Los líderes empresariales y tecnológicos están bajo una presión cada vez mayor para demostrar que están capturando y utilizando datos de conformidad con las normas y los procesos internos pertinentes. y la expansión del uso de inteligencia artificial (IA) sólo ha aumentado esa presión. Entonces, ya sea que se trate de pautas «simples» o de legislación real (que se publicará próximamente en la UE, por ejemplo), las empresas deben estar listas para brindar evidencia clara de que sus modelos son éticos y libres de prejuicios. Y más allá de la regulación, muchas organizaciones solo quieren poder demostrarles a sus clientes que sus datos son confiables y que no han sido manipulados para generar confianza.
Estos son tres de los desafíos de integridad de datos más comunes con los que luchan las organizaciones; vea si alguno de estos le suena familiar:
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Demostrar la procedencia de los datos. Hay muchas situaciones en las que las empresas tienen que demostrar dónde obtuvieron los datos e identificar quién les dio permiso para tener esos datos. Esto puede aplicarse a los datos utilizados internamente con fines analíticos o información que se pone a disposición del público.
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Determinación de la integridad de los datos. ¿Son estos los datos originales o han sido alterados? Si hay cambios en los datos, ¿son legítimos? Estas preguntas perennes y frecuentes pueden causar grandes desafíos, y la capacidad de responder con certeza es esencial para una operación de datos eficiente y confiable.
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Proporcionar una pista de auditoría del uso de datos y el cumplimiento del proceso. Muchas empresas ya cuentan con procesos para documentar su cumplimiento de los requisitos de privacidad de datos. Aún así, un número menor tiene procesos para garantizar que aplican principios éticos en el desarrollo de sus modelos de IA. Eso no será suficiente para muchas organizaciones, con la inminente regulación de la IA en la UE y los requisitos para demostrar el cumplimiento cada vez más estrictos en general.
Si estas son áreas con las que su organización lucha, hay buenas noticias: blockchain (tecnología de contabilidad distribuida) puede ayudar a preservar la integridad de los datos y demostrar la confiabilidad de los procesos centrados en datos.
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Esta publicación fue escrita por la vicepresidenta y analista principal Martha Bennett y apareció originalmente aquí.
