La guida Enterprise alla governance dell'AI: tre fattori di fiducia che non possono essere ignorati
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La guida Enterprise alla governance dell'AI: tre fattori di fiducia che non possono essere ignorati
Vista dettagliata di ogni pagina di slide, inclusi layout, contenuto chiave ed elementi visivi.
Slide del titolo con branding IBM Institute for Business Value. Sottotitolo: Tre fattori di fiducia che non possono essere ignorati.
Titolo allineato a sinistra con tipografia grande, grafica geometrica astratta viola/blu a destra, logo IBM in basso a sinistra
Introduzione alla serie di ricerche IBM IBV sull'AI generativa. Spiega che il report fa parte di una serie in corso sulle opportunità e le sfide dell'AI generativa per le organizzazioni di tutto il mondo.
Layout a due colonne con testo a sinistra e illustrazione a tema governance a destra con una bilancia e icone connesse
Il 77% dei leader aziendali afferma che la gen AI è pronta per il mercato. La gen AI sta riducendo i tempi di codifica, personalizzando le interazioni, automatizzando la cybersecurity. I rischi legati all'AI sono in aumento: compliance, data bias, affidabilità e perdita di fiducia. La governance stabilisce framework allineati con valori etici e umani.
Layout di testo a due colonne con cerchi decorativi dell'indicatore di avanzamento in alto che mostrano diversi stati di completamento
Il 74% degli intervistati ritiene che la governance avrà un forte impatto nei prossimi 3 anni man mano che le barriere all'adozione della gen AI vengono rimosse. Tuttavia, solo il 21% ritiene che la maturità della propria organizzazione in materia di governance sia all'avanguardia.
Colonna di testo a sinistra con risultati chiave, il lato destro presenta una visualizzazione dei dati con un grande diagramma di Venn con statistiche del 74% e del 21%
Il 63% dei CRO e dei CFO si concentra sui rischi normativi e di compliance. Il 60% dei CEO sta valutando la possibilità di imporre ulteriori policy sull'AI. Tuttavia, solo il 29% dei CRO e dei CFO afferma che questi rischi sono stati sufficientemente affrontati. Il 27% delle società quotate in borsa ha citato la regolamentazione dell'AI come rischio nei documenti SEC.
Colonna di testo a sinistra, il lato destro presenta un'infografica a cerchi impilati con statistiche del 63%, 60% e 29%
Fattore di fiducia 1: Responsabilità (Chi è responsabile della governance dell'AI?). Fattore di fiducia 2: Trasparenza (Come valutate le fonti dei dati e cosa viene condiviso su di esse?). Fattore di fiducia 3: Spiegabilità (Come spiegate l'output dei sistemi e dei modelli di AI?).
Layout a tre colonne con intestazioni di icone, ogni colonna dedicata a un fattore di fiducia con testo descrittivo
Definisce trasparenza, spiegabilità e provenienza. La governance si basa su trasparenza, spiegabilità e provenienza per dirigere, valutare, monitorare e intraprendere azioni correttive in tutte le fasi del ciclo di vita dell'AI.
Layout di testo a tre colonne a larghezza intera con indicatori di flusso di processo in alto
Il 60% dei dirigenti C-suite ha nominato champion della gen AI chiaramente definiti. Il 59% ha un diretto responsabile dell'integrazione dell'AI a livello aziendale. L'80% ha una funzione di rischio separata dedicata all'AI o alla gen AI.
Apertura della sezione con banner del Fattore di fiducia 1, colonna di testo a sinistra, il lato destro presenta un'illustrazione del flusso di lavoro/approvazione
Il 47% ha istituito un consiglio etico per l'AI generativa. La spesa per l'etica dell'AI è aumentata dal 2,9% nel 2022 al 4,6% nel 2024, e si prevede che raggiungerà il 5,4% nel 2025. Il 68% dei CEO afferma che la governance per la gen AI deve essere integrata in anticipo nella fase di progettazione.
Layout di testo a tre colonne con callout delle statistiche sulla crescita della spesa a destra che mostra la progressione anno su anno
5 elementi di azione: 1) Autorizzare un dirigente di alto livello a guidare la governance dell'AI. 2) Dare priorità allo sviluppo e all'implementazione responsabili dell'AI. 3) Garantire che la leadership senior allinei i principi con le pratiche. 4) Sviluppare una base culturale per le strutture di governance. 5) Promuovere la collaborazione con le parti interessate e i partner dell'ecosistema.
Testo di invito all'azione grande sul lato sinistro, cinque raccomandazioni numerate in tre colonne a destra
La Data & Trust Alliance (D&TA) è stata fondata nel 2020 da aziende leader tra cui Deloitte, GM, IBM, Johnson & Johnson, Mastercard, Meta, Nike, UPS. 27 membri in 18 settori. Citazione di Saira Jesani, Executive Director.
Apertura della sezione del case study con sfondo azzurro chiaro, layout a tre colonne con descrizione dell'organizzazione, citazione a destra
D&TA ha creato 22 campi di metadati per standard di provenienza dei dati intersettoriali. IBM ha testato gli standard all'inizio del 2024 per la pulizia dei dati dei set di dati di addestramento del modello fondazionale. Risultati: riduzione del 58% dei tempi di elaborazione della pulizia dei dati per dati di terze parti, riduzione del 62% per i dati di proprietà di IBM.
Continuazione del testo del case study a tre colonne con sfondo azzurro chiaro
Il 90% dei dati disponibili nel mondo è stato generato negli ultimi due anni. ~400 milioni di terabyte di dati creati quotidianamente, 150 zettabyte stimati per il 2024. Quasi la metà degli amministratori delegati intervistati è preoccupata per l'accuratezza e la distorsione.
Apertura della sezione con banner Trust Factor 2, colonna di testo a sinistra, il lato destro presenta un'illustrazione a tema trasparenza
La Figura 3 presenta 8 importanti domande a cui le organizzazioni devono rispondere: Chi è responsabile? I dati sono stati raccolti con il consenso? Rappresentano tutte le comunità? Gli esperti concordano sui dati corretti? Come si confronta il modello con l'essere umano? Cosa c'è nell'algoritmo? Quanto spesso viene controllato il modello? Come e per cosa viene controllato?
Colonne di testo a sinistra con griglia a destra di 8 schede di domande con icone
4 elementi di azione: 1) Istituire un team di governance dell'AI multidisciplinare. 2) Formare tutti alla trasparenza. 3) Porre domande che vadano oltre la conformità normativa. 4) Accogliere idee provenienti dall'esterno dell'organizzazione (principi OCSE citati).
Ampio testo di invito all'azione sul lato sinistro, quattro raccomandazioni numerate in tre colonne
Australia Post (5,8 miliardi di dollari di fatturato, 4.310 sedi) utilizza l'AI generativa per il servizio clienti. Dopo aver testato migliaia di chiamate di clienti e sequenze di tasti dei dipendenti, l'AI generativa sta indirizzando le richieste e rispondendo alle domande. Obiettivo: gestire il 40-60% delle chiamate tramite AI generativa. Post ha condotto una revisione dei dati, creando rigide procedure di governance dei dati.
Caso di studio con sfondo azzurro, layout a tre colonne, citazione evidenziata in basso
L'accettazione dell'AI è a un bivio. Il 35% degli intervistati nel Edelman Trust Barometer 2024 accetta l'innovazione dell'AI, ma quasi il 30% la rifiuta. Dimostrare l'affidabilità dell'AI sarà fondamentale per ottimizzarne l'impatto.
Apertura di sezione con banner Trust Factor 3, colonna di testo a sinistra, lato destro con illustrazione a tema spiegabilità
Figura 4: il 78% mantiene una documentazione solida con spiegabilità. Il 74% conduce valutazioni d'impatto etico per valutare il potenziale delle iniziative sugli stakeholder. Il 70% conduce test utente per la valutazione e la mitigazione dei rischi.
Colonna di testo a sinistra, lato destro con Figura 4 con tre schede metriche impilate che mostrano 78%, 74% e 70%
3 azioni: 1) Progettare sistemi di AI che facilitino la collaborazione e la supervisione uomo-AI. 2) Dare priorità all'output dell'AI che sia spiegabile e verificabile. 3) Incentivare i dipendenti a parlare apertamente se l'output dell'AI è confuso.
Ampio testo di invito all'azione sul lato sinistro, tre raccomandazioni numerate in tre colonne
Ci si può fidare dell'AI generativa? Sì, ma solo se le organizzazioni affrontano la governance con impegno ed entusiasmo. La governance deve essere integrata in ogni fase del ciclo di vita dell'AI. Il 79% afferma che è importante che i CEO parlino dell'uso etico della tecnologia. La governance dell'AI è una strategia fondamentale per la creazione di valore, la crescita e l'innovazione.
Titolo a sinistra con illustrazione circolare uomo-AI, corpo del testo a tre colonne con argomentazioni conclusive
Autori: Phaedra Boinodiris (Global Leader for Trustworthy AI, IBM Consulting), Brian Goehring (Associate Partner and AI Research Lead, IBM IBV), Milena Pribic (Design Principal, Ethical AI Practices), Catherine Quinlan (VP AI Ethics, IBM Chief Privacy Office). Report correlati elencati con URL.
Layout a quattro colonne: Autori, Collaboratori, descrizione IBM IBV, Report correlati
20 riferimenti e citazioni numerate, tra cui ricerche IBM, Forbes, Wall Street Journal, IEEE, OECD, World Economic Forum e Exploding Topics.
Elenco di riferimenti numerati a due colonne
Copyright IBM Corporation 2024. Prodotto in ottobre 2024. Dichiarazioni di non responsabilità legali standard IBM, avvisi sui marchi e certificazioni ambientali (FSC, Green-e).
Logo IBM in alto, testo legale nella colonna di destra, loghi di certificazione in basso
Codice QR che rimanda a ibm.co/consulting-ai
Copertina posteriore minimalista con codice QR in basso a sinistra
Domande comuni su questa slide e il contenuto della presentazione sottostante.
La guida si concentra su tre fattori di fiducia fondamentali: Accountability (chi è responsabile della governance dell'AI), Trasparenza (come si valutano le fonti di dati e cosa viene condiviso su di esse) e Spiegabilità (come si spiega l'output dei sistemi e dei modelli di AI). Ogni fattore include analisi dettagliate, statistiche e una guida pratica dedicata.
Questo modello è progettato per dirigenti C-suite, responsabili della governance dell'AI, responsabili della conformità, responsabili della privacy e professionisti della gestione del rischio enterprise che devono creare, presentare o comunicare strategie di governance dell'AI all'interno delle loro organizzazioni.
Il set include dati di ricerca IBM IBV come: il 74% ritiene che la governance avrà un forte impatto in 3 anni, solo il 21% riporta una governance matura, il 63% dei CRO/CFO si concentra sui rischi normativi, il 60% dei CEO desidera policy AI aggiuntive, la spesa per l'etica dell'AI è cresciuta dal 2,9% al 4,6% e il 78% mantiene la documentazione con la spiegabilità.
Sì, include due casi di studio dettagliati: la Data & Trust Alliance (D&TA) che dimostra standard di data provenance intersettoriali con miglioramenti dell'efficienza del 58-62% e Australia Post che mostra come una società di proprietà del governo implementa la trasparenza dell'AI con l'obiettivo di gestire il 40-60% delle chiamate dei clienti tramite gen AI.
La presentazione contiene 24 diapositive progettate professionalmente che coprono il framework completo di governance dell'AI, inclusi titolo, introduzione, tre sezioni sui fattori di fiducia con guide pratiche, due casi di studio, conclusione, crediti dell'autore e riferimenti.
Sì, questo modello fornisce un framework completo che può essere adattato alle esigenze specifiche di governance dell'AI della tua organizzazione. I tre fattori di fiducia, le guide pratiche e i punti dati fungono da base che puoi personalizzare con i dati, le policy e i casi di studio della tua organizzazione.
La presentazione presenta il design pulito e professionale di IBM con una caratteristica tavolozza di colori sfumati viola e blu, visualizzazioni di dati geometrici astratti, un'iconografia coerente e una chiara gerarchia tipografica. Il design bilancia l'impatto visivo con la leggibilità per il pubblico esecutivo.
Ogni fattore di fiducia include una guida pratica dedicata: Accountability offre 5 passaggi (leadership esecutiva, AI responsabile, fondamento culturale), Trasparenza fornisce 4 passaggi (team multidisciplinari, formazione, andare oltre la conformità) e Spiegabilità fornisce 3 passaggi (collaborazione uomo-AI, output verificabili, responsabilizzazione dei dipendenti).
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