Presentazione del Databricks AI Governance Framework

Oggi presentiamo il Databricks AI Governance Framework (DAGF v1.0), un approccio strutturato e pratico per governare l'adozione dell'IA nell'intera azienda.

Man mano che le organizzazioni adottano l'IA su larga scala, cresce la necessità di una governance formale. Le aziende devono allineare lo sviluppo dell'IA agli obiettivi di business, soddisfare gli obblighi legali e tenere conto dei rischi etici. Questo framework è progettato per supportare lo sviluppo del programma, il deployment e il miglioramento continuo.

Il DAGF integra il Databricks AI Security Framework, offrendo una visione completa della governance che copre sia la sicurezza che l'integrità operativa.

Perché la governance dell'IA non può aspettare

Secondo un sondaggio globale del 2024 condotto da Economist Impact su 1.100 dirigenti e ingegneri tecnologici, il 40% degli intervistati riteneva che il programma di governance dell'IA della propria organizzazione fosse insufficiente a garantire la sicurezza e la conformità dei propri asset e casi d'uso di IA. Inoltre, le violazioni della privacy e della sicurezza dei dati erano la preoccupazione principale per il 53% degli architetti aziendali, mentre la sicurezza e la governance sono gli aspetti più impegnativi dell'ingegneria dei dati per gli ingegneri.

Inoltre, secondo Gartner, la gestione della fiducia, del rischio e della sicurezza dell'IA è la tendenza strategica n. 1 del 2024 che influenzerà le decisioni aziendali e tecnologiche, e entro il 2026, i modelli di IA delle organizzazioni che operazionalizzano la trasparenza, la fiducia e la sicurezza dell'IA otterranno un aumento del 50% in termini di adozione, obiettivi di business e accettazione da parte degli utenti.

Sebbene sia evidente che la mancanza di programmi di governance dell'IA a livello aziendale stia rapidamente diventando un ostacolo chiave alla realizzazione del ritorno sul valore degli investimenti in IA e all'adozione complessiva dell'IA, ci siamo resi conto che non esiste un unico framework di guida completo che le aziende possano sfruttare per costruire programmi di governance dell'IA efficaci.

I cinque pilastri fondamentali

In questo framework, introduciamo 43 considerazioni chiave che sono essenziali affinché ogni azienda comprenda (e implementi, se del caso) per governare efficacemente i propri percorsi di IA.

Queste considerazioni chiave sono state poi raggruppate logicamente in 5 pilastri fondamentali, progettati e sequenziati per riflettere le tipiche strutture organizzative e le persone delle aziende.

Pilastro I: Organizzazione IA

Il pilastro Organizzazione IA integra la governance dell'IA nella strategia di governance più ampia dell'organizzazione. Sottolinea le basi per un programma IA efficace attraverso best practice come obiettivi di business chiaramente definiti e l'integrazione delle pratiche di governance appropriate che supervisionano le persone, i processi, la tecnologia e i dati dell'organizzazione. Spiega come le organizzazioni possono stabilire la supervisione necessaria per raggiungere i propri obiettivi strategici riducendo al contempo il rischio.

Pilastro II: Conformità Legale e Normativa

Il pilastro Conformità Legale e Normativa aiuta le organizzazioni ad allineare le iniziative di IA alle leggi e ai regolamenti applicabili. Guida la gestione dei rischi legali, l'interpretazione dei requisiti specifici del settore e l'adattamento delle strategie di conformità in risposta all'evoluzione dei paesaggi normativi. Il risultato è che i programmi di IA vengono sviluppati e distribuiti all'interno di un solido quadro legale e normativo.

Pilastro III: Etica, Trasparenza e Interpretabilità

Il pilastro Etica, Trasparenza e Interpretabilità supporta le organizzazioni nella creazione di sistemi di IA affidabili e responsabili. Sottolinea l'adesione a principi etici come l'equità, la responsabilità e la supervisione umana, promuovendo al contempo la spiegabilità e il coinvolgimento degli stakeholder. Questo pilastro fornisce metodi per stabilire la responsabilità e la struttura all'interno dei team organizzativi, contribuendo a garantire che le decisioni dell'IA siano interpretabili, allineate agli standard etici in evoluzione e promuovano la fiducia a lungo termine e l'accettazione sociale.

Pilastro IV: Dati, AI Ops e Infrastruttura

Il pilastro Dati, Operazioni IA (AIOps) e Infrastruttura definisce le basi che supportano le organizzazioni nella piena implementazione e manutenzione dell'IA. Fornisce linee guida per la creazione di un'infrastruttura IA scalabile e affidabile, la gestione del ciclo di vita del machine learning e la garanzia della qualità, della sicurezza e della conformità dei dati. Questo pilastro enfatizza anche le best practice per le operazioni IA, inclusi l'addestramento, la valutazione, il deployment e il monitoraggio dei modelli, in modo che i sistemi IA siano affidabili, efficienti e allineati agli obiettivi di business.

Pilastro V: Sicurezza IA

Il pilastro Sicurezza IA introduce il Databricks AI Security Framework (DASF), un framework completo per comprendere e mitigare i rischi di sicurezza nell'intero ciclo di vita dell'IA. Copre aree critiche come la protezione dei dati, la gestione dei modelli, il serving sicuro dei modelli e l'implementazione di robuste misure di cybersecurity per proteggere gli asset di IA.

Per una panoramica aggiuntiva del DAGF e per un esempio pratico di come un'organizzazione può sfruttare il framework per creare una chiara proprietà e allineamento durante il ciclo di vita del programma IA, guarda questa presentazione degli autori tenutasi durante il Data + AI Summit 2025.

Perché Databricks sta guidando questo sforzo

In qualità di leader del settore nello spazio dei dati e dell'IA, con oltre 15.000 clienti in diverse aree geografiche e segmenti di mercato, Databricks ha continuato a mantenere il suo impegno verso i principi di sviluppo responsabile e innovazione open source. Abbiamo mantenuto questi impegni attraverso il nostro:

• Coinvolgimento negli sforzi sia industriali che governativi per promuovere l'innovazione e sostenere l'uso di IA sicura e affidabile
• Workshop interattivi per educare le organizzazioni su come gestire con successo il loro percorso di IA in modo consapevole dei rischi
• Open sourcing di innovazioni chiave di governance come MLFlow e Unity Catalog, l'unica soluzione unificata del settore per la governance dei dati e dell'IA su cloud, formati dati e piattaforme dati.

Questi programmi ci hanno offerto una visibilità unica sui problemi pratici che le aziende e i regolatori affrontano oggi nella governance dell'IA. Nel portare avanti il nostro impegno ad aiutare ogni azienda ad avere successo e ad accelerare il proprio percorso di Dati e IA, abbiamo deciso di sfruttare questa visibilità per costruire (e rendere liberamente disponibile) un framework di governance dell'IA completo, strutturato e azionabile.

Scarica oggi stesso il Databricks AI Governance Framework!

Il whitepaper Databricks AI Governance Framework è ora disponibile per il download. Vi preghiamo di contattarci via email all'indirizzo [email protected] per qualsiasi domanda o feedback. Se siete interessati a contribuire ai futuri aggiornamenti di questo framework (e ad altri artefatti in arrivo) unendovi alla nostra community di revisori, ci farebbe piacere sentirvi anche!

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale