Il programma AI e Big Data del secondo giorno di TechEx North America ha fatto riferimento almeno una volta al “cimitero dell’IA”, intendendo il gran numero di progetti pilota che non diventano mai sistemi durevoli. Quella frase ha dato il tono. La domanda era una prova.
Il percorso di implementazione, ROI e adozione dell’intelligenza artificiale aziendale ha affrontato la parte centrale del lavoro sull’intelligenza artificiale. Le sue sessioni hanno riguardato progetti pilota in fase di stallo, intelligenza artificiale per l’impatto aziendale, il passaggio dalla sperimentazione all’impatto, la decisione di acquistare o costruire, il ROI duraturo e le decisioni autonome. Un sistema deve essere adottato, governato e misurato prima di meritare di essere definito vincente.
La sessione sul cimitero dell’IA è stata utile perché ha dato un nome al modello di fallimento. Molte aziende dispongono di budget sufficiente per avviare esperimenti di intelligenza artificiale e di sufficiente attenzione da parte dei dirigenti per pubblicizzarli. Meno di loro dispongono della qualità dei dati, della progettazione dei processi, dell’autorità operativa e del controllo dei rischi per farli andare avanti.
Una sessione di due giorni sul passaggio dai copiloti all’intelligenza artificiale con agenti ha inquadrato la questione come un impatto sul business e non come una novità. I copiloti sono stati utili come strumenti di produttività individuale, ma il loro valore è spesso difficile da misurare. Gli agenti promettono una connessione più stretta con i processi aziendali, ma aumentano anche la necessità di confini. Un agente che può agire nei sistemi deve essere valutato dalla qualità dell’azione.
Quel punto era collegato direttamente al percorso Future of AI. Il tema di apertura, la fiducia come vantaggio competitivo, è stato un utile contrappeso alla velocità. Il programma si occupava di trasparenza, governance, regolamentazione, analisi bancaria e rischio. Comprendeva anche materiale di Hex sull’agente dati, con valutazione e governance integrate. L’intelligenza artificiale agentica non maturerà in contesti aziendali se la valutazione rimane informale.
La governance è apparsa in diverse forme. C’era una governance interfunzionale, che riflette la realtà che il rischio dell’IA non appartiene agli aspetti legali, di sicurezza o ingegneristici. C’era una governance nel livello dati, dove la fiducia dipende dalla provenienza e dalla qualità. Esisteva una governance sui personaggi degli agenti e sugli stack di rischio, in cui le aziende devono capire cosa è consentito sapere e fare a un agente AI. La sessione bancaria ha dato al tema un focus settoriale, poiché i servizi finanziari hanno meno spazio per garanzie indefinite sull’automazione.
La Settimana della Trasformazione Digitale ha portato la stessa pressione del secondo giorno nella realizzazione aziendale. Il programma è stato costruito attorno a casi d’uso reali, impatto aziendale, ROI, agenti di intelligenza artificiale basati su API, predisposizione al cambiamento, trasformazione dei servizi governativi, innovazione cittadina e conversione dei dati in valore finanziario. Il materiale preparatorio al cambiamento è stato particolarmente importante. L’intelligenza artificiale fallisce perché il personale non cambia le routine, i manager non modificano gli incentivi o i dati necessari per l’uso quotidiano non appaiono mai nel posto giusto.
Le sessioni che hanno coinvolto il DMV e la città di San Jose hanno posto l’intelligenza artificiale e la trasformazione all’interno del servizio governativo. Nel governo, la misura della qualità include affidabilità, accesso, spiegabilità e fiducia pubblica. Il materiale della Dow sulla trasformazione dei dati in dollari si collocava all’estremità commerciale dello stesso argomento. In entrambi i casi, il valore dipende dal collegamento del lavoro sui dati con un risultato responsabile.
Il programma del secondo giorno di Cyber Security and Cloud Expo ha ampliato il tema del rischio. Il suo percorso aziendale cloud-first si è occupato di minacce guidate dall’intelligenza artificiale, sicurezza del cloud, “gap di velocità della GenAI”, intelligence sulle minacce, sicurezza dell’identità e governance dell’intelligenza artificiale. Il programma informatico considerava l’intelligenza artificiale come una forza in grado di modificare sia l’attacco che la difesa. Può aiutare ad automatizzare il lavoro difensivo, ma può anche accelerare l’uso improprio, ampliare le vie di fuga e aumentare la pressione sui controlli esistenti.
La frase “gap di velocità” è stata usata più volte durante il secondo giorno. Le unità aziendali stanno adottando l’intelligenza artificiale generativa più velocemente di quanto molti team di sicurezza riescano a supervisionarla: gli strumenti arrivano prima, le policy e il monitoraggio arrivano dopo. Le sessioni sul jailbreak e sulla fuga di dati hanno reso il punto più concreto. Se il personale inserisce materiale sensibile in strumenti non autorizzati o se i sistemi di intelligenza artificiale approvati non sono ben delimitati, la sicurezza del cloud e la governance dei dati diventano la stessa cosa.
Lo zero trust è stato presentato come una risposta, con un’interpretazione più forte dello zero trust che ora deve includere i sistemi di intelligenza artificiale, gli agenti e i dati che li circondano. L’identità non è limitata agli utenti umani, ma anche servizi, agenti e flussi di lavoro automatizzati richiedono modelli di autorizzazione. L’impresa cloud-first sta quindi diventando un luogo in cui identità, classificazione dei dati, governance dell’intelligenza artificiale e rilevamento delle minacce fanno parte degli stessi meccanismi di controllo.
(Fonte immagine: TechEx/TechForge)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
