Como a IBM e a Data & Trust Alliance estão promovendo uma maior transparência no ecossistema de dados

A forte governança de dados é fundamental para a governança robusta de inteligência artificial (IA). As empresas que desenvolvem ou implantam a IA responsável devem começar com uma forte governança de dados para se preparar para os regulamentos atuais ou futuros e criar IA explicável, transparente e justa.

A transparência sobre dados é essencial para qualquer organização que use dados para conduzir a tomada de decisões ou moldar estratégias de negócios. Ajuda a criar confiança, responsabilidade e credibilidade, tornando os dados e seus processos de governança acessíveis e compreensíveis. No entanto, essa transparência pode ser prejudicada por metadados do conjunto de dados incompletos ou pouco claros, geralmente exigindo uma investigação manual demorada para resolver.

Para ajudar a resolver esse problema, a IBM fez uma parceria com o Data & Trust Alliance e 18 outras empresas para co-criar e testar o Padrões de proveniência de dadosos primeiros padrões entre indústrias para metadados para ajudar a descrever a origem dos dados, a linhagem e a adequação ao objetivo. Nosso estudo de caso, “Otimizando a governança de dados com os padrões de proveniência de dados da Data & Trust Alliance”. descreve nossa metodologia de teste e os resultados que observamos.

Avançando a confiança e a qualidade dos dados com padrões de proveniência de dados

Durante o teste dos padrões de proveniência de dados, observamos melhorias no tempo geral de revisão de liberação de dados. Nossas descobertas iniciais também sugerem que os padrões de proveniência de dados podem melhorar a qualidade geral dos dados.

Devido à promessa desses resultados iniciais, estamos alinhando nossos padrões de dados internos com os padrões de proveniência de dados, quando apropriado. Esse alinhamento nos ajuda a responder com eficiência ao volume rápido de solicitações de liberação de dados, mantendo nossos altos padrões para aquisição de dados responsável. Isso é crucial porque, como uma empresa que está em operação há mais de 110 anos, sabemos que a confiança é uma das principais razões para a nossa longevidade.

Para a IBM, a construção de IA confiável significa ter princípios claros de confiança e transparência, colocar esses princípios em prática e incorporar a ética em todas as facetas do ciclo de vida da IA. Por exemplo, os modelos de fundação IBM® Granite ™ estão entre o mais transparente do mundograças em parte à sua adesão à governança de dados e aos critérios de risco habilitados pelo nosso processo de revisão de liberação de dados existente.

Esses novos padrões de proveniência de dados entre indústrias podem ajudar a preencher uma lacuna crítica, permitindo uma maior transparência sobre a proveniência de dados e promovendo o desenvolvimento de IA confiável e responsável em todos os setores. Congratulamo -nos com sua adoção no ecossistema de dados e estamos prontos para apoiar os clientes na implementação de suas próprias estruturas de governança de dados.

Explore o estudo Aprenda sobre a IA responsável na IBM