Para se preparar para introduzir a IA em sua empresa, considere as seguintes etapas:

1. Defina metas: Identifique problemas a serem resolvidos ou oportunidades a serem aproveitadas com IA.
2. Elabore uma estratégia: Crie um roadmap para iniciativas de IA, avalie o ROI e a alocação de recursos.
3. Monte uma equipe: Reúna especialistas em IA, incluindo cientistas de dados e engenheiros.
4. Mitigue riscos éticos: Considere a privacidade, o viés e a transparência dos dados nos sistemas de IA.
5. Avalie os dados: Garanta a qualidade e a acessibilidade dos dados para aplicativos de IA.
6. Comece pequeno e escale: Teste soluções de IA com projetos-piloto e escale.
7. Capacite os funcionários: Forneça o conhecimento e as habilidades necessárias para as tecnologias de IA.
8. Monitore o desempenho: Avalie continuamente as soluções de IA e ajuste conforme necessário.
9. Incentive a inovação: Promova uma cultura de experimentação e colaboração.
10. Atualize-se: Acompanhe os avanços da IA e as melhores práticas.

Leia o Manifesto de IA da Pega para obter orientações sobre como dimensionar o valor da IA de forma responsável.

A governança eficaz da IA requer uma estrutura abrangente que equilibre inovação e responsabilidade, garantindo que os sistemas de IA operem de forma ética e, ao mesmo tempo, forneçam valor de negócio. A abordagem da Pega incorpora a governança em todo o ciclo de vida da IA com proteções integradas e mecanismos de transparência que mantêm a conformidade e, ao mesmo tempo, maximizam os benefícios das tecnologias de IA. Os principais recursos incluem:

• API de explicações para modelos adaptativos: Fornece explicações locais e globais das decisões orientadas por IA, permitindo que os usuários entendam o raciocínio por trás de previsões específicas e do comportamento geral do modelo, criando confiança com clientes e reguladores.
• Verificação de vieses em decisões e modelos: Emprega simulações de viés ético para identificar e mitigar vieses indesejados em sistemas de IA, medindo o viés em campos protegidos, como idade ou gênero, e definindo limites de conformidade para evitar resultados discriminatórios.
• Configurações de transparência (“T switch”): Define limites de transparência para diferentes questões comerciais no Prediction Studio, garantindo que os modelos estejam em conformidade com as políticas de explicabilidade da empresa e permitindo que as organizações equilibrem o poder de modelos complexos com a necessidade de interpretabilidade.
• Transparência nas decisões: Fornece às partes interessadas uma visibilidade clara da lógica por trás das decisões baseadas em IA, o que é particularmente crucial em setores regulamentados em que a explicabilidade é um requisito de conformidade.
• Citações de fontes do Knowledge Buddy: Garante que as respostas geradas pela IA sejam rastreáveis até suas fontes, fornecendo referências que validam as informações e permitem a verificação dos resultados da IA.
• Empatia do Next Best Action — priorização das ações NBA: Incorpora o contexto e as necessidades do cliente nas recomendações da próxima melhor ação, garantindo que as sugestões orientadas por IA sejam relevantes, oportunas e levem em consideração a situação do cliente.
• Filtragem de PII na arquitetura GenAI: Implementa recursos robustos de mascaramento de dados que protegem informações confidenciais de identificação pessoal em prompts e preenchimentos, melhorando a conformidade e a segurança.
• Recursos de privacidade: Oferece suporte ao direito de ser esquecido por meio de recursos que permitem a remoção de dados pessoais, garantindo a conformidade com as normas de privacidade e mantendo a funcionalidade do sistema.
• Monitoramento e relatórios contínuos: Fornece ferramentas para a supervisão contínua dos modelos de IA, permitindo a detecção precoce de desvios ou problemas de desempenho para manter a precisão e a justiça ao longo do tempo.
• Gestão do ciclo de vida do modelo: Implementa processos estruturados de governança para desenvolvimento, teste, implantação e retirada de modelos, garantindo controles adequados em cada estágio.

A Pega fornece uma estrutura abrangente de integração de dados que se conecta perfeitamente a diversas fontes de dados, mantendo controles robustos de privacidade e medidas de segurança. Os principais recursos incluem:

• Integração de dados em tempo real: Fornece os dados certos para as etapas corretas do processo no momento certo, gerenciando os requisitos de dados nos bastidores e adaptando-se facilmente a novas fontes de dados entre milhares de usuários, sem a necessidade de código personalizado.
• Fluxo de dados: Permite o processamento complexo de dados em massa, em tempo real e de streaming de eventos por meio da obtenção, transformação e armazenamento de dados
• Data Sets: Oferece suporte a vários tipos, incluindo Tabela de banco de dados (bancos de dados relacionais), Arquivo (dados armazenados), Fluxo (dados contínuos) e Resumo (dados de fluxo agregados).
• Suporte a streaming - Integra-se ao Apache Kafka (processamento de alto rendimento), ao Amazon Kinesis (processamento de grandes volumes) e ao WebSockets (conexões persistentes).
• Integrações específicas por fornecedor: Fornece conectores nativos para o Google BigQuery, Google Pub/Sub e outros serviços de dados em nuvem.
• Recursos de privacidade e segurança:
  • Proteção de PII: Implementa o mascaramento de dados para proteger informações confidenciais antes de chamar serviços externos do GenAI
  • Controle de acesso baseado em funções: restringe o acesso conforme as funções dos usuários
  • Criptografia de dados: garante que apenas usuários autorizados possam descriptografar dados confidenciais
  • Conformidade regulatória: oferece suporte a GDPR, HIPAA por meio de controle de acesso baseado no cliente