In Breve
- Perché la qualità dei dati è fondamentale per gli agenti AI?
- La qualità dei dati influisce direttamente sulla capacità degli agenti AI di prendere decisioni corrette e affidabili.
- Quali sono i rischi di dati obsoleti per gli agenti AI?
- Dati obsoleti possono portare a decisioni errate su vasta scala, compromettendo l'efficacia degli agenti.
- Chi è responsabile della governance degli agenti AI?
- È necessario un responsabile aziendale nominato, oltre ai team tecnologici, per garantire una governance efficace.
La preparazione degli agenti AI per la produzione non può limitarsi alla valutazione dei modelli. Infatti, la qualità delle decisioni degli agenti dipende in primo luogo 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 compiere rapidamente decisioni errate su vasta scala.
Negli ultimi anni, molte organizzazioni hanno accelerato l’adozione di agenti AI senza affrontare il problema sottostante dei dati, contribuendo così 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 storie utili, ma anche informazioni obsolete, duplicati o soggette a vincoli legali.
Contestualizzare e preservare le relazioni che conferiscono significato ai dati è fondamentale. Senza un contesto adeguato, gli agenti possono fallire nei compiti assegnati o, peggio, prendere e attuare decisioni errate. L’accesso ai dati deve seguire la logica aziendale del minimo privilegio: un agente dovrebbe poter accedere solo ai dati necessari per il proprio compito e non a insiemi più estesi perché tecnicamente collegabili. 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.
È importante sottolineare che 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 maggiore autonomia.
