Uno degli ostacoli principali per le aziende è comprendere come i dati vengano utilizzati attraverso sistemi complessi. Relyance AI, una startup nel campo della governance dei dati, ha recentemente lanciato una soluzione innovativa: la piattaforma Data Journeys. Questo strumento promette di offrire una visibilità senza precedenti sul flusso dei dati, riducendo del 80% i tempi necessari per garantire la conformità nell’uso dell’IA e affrontando la crescente crisi di fiducia legata all’adozione dell’intelligenza artificiale.
La piattaforma Data Journeys si distingue per la sua capacità di tracciare non solo dove i dati risiedono, ma anche come e perché vengono utilizzati attraverso applicazioni, servizi cloud e sistemi di terze parti. Questo approccio offre una visione completa del ciclo di vita dei dati, partendo dalla raccolta originale fino a ogni trasformazione e utilizzo successivo. A differenza delle tradizionali metodologie di tracciamento dei dati, che si concentrano su movimenti a livello di tabelle o colonne all’interno di sistemi specifici, Data Journeys inizia con l’analisi del codice, fornendo un contesto più profondo sul motivo per cui i dati vengono elaborati in determinati modi.
Secondo Abhi Sharma, CEO e co-fondatore di Relyance AI, la piattaforma offre valore in quattro aree critiche:
- Conformità e gestione del rischio: Le aziende possono ora dimostrare l’integrità delle loro pratiche di gestione dei dati, affrontando efficacemente la governance cieca che caratterizzava i sistemi precedenti.
- Rilevamento preciso dei bias: Piuttosto che esaminare solo il dataset immediato utilizzato per addestrare un modello, le aziende possono tracciare i potenziali bias fino alla loro origine, identificando come le trasformazioni dei dati possano influenzare i risultati.
- Spiegabilità e responsabilità: Per decisioni ad alto rischio, come l’approvazione di prestiti o diagnosi mediche, comprendere la provenienza completa dei dati diventa essenziale per garantire la trasparenza e la responsabilità.
- Conformità normativa: La piattaforma fornisce ciò che Sharma definisce un “punto di prova matematico”, aiutando le aziende a navigare attraverso regolamenti globali sempre più complessi.
Relyance AI afferma che la piattaforma consente un risparmio misurabile in termini di tempo. I clienti hanno riportato una riduzione del 70-80% nei tempi di documentazione della conformità e nella raccolta delle prove. Ciò che Sharma definisce “tempo per la certezza” — la capacità di rispondere rapidamente a domande su come dati specifici vengano utilizzati — è stato ridotto da ore a minuti.
Un esempio pratico riguarda un’azienda che stava cambiando processore di pagamento da Braintree a Stripe. Un ingegnere ha accidentalmente creato del codice che memorizzava informazioni sulla carta di credito in testo non criptato sotto il nome di colonna errato in Snowflake. Grazie alla rappresentazione visiva dei flussi di dati offerta da Data Journeys, questo potenziale incidente di sicurezza è stato individuato al momento del controllo del codice, evitando possibili problemi futuri.
Oltre a Data Journeys, Relyance AI ha introdotto InHost, un modello di implementazione autonoma progettato per organizzazioni con requisiti rigorosi di sovranità dei dati o operanti in settori altamente regolamentati. Settori come FinTech e sanità, tra gli altri, possono beneficiare di questa opzione, che garantisce che i dati sensibili rimangano all’interno dei confini organizzativi, rispondendo a preoccupazioni crescenti riguardo al trattamento dei dati regolamentati.
Relyance AI sta posizionando Data Journeys come parte di una strategia più ampia per diventare una “piattaforma unificata nativa dell’IA” per la conformità alla privacy globale, la gestione della postura di sicurezza dei dati e la governance dell’IA. Sharma ha rivelato che nella seconda metà dell’anno lanceranno una soluzione di governance dell’IA che offrirà una gestione a 360 gradi di tutta l’impronta dell’IA nell’ambiente aziendale, comprendendo conformità, monitoraggio etico in tempo reale, rilevamento dei bias e responsabilità per sistemi di IA di terze parti e interni.