Per prepararti all'introduzione dell'intelligenza artificiale nell'organizzazione, prendi in considerazione i passaggi seguenti:

1. Definisci gli obiettivi:Identifica i problemi da risolvere o le opportunità da sfruttare con l'intelligenza artificiale.
2. Sviluppa una strategia:Crea una roadmap per le iniziative di intelligenza artificiale, valuta il ROI e l'allocazione delle risorse.
3. Crea un team: Riunisci esperti di intelligenza artificiale, inclusi data scientist e ingegneri.
4. Affronta i temi relativi all’etica:Considera la privacy dei dati, i pregiudizi e la trasparenza nei sistemi di intelligenza artificiale.
5. Valuta dati:Verifica la qualità e l'accessibilità dei dati per le applicazioni di intelligenza artificiale.
6. Inizia in piccolo per espanderti poi su larga scala: Testa le soluzioni di intelligenza artificiale con progetti pilota e poi espandine la portata.
7. Forma i dipendenti: Fornisci le conoscenze e le competenze necessarie per le tecnologie di intelligenza artificiale.
8. Monitora le prestazioni: Valuta con costanza le soluzioni di intelligenza artificiale e adattale in base alle esigenze.
9. Incoraggia l'innovazione: Promuovi una cultura della sperimentazione e della collaborazione.
10. Rimani aggiornato/a:Tieniti al passo con i progressi e le best practice dell'intelligenza artificiale.

Leggi il Manifesto dell'intelligenza artificiale di Pega per trovare indicazioni su come scalare il valore dell'IA in modo responsabile.

Una IA governance efficace richiede un framework completo che bilanci l'innovazione con la responsabilità, garantendo che i sistemi di IA funzionino in modo etico e forniscano valore all'azienda. L'approccio di Pega incorpora la governance in tutto il ciclo di vita dell'IA, con soglie di qualità integrate e meccanismi di trasparenza che mantengono la conformità massimizzando al contempo i vantaggi delle tecnologie di IA. Le funzionalità principali includono:

• API esplicativa per modelli adattivi:Fornisce spiegazioni locali e globali delle decisioni basate sull'intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di comprendere il ragionamento alla base di previsioni specifiche e del comportamento generale del modello, creando un rapporto di fiducia da parte dei clienti e delle autorità di regolamentazione.
• Verifica dei pregiudizi per decisioni e modelli:Utilizza simulazioni di pregiudizi etici per identificare e mitigare i pregiudizi indesiderati nei sistemi di intelligenza artificiale, quantificando i pregiudizi in ambiti protetti come l'età o il genere e impostando limiti di conformità per prevenire risultati discriminatori.
• Impostazioni “T Switch”per la trasparenza: Definisce le soglie di trasparenza per diverse problematiche aziendali in Prediction Studio, garantendo che i modelli siano conformi alle policy di spiegabilità aziendali e consentendo alle organizzazioni di bilanciare la potenza dei modelli complessi con la necessità di interpretabilità.
• Trasparenza della decisione: Fornisce agli stakeholder una chiara visibilità della logica su cui si fondano le decisioni basate sull'intelligenza artificiale, particolarmente cruciale nei settori regolamentati in cui la spiegabilità è un requisito di conformità.
• Citazioni delle fonti Knowledge Buddy:Garantisce che le risposte generate dall'intelligenza artificiale siano tracciabili fino alle loro fonti, fornendo riferimenti che convalidano le informazioni e consentono la verifica del prodotto dell'intelligenza artificiale.
• Empatia Next Best Action (NBA) - Prioritizzazione delle NBA: Incorpora il contesto e le esigenze del cliente nelle Next-Best-Action suggerite, garantendo che i suggerimenti basati sull'intelligenza artificiale siano pertinenti, tempestivi e consapevoli della situazione del cliente.
• Filtraggio PII nell’architettura GenAI:Implementa potenti funzionalità di mascheramento dei dati che proteggono le informazioni sensibili di identificazione personale nei prompt e nei completamenti, migliorando la conformità e la sicurezza.
• Funzionalità correlate alla privacy: Supporta il diritto all'oblio attraverso funzionalità che consentono la rimozione dei dati personali, garantendo la conformità alle normative sulla privacy e mantenendo la funzionalità del sistema.
• Monitoraggio e reportistica continui: Fornisce strumenti per la supervisione continua dei modelli di intelligenza artificiale, consentendo il rilevamento precoce di problemi di deriva o di prestazioni per mantenere l'accuratezza e l'equità nel tempo.
• Gestion del ciclo di vita dei modelli: Implementa processi di governance strutturati per lo sviluppo, il test, la distribuzione e il ritiro dei modelli, garantendo controlli appropriati in ogni fase.

Pega fornisce un framework completo per l'integrazione dei dati che si connette perfettamente con diverse fonti di dati, mantenendo al contempo solidi controlli sulla privacy e misure di sicurezza. Le funzionalità principali includono:

• Integrazione dei dati live: Fornisce i dati corretti per le fasi del processo adeguate al momento giusto, gestendo le richieste di dati dietro le quinte e adattandosi facilmente alle nuove fonti di dati di migliaia di utenti senza richiedere codice personalizzato.
• Flusso di dati: Consente l'elaborazione complessa di dati in blocco, in tempo reale e in streaming di eventi tramite l'approvvigionamento, la trasformazione e l'archiviazione dei dati
• Set di dati: Supporta più tipi, tra cui Tabella database (database relazionali), File (dati archiviati), Streaming (dati continui) e Riepilogo (dati di flusso aggregati).
• Supporto per lo streaming: si integra con Apache Kafka (elaborazione a produttività elevata), Amazon Kinesis (elaborazione di grandi volumi) e WebSockets (connessioni persistenti).
• Integrazioni specifiche per i fornitori: Fornisce connettori nativi per Google BigQuery, Google Pub/Sub e altri servizi di dati cloud.
• Funzionalità di privacy e sicurezza:
  • Protezione PII: Implementa il mascheramento dei dati per proteggere le informazioni sensibili prima di chiamare i servizi GenAI esterni
  • Controllo accessi basato sui ruoli: Limita l'accesso in base ai ruoli degli utenti.
  • Crittografia dei dati: Garantisce che solo gli utenti autorizzati possano decrittografare i dati sensibili
  • Conformità normativa: Supporta GDPR e HIPAA attraverso il controllo degli accessi basato sul client