Durante la seconda edizione di cAIo, lโevento italiano dedicato alla governance e allโadozione dellโintelligenza artificiale, abbiamo intervistato Giorgio Dossena, esperto di QLIK, per approfondire come implementare una governance dellโAI efficace e assicurarsi che i dati utilizzati nei progetti siano affidabili e condivisi tra tutti gli stakeholder.
Lโobiettivo condiviso come base della governance dellโAI
Secondo Dossena, il punto di partenza per un progetto di AI di successo รจ avere obiettivi chiari e condivisi. Solo quando tutti i team coinvolti comprendono lo scopo del progetto, รจ possibile definire KPI concreti e verificabili, fondamentali per guidare le decisioni e misurare i risultati.
“Prima ancora di pensare ai finanziamenti o ai dati, bisogna avere chiaro lo use case su cui sviluppare il progetto di AI,” spiega Dossena. “Gli obiettivi devono essere condivisi e comprensibili a tutti gli stakeholder, interni ed esterni.”
Come misurare lโaffidabilitร dei dati
La qualitร dei dati รจ cruciale per il successo di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale. Dossena introduce il concetto di Trust Score, un indice che permette di valutare se i dati utilizzati sono affidabili, funzionali e disponibili a tutti i team coinvolti.
“Non basta avere dati quantitativamente numerosi,” chiarisce Dossena. “ร necessario poterli misurare attraverso indicatori concreti e soglie definite, in modo da sapere sempre se un sistema di AI รจ realmente affidabile.”
Questo approccio consente alle aziende di evitare errori nei processi decisionali e di garantire che lโAI fornisca risultati coerenti e attendibili, integrando sicurezza e trasparenza nel flusso operativo.
Governance e collaborazione: il binomio vincente
Un modello di governance efficace non riguarda solo la tecnologia: รจ fondamentale creare processi chiari e favorire la collaborazione tra le funzioni aziendali. I dati devono essere condivisi, accessibili e validati, in modo che ogni decisione basata sullโAI sia supportata da informazioni solide.
“La governance dellโAI deve essere un processo continuo,” conclude Dossena. “Definire KPI, misurare la qualitร dei dati e coinvolgere tutti gli stakeholder รจ la strada per progetti affidabili e replicabili.”
LโAI al servizio del business con dati affidabili
Lโintervista con Giorgio Dossena evidenzia come una governance chiara e dati di qualitร siano essenziali per trasformare lโAI in un alleato concreto per le aziende. Solo con obiettivi condivisi, KPI ben definiti e strumenti di misurazione come il Trust Score, รจ possibile garantire progetti di AI affidabili, trasparenti e realmente efficaci.