamentos de dados para criar um plano claro para entradas de IA e rastrear e exibir a linhagem de dados em todo o ciclo de vida dos dados, garantindo que as partes interessadas entendam o fluxo e a transformação dos dados.
As implementações de IA sem a devida validação podem aumentar os riscos de problemas operacionais ou preocupações éticas.
Para testar com segurança os modelos de IA em ambientes controlados, aproveite a abordagem da estrutura Medallion. Projete e crie protótipos de fluxos de dados e esquemas para experimentação de IA e gerencie políticas de acesso e governança em sandboxes para garantir uma experimentação controlada e ética.