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Come governare i dati per l’AI: guida pratica in 5 fasi

Scopri un framework pratico in cinque fasi per classificare, ripulire, controllare e gestire i dati aziendali, così da consentire alla tua organizzazione di adottare l’AI con maggiore fiducia.

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Come governare i dati per l’AI: guida pratica in 5 fasi

Por AvePoint

L’AI è oggi una delle fonti di dati in più rapida crescita che la tua organizzazione deve governare. Ogni riepilogo, bozza e report generato si aggiunge a una quantità crescente di contenuti che non dispone della stessa tracciabilità e di una chiara ownership tipiche dei contenuti creati dalle persone. Inoltre, la maggior parte dei sistemi di classificazione non è stata progettata per gestire questa nuova realtà.

Cosa troverai nella guida

La guida pratica Come governare i dati per l’AI offre un approccio sintetico e concreto per preparare i dati aziendali a Microsoft 365 Copilot, agli agenti AI, alle pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e ad altre esperienze basate sull’AI. All’interno troverai:

Quattro rischi legati all’adozione dell’AI su dati non governati, tra cui proliferazione dei dati, risultati non affidabili, ritardi nell’implementazione e potenziale esposizione di informazioni sensibili.
Scenari di rischio concreti relativi a Copilot e alla ricerca aziendale, alle pipeline RAG, allo spostamento di contenuti tra ambienti cloud e agli agenti autonomi che gestiscono dati soggetti a normative.
Tre livelli di maturità della classificazione dei dati per aiutarti a valutare se il tuo attuale modello è statico, periodico o dinamico.
Un framework in cinque fasi per preparare i dati all’AI, che comprende classificazione, pulizia dei dati, controllo degli accessi, gestione del ciclo di vita e governance dei contenuti generati dall’AI.

Cosa imparerai

Identificare in che modo la proliferazione dei dati, i contenuti obsoleti, un’ownership poco chiara e controlli degli accessi non aggiornati aumentano i rischi legati all’AI.
Valutare il livello di maturità della classificazione dei dati della tua organizzazione e individuare dove controlli statici o periodici possono creare punti ciechi per l’AI.
Applicare un framework in cinque fasi per classificare i dati, eliminare i contenuti ridondanti, controllare gli accessi, gestire il ciclo di vita delle informazioni e governare i contenuti generati dall’AI.

Prepara i tuoi dati prima che l’AI ne riveli le lacune

Non puoi governare efficacemente l’AI senza governare i dati su cui si basa. Scopri come AvePoint aiuta le organizzazioni a classificare continuamente le informazioni, collegare i segnali di classificazione alle decisioni di conservazione ed eliminazione e definire le priorità di ripristino in base all’attuale livello di sensibilità dei dati aziendali.

Domande frequenti

1. Quali sono i principali rischi dell’utilizzo dell’AI con dati non governati?

Implementare l’AI su dati non governati può esporre informazioni sensibili, generare risultati non affidabili, rallentare l’adozione e aumentare i rischi di compliance. La governance dei dati contribuisce a garantire che i sistemi AI utilizzino informazioni accurate, sicure e adeguatamente classificate.

2. Che cos’è un framework di dati AI-ready?

Un framework di dati AI-ready è un approccio strutturato per preparare le informazioni aziendali all’utilizzo dell’AI. In genere comprende la classificazione dei dati, l’eliminazione dei contenuti ridondanti, il controllo degli accessi, la gestione del ciclo di vita delle informazioni e la governance dei contenuti generati dall’AI.

3. Come possono le organizzazioni preparare i dati per Microsoft 365 Copilot e gli agenti AI?

Le organizzazioni possono preparare i propri dati per Copilot e gli agenti AI identificando le informazioni sensibili, eliminando i contenuti ridondanti, verificando le autorizzazioni, applicando policy di conservazione e definendo controlli di governance in grado di adattarsi continuamente all’evoluzione dei dati.