La promesa de la IA de transformar los negocios con enormes aumentos de productividad y eficiencia operativa es real. Sin embargo, para muchas organizaciones, los proyectos de IA no llegan a producción debido a la falta de confianza en la precisión de los resultados. Los resultados inexactos o malinterpretados ponen a las organizaciones en riesgo financiero o reputacional cuando trabajan sin tener en cuenta los datos que alimentan los modelos.
Las organizaciones necesitan una solución escalable. Plataforma de gobernanza de IA para garantizar la integridad de los datos, reducir el riesgo y mejorar la confianza en los resultados de la IA.
Salida inexacta de La IA sugiere y los flujos de trabajo de agentes autónomos sufren de un problema común. Se entiende bien que los fallos de la IA están directamente relacionados con la integridad de la modelos de alimentación de datos. Lo que no se comprende tan bien es hasta qué punto la infraestructura de IA depende del contexto que rodea a los datos en el momento en que se ejecuta un modelo.
Por qué es importante la capa de contexto empresarial
• Los sistemas de IA son tan fiables como la contexto de datos detrás de ellos
• La gobernanza requiere visibilidad de los datos, las políticas y el acceso
• Las herramientas fragmentadas crean puntos ciegos y riesgo
• BigID y Atlan se unifican Inteligencia de datos y contexto para la gobernanza de la IA
• Las organizaciones pueden reducir el riesgo y acelerar la adopción de la IA
La capa de contexto empresarial
BigID y Atlán Se están asociando para brindar a las organizaciones que priorizan la IA datos y contexto confiables y conformes. Atlan define la capa de contexto empresarial como “la infraestructura gobernada entre su pila de datos y los sistemas de IA. Codifica el significado de los datos, incluidas las definiciones comerciales, las relaciones, las reglas operativas, el linaje y las políticas, para que los agentes de IA razonen correctamente en el momento de la inferencia.
Construyendo el capa de contexto empresarial Es complejo y requiere asociaciones y colaboración en todo el ecosistema de datos e IA. Sandipan Bhaumik, un líder de opinión en datos e IA de Databricks, acuñó la frase "deriva de contexto" en su blog. La capa de gobernanza que le faltaba a la IA empresarial. Bhaumik afirma que la deriva de contexto se produce cuando la infraestructura de evaluación de una IA se desacopla del contexto que determina el significado de una respuesta correcta en un momento dado. En otras palabras, la culpa no siempre recae en el modelo de IA ni en los datos utilizados, sino en la falta de contexto que rodea a los datos en el momento en que se ejecuta la IA.
Bhaumik define cuatro componentes clave del contexto empresarial. Estos cuatro componentes, que se muestran en la tabla a continuación, deben ser descubiertos, indexados e inferidos para garantizar que los modelos de IA generen resultados precisos de forma consistente.
Tabla 1: Componentes del contexto empresarial
| Componente | Definición |
| Contexto de datos | Los metadatos técnicos que describen la estructura, la ubicación y el linaje de los datos en fuentes estructuradas y no estructuradas. . |
| Contexto semántico | El significado empresarial, la lógica y las definiciones estandarizadas (por ejemplo, los términos del glosario) que proporcionan una interpretación coherente de los datos tanto para los humanos como para la IA. |
| Contexto político | Las normas regulatorias, de seguridad y de privacidad —como la retención, la clasificación de la sensibilidad y las alertas de riesgo— que rigen cómo se pueden utilizar los datos. |
| Contexto del usuario | Los detalles que permiten identificar a los usuarios, incluidos los permisos de acceso, la propiedad y el propósito previsto (caso de uso) de los datos a los que se accede. . |
BigID y la capa de contexto
La precisión de cualquier proyecto de datos e IA comienza con descubrimiento y clasificación de datos. En resumen, no puedes gestionar lo que no puedes ver. BigID proporciona la El mejor sistema de descubrimiento y clasificación de datos de la industria. Proporcionar una base sólida para el contexto, la visibilidad y el control de los datos.
Generar visibilidad, confianza y control de los datos permite a las organizaciones pasar de la parálisis de la IA a la producción de IA con una escalabilidad Plataforma de gobernanza de IA con resultados fiables y con el contexto adecuado. A continuación, se detalla cómo BigID y Atlan aportan valor a través de los cuatro componentes de contexto descritos anteriormente.
Contexto de datos
BigID enriquece la capa de contexto empresarial de Atlan con contexto para los datos dentro de un archivo, objeto o campo de base de datos, de modo que las organizaciones obtienen contexto de datos en datos no estructurados, estructurados y semiestructurados. El gráfico de datos empresariales de Atlan consume Etiquetas de clasificación y sensibilidad de BigID para informar a los flujos de trabajo de los agentes sobre qué datos usar (y cuáles no) para los modelos de IA.
Contexto semántico
El registro de metadatos de BigID proporciona un registro con estado de los metadatos técnicos de toda la infraestructura de datos de una organización en cualquier momento. Los metadatos técnicos de BigID enriquecen el catálogo de Atlan, ofreciendo a los usuarios empresariales un contexto adicional sobre el estado de las reglas de negocio en el momento en que se ejecutan los modelos de IA.
Contexto político
BigID asigna los datos confidenciales de una organización a las políticas de IA, seguridad y privacidad que rigen cómo se deben usar (o no usar) los datos, incluyendo: flujos de trabajo de gestión de riesgos de IA. BigID detecta cuando los datos de una organización no cumplen con la normativa y toma medidas para protegerlos de acuerdo con las políticas regulatorias. BigID enriquece el catálogo de datos de Atlan con esta información contextual. Las etiquetas de clasificación y las alertas de políticas se propagan a través de los elaborados gráficos de linaje de datos de Atlan, proporcionando a los propietarios de datos el contexto necesario para depurar los datos y optimizar los flujos de trabajo de IA.
Contexto del usuario
Las alertas de clasificación y políticas de BigID también se pueden usar para proporcionar contexto al usuario. Mediante tecnología de grafos patentada, BigID correlaciona los hallazgos de datos confidenciales en todos los conjuntos de datos de una empresa. La vista proporciona una imagen precisa de dónde se encuentran los datos confidenciales, quién o qué accede a ellos y el número de intentos de acceso. BigID invoca acciones directamente o mediante llamadas a la API de la capa de contexto empresarial para aplicar controles de gobernanza de acceso a los datos para proteger los datos según el rol del usuario.
Conclusión
BigID y Atlan ayudan a cerrar la brecha de contexto de la IA, permitiendo a las organizaciones aprovechar el valor de la IA con datos seguros y controlados. La Figura 1 muestra visualmente cómo BigID y Atlan proporcionan datos confiables y conformes a la normativa a través de la capa de contexto empresarial. Únete a la Atlán Activar evento virtual el 29 de abril Para obtener más información sobre cómo Atlan, BigID y el ecosistema de socios de la capa de contexto aceleran la IA confiable en producción.
Transformar el contexto de la IA en acción.
Asegúrese de que sus sistemas de IA funcionen con datos fiables y controlados, y con el contexto completo.
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