Con l’espansione delle applicazioni di intelligenza artificiale (IA) nelle imprese, emerge la necessità di garantire che questi sistemi siano non solo efficienti, ma anche trasparenti e responsabili. L’articolo di VentureBeat, The case for embedding audit trails in AI systems before scaling, evidenzia come l’integrazione di tracciamenti degli audit (audit trails) sin dalle fasi iniziali dello sviluppo possa prevenire rischi legali, operativi e reputazionali.
Man mano che le aziende implementano l’IA in produzione, è fondamentale disporre di pipeline robuste, gestibili e tracciabili. Senza controlli adeguati, le organizzazioni potrebbero non essere consapevoli di ciò che accade all’interno dei loro sistemi IA e potrebbero scoprire eventuali problemi troppo tardi, quando qualcosa va storto o quando non riescono a rispettare le normative. Kevin Kiley, presidente della società di orchestrazione aziendale Airia, sottolinea l’importanza di avere visibilità e la capacità di risalire ai log di audit per comprendere quali informazioni sono state fornite e in quale momento. Questo è cruciale per identificare se un errore è stato causato da un attore malintenzionato, da un dipendente interno non consapevole o da una “allucinazione” del modello IA.
Idealmente, la robustezza e i tracciamenti degli audit dovrebbero essere incorporati nei sistemi IA sin dalle prime fasi. Comprendere i potenziali rischi di una nuova applicazione o agente IA e garantire che continuino a funzionare secondo gli standard prima del deployment aiuterebbe a ridurre le preoccupazioni nell’introdurre l’IA in produzione. Tuttavia, molte organizzazioni non hanno progettato inizialmente i loro sistemi con la tracciabilità e la verificabilità in mente. Molti programmi pilota di IA sono iniziati come esperimenti senza uno strato di orchestrazione o un audit trail.
La domanda cruciale che le aziende devono affrontare ora è come gestire tutti gli agenti e le applicazioni, garantire che le loro pipeline rimangano robuste e, se qualcosa va storto, sapere cosa è successo e monitorare le performance dell’IA.
Prima di costruire qualsiasi applicazione IA, gli esperti suggeriscono che le organizzazioni dovrebbero fare un inventario dei loro dati. Se un’azienda sa quali dati sono accessibili ai sistemi IA e quali dati ha utilizzato per affinare un modello, ha una base di riferimento per confrontare le performance a lungo termine. Yrieix Garnier, vicepresidente dei prodotti presso DataDog, evidenzia la difficoltà di validare se il sistema sta effettivamente funzionando correttamente senza un sistema di riferimento adeguato.
Una volta identificati e localizzati i dati, è necessario stabilire una versione dei dataset, assegnando essenzialmente un timestamp o un numero di versione, per rendere gli esperimenti riproducibili e comprendere cosa è cambiato nel modello. Questi dataset e modelli, insieme a qualsiasi applicazione che utilizza questi modelli o agenti specifici, utenti autorizzati e i numeri di runtime di base, possono essere caricati in una piattaforma di orchestrazione o osservabilità.
Gli esperti suggeriscono che le aziende considerino piattaforme open-source come MLFlow, LangChain e Grafana, che offrono istruzioni e monitoraggio granulari e flessibili per agenti e modelli. Le aziende possono scegliere di sviluppare la loro pipeline IA attraverso una piattaforma end-to-end, come DataDog, o utilizzare vari strumenti interconnessi da AWS.
Un’altra considerazione per le aziende è integrare un sistema che mappi le risposte degli agenti e delle applicazioni agli strumenti di conformità o alle politiche di IA responsabile. Servizi come quelli offerti da AWS e Microsoft tracciano gli strumenti IA e quanto aderiscano alle linee guida e alle politiche stabilite dall’utente.
La trasparenza è fondamentale. Kevin Kiley sottolinea che non avere visibilità su come funzionano i sistemi IA non è più accettabile. Indipendentemente dal caso d’uso o dall’industria, si verificheranno situazioni in cui è necessaria flessibilità, e un sistema chiuso non funzionerà. Esistono fornitori con ottimi strumenti, ma sono “scatole nere” in cui non si sa come arrivano alle decisioni. Non si ha la possibilità di intercettare o intervenire nei punti in cui si potrebbe volerlo fare.