Il software di governance dell'IA è un insieme di strumenti e framework progettati per supervisionare, regolare e gestire lo sviluppo, il dispiegamento e l'operazione responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale. Garantisce che le tecnologie di intelligenza artificiale siano etiche, trasparenti, sicure e conformi agli standard legali e normativi.
Il software di governance dell'IA è utilizzato da team di scienza dei dati e sviluppo dell'IA, team di conformità e legali, team IT e di sicurezza, e così via. Questo software aiuta nella raccolta dei dati e nel dispiegamento dei modelli, garantendo trasparenza e responsabilità. Riduce il rischio di violazioni normative e responsabilità legali automatizzando i controlli di conformità e monitorando le violazioni.
Fornisce anche tracciabilità degli audit per dimostrare la conformità durante le revisioni interne o gli audit esterni, garantendo che i sistemi di intelligenza artificiale rimangano allineati con le normative in evoluzione. Gli scienziati dei dati, i team di sviluppo dell'IA e i team di gestione della conformità e del rischio utilizzano principalmente questo strumento.
Il software offre funzionalità come rilevamento dei bias, gestione del rischio, spiegabilità, monitoraggio della conformità e gestione del ciclo di vita, consentendo alle organizzazioni di mitigare i rischi, garantire la responsabilità e mantenere il controllo sui loro sistemi di intelligenza artificiale durante tutto il loro ciclo di vita. Sebbene possa condividere alcune somiglianze con le piattaforme MLOps o il software di gestione della privacy dei dati, il software di governance dell'IA ha un'enfasi unica sugli aspetti etici, legali e normativi dell'IA.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Governance dell'IA, un prodotto deve:
Mappare e confrontare automaticamente le politiche di governance dell'IA con le pratiche effettive di sviluppo e dispiegamento
Misurare l'allineamento etico dei sistemi di intelligenza artificiale per garantire conformità, equità, trasparenza e sicurezza
Identificare e dare priorità ai rischi dell'IA utilizzando algoritmi avanzati, prevenire vulnerabilità critiche e mitigare i rischi quando necessario.
Garantire la prontezza alla conformità tramite la raccolta di prove per superare gli audit
