I dati sono diventati un asset prezioso per le organizzazioni in vari settori. Tuttavia, in settori altamente regolamentati come la sanità e la finanza, la conformità non è solo un obbligo legale, ma un aspetto fondamentale per costruire fiducia e integrità con i clienti. Poiché i modelli di apprendimento automatico richiedono dati diversi da diverse fonti, diventa cruciale avere una soluzione conforme.
La governance computazionale è emersa come una potenziale soluzione per rendere i dati disponibili per l’apprendimento automatico, assicurando al contempo governance, sicurezza e privacy.
La governance computazionale consente ai custodi dei dati di impostare i livelli di privacy e i controlli di accesso per i calcoli. Ciò assicura che solo i calcoli autorizzati che rispettano i requisiti del custode vengano eseguiti sui dati, in conformità con le normative sulla privacy e sull’IA. Monitorando e tracciando l’utilizzo dei dati, le aziende possono conformarsi alle normative come il GDPR e l’HIPAA, proteggendo la privacy e la sicurezza dei dati personali. Inoltre, la governance computazionale svolge un ruolo vitale nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale etici e responsabili, soprattutto in campo sanitario, dove la privacy e la conformità sono fondamentali.
Tradizionalmente, i dati perdono valore quando vengono spostati dal loro ambiente sicuro. Tuttavia, l’apprendimento federato è un approccio sicuro per addestrare modelli di intelligenza artificiale senza spostare i dati stessi. Ciò consente ai custodi dei dati di rendere i loro dati disponibili agli sviluppatori in un ambiente sicuro, proteggendo i dati proprietari come un asset prezioso. Conservando il controllo sui dati e rispettando i requisiti di residenza dei dati, i custodi possono ottenere ulteriori vantaggi e conformarsi alle normative come il GDPR e l’EU AI Act.
Nonostante i potenziali benefici, molte aziende sono ancora ignare della governance computazionale come opzione per mantenere il controllo sui dati pur consentendo l’invio di algoritmi ai dati stessi. Ciò porta le organizzazioni a mantenere i propri dati in silos per affrontare le questioni regolamentari, ostacolando l’innovazione e la conformità. Tuttavia, abbracciare la governance computazionale può consentire alle organizzazioni di sfruttare in modo sicuro i propri asset dati, favorendo l’innovazione, la conformità e l’IA affidabile.
In un contesto regolamentare in continua evoluzione, è cruciale essere agili ma conformi. La governance computazionale può fungere da catalizzatore per consentire alle organizzazioni di sfruttare in modo sicuro i propri asset dati, consentendo l’IA innovativa e affidabile. Rendendo i dati disponibili per l’apprendimento automatico e l’IA in modo conforme, le aziende possono differenziarsi, rimanere competitive e contribuire allo sviluppo di prodotti che beneficiano la società. Con la governance computazionale, possiamo sbloccare il vero potenziale dei dati e avvicinarci a un futuro in cui l’IA fa davvero la differenza nella soluzione dei problemi sociali.
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