L’equilibrio tra innovazione e controllo è una delle sfide più complesse per le aziende che operano in settori regolamentati come finanza, assicurazioni e pubblica amministrazione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale in questi ambiti richiede un approccio che combini apertura tecnologica e rigore nella gestione del dato. Un tema approfondito da Marco Picelli, System Engineer di Cloudera, nel corso del convegno Data & Decision Intelligence: pilotare l’AI per usarla davvero! organizzato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, che ha illustrato come architetture ibride e strumenti di governance avanzata possano sostenere un’adozione dell’AI sicura, tracciabile e sostenibile nel tempo .
l’analisi
AI governance: tre direttrici per rendere l’intelligenza artificiale tracciabile e sicura
Apertura ai modelli open source, tracciabilità di dati e modelli lungo tutto il ciclo di vita e democratizzazione dello sviluppo. Ecco tre vie per ridurre i rischi di compliance senza frenare la sperimentazione

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