Governance degli agenti AI: l’importanza della qualità dei dati aziendali

La preparazione degli agenti di intelligenza artificiale (AI) per la produzione non può limitarsi alla mera valutazione dei modelli. Infatti, la qualità delle decisioni che questi agenti sono in grado di prendere dipende in gran parte dalla qualità, dalla pertinenza e dal controllo dei dati a cui hanno accesso. Dati obsoleti, record duplicati o materiale non correttamente classificato possono portare a decisioni errate su vasta scala.

Molte organizzazioni stanno accelerando l’adozione di agenti AI senza affrontare il problema fondamentale dei dati, contribuendo così a un divario crescente tra implementazione e governance. Questo fenomeno spiega, in parte, perché la maggior parte dei progetti di AI non riesce a generare un ritorno sull’investimento atteso. Prima di concedere accesso a un agente, è cruciale 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, in particolare, richiedono attenzione: applicazioni ritirate possono contenere informazioni utili ma anche dati obsoleti o soggetti 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, evitando insiemi più estesi che potrebbero essere tecnicamente collegabili. La provenienza delle informazioni è altresì rilevante: gli agenti devono saper distinguere tra sistemi di record correnti e archivi storici, conoscere la data di aggiornamento dei dati e le politiche applicabili.

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.

La responsabilità non può ricadere esclusivamente sul team tecnologico: i settori della sicurezza, dei dati, della privacy, legale e di compliance hanno ruoli specifici, ma è necessario nominare un responsabile aziendale che si occupi 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 una maggiore autonomia.