Conquistar la gobernanza del modelo de la IA
Superar los retos para el éxito de la IA
Preguntas frecuentes
El incumplimiento de la normativa puede acarrear sanciones, daños a la reputación y problemas legales.
Para hacer frente a estos desafíos, despliegue marcos de gobernanza que garanticen que su IA cumple con el GDPR, la HIPAA o las regulaciones de IA específicas de la industria. Defina y aplique modelos de datos estandarizados para el cumplimiento de la normativa y permita el descubrimiento, la clasificación y el seguimiento del linaje de los datos de forma automatizada para mantener la conformidad.
Los resultados sesgados de la IA pueden perjudicar la credibilidad y la inclusividad de la toma de decisiones.
Para compensar el sesgo en su IA, supervise los conjuntos de datos de entrenamiento y los resultados para detectar el sesgo e identificar los cambios necesarios. Utilizar definiciones de datos normalizadas para garantizar la imparcialidad y reducir las incoherencias en los conjuntos de datos de formación y automatizar la elaboración de perfiles y el etiquetado de los atributos sensibles o sesgados en esos conjuntos de datos.
La desviación del modelo se refiere a la disminución del rendimiento de la IA causada por los cambios en los patrones de datos y las condiciones operativas, que pueden socavar la precisión y la eficacia.
Para gestionar y mitigar eficazmente la desviación, supervise continuamente el rendimiento del modelo de IA y adapte a la evolución de sus datos. Cartografiar y modelizar la evolución de los conjuntos de datos para anticipar las áreas en las que pueden producirse desviaciones y permitir la supervisión en tiempo real y las actualizaciones de linajes para marcar las desviaciones y mantener la transparencia.
La falta de visibilidad de las decisiones de IA puede provocar una pérdida de confianza y la incapacidad de justificar los resultados.
El linaje de datos puede mejorar la transparencia y la rendición de cuentas en la IA al proporcionar trazabilidad de los conjuntos de datos que alimentan sus modelos de IA. Visualice sus estructuras y relaciones de datos para crear un plan claro para las entradas de IA, además de rastrear y mostrar el linaje de datos a lo largo del ciclo de vida de los datos para asegurarse de que las partes interesadas comprenden el flujo y la transformación de los datos.
La implantación de la IA sin la validación adecuada puede aumentar los riesgos derivados de problemas operativos o éticos.
Para probar con seguridad modelos de IA en entornos controlados, aproveche el enfoque de la estructura Medallion. Diseñe y cree prototipos de flujos de datos y esquemas para la experimentación con IA y gestione las políticas de acceso y gobernanza en sandboxes para garantizar una experimentación ética y controlada.