In Breve
- Perché la qualità dei dati è importante per gli agenti AI?
- La qualità dei dati è fondamentale poiché influisce direttamente sulle decisioni degli agenti AI, evitando errori su vasta scala.
- Quali problemi possono sorgere con dati obsoleti?
- Dati obsoleti possono portare a decisioni errate, compromettendo l'efficacia degli agenti AI.
- Chi è responsabile della governance degli agenti AI?
- La responsabilità deve essere condivisa tra diversi team, ma è necessario un responsabile aziendale dedicato.
La preparazione degli agenti AI per la produzione non può limitarsi alla valutazione dei modelli: la qualità delle decisioni degli agenti dipende dalla qualità, dalla pertinenza e dal controllo dei dati a cui hanno accesso. Dati obsoleti, record duplicati o materiale non correttamente classificato possono portare gli agenti a prendere decisioni errate su vasta scala.
Molte organizzazioni stanno accelerando l’adozione di agenti AI senza affrontare il problema sottostante dei dati, contribuendo al divario tra implementazione e governance. Questo spiega, in parte, perché la maggioranza dei progetti AI non mostra un ritorno sull’investimento. Prima di concedere accesso a un agente, è necessario identificare informazioni sensibili e regolate, applicare politiche di classificazione e conservazione in modo coerente e stabilire quali fonti siano attuali e affidabili.
I dati legacy richiedono particolare attenzione: applicazioni ritirate possono contenere informazioni utili ma anche dati obsoleti, duplicati o soggetti a vincoli legali. Contestualizzare e preservare le relazioni che conferiscono significato ai dati è fondamentale. Senza contesto, gli agenti possono fallire nei compiti assegnati o, peggio, prendere decisioni errate.
L’accesso ai dati deve seguire la logica aziendale del minimo privilegio: un agente dovrebbe poter accedere solo ai dati necessari al proprio compito, evitando insiemi più estesi per motivi tecnici. La provenienza delle informazioni è rilevante: gli agenti devono distinguere tra sistemi di record correnti e archivi storici, sapere quando i dati sono stati aggiornati e quali politiche si applicano.
La governance deve includere la tracciabilità delle azioni dell’agente. Prompt, contenuti recuperati, output e decisioni risultanti devono essere documentati per consentire ricostruzione, revisione e difendibilità in ambiti legali, di compliance e nei reclami dei clienti. È essenziale poter risalire ai dati d’origine e alla persona o funzione che ha autorizzato l’attività.
La responsabilità non può ricadere esclusivamente sul team tecnologico: sicurezza, dati, privacy, legale e compliance hanno ruoli specifici, ma deve esserci un responsabile aziendale nominato che sia responsabile dell’esito. La readiness dei dati non è un lavoro secondario da rimandare dopo un pilot: è parte integrante della decisione di portare un agente in produzione. Se un’organizzazione non riesce a fidarsi delle informazioni, a controllarne l’accesso e a spiegare chiaramente le decisioni risultanti, l’agente non è pronto per una maggiore autonomia.