Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Sicurezza dei dati, ciclo di vita e strategia per applicazioni di intelligenza artificiale generativa
Romain Vivier, Amazon Web Services
Luglio 2025 (cronologia dei documenti)
L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando il panorama aziendale. Consente livelli di innovazione, automazione e differenziazione competitiva senza precedenti. Tuttavia, la capacità di sfruttare appieno il suo potenziale dipende non solo da modelli potenti, ma anche da una strategia di dati solida e mirata. Questa guida descrive le sfide relative ai dati che sorgono nelle iniziative di intelligenza artificiale generativa e offre indicazioni chiare su come superarle e ottenere risultati aziendali significativi.
Uno dei cambiamenti più fondamentali apportati dall'IA generativa è la sua dipendenza da grandi volumi di dati non strutturati e multimodali. L'apprendimento automatico tradizionale dipende in genere da set di dati strutturati ed etichettati. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale generativa imparano da testo, immagini, audio, codice e video che sono spesso senza etichetta e altamente variabili. Le organizzazioni devono quindi rivalutare ed espandere le loro strategie di dati tradizionali per includere questi nuovi tipi di dati. In questo modo possono creare applicazioni più sensibili al contesto, migliorare le esperienze degli utenti, aumentare la produttività e accelerare la generazione di contenuti, riducendo al contempo la dipendenza dall'input manuale.
La guida delinea l'intero ciclo di vita dei dati che supporta un'efficace implementazione dell'IA generativa. Ciò include la preparazione e la pulizia di set di dati su larga scala, l'implementazione di pipeline Retrieval Augmented Generation (RAG) per mantenere aggiornato il contesto dei modelli, l'ottimizzazione dei dati specifici del dominio e la creazione di cicli di feedback continui. Se completate correttamente, queste attività migliorano le prestazioni e la pertinenza del modello. Offrono inoltre un valore aziendale tangibile attraverso una distribuzione più rapida dei casi d'uso dell'IA, un migliore supporto decisionale e una maggiore efficienza nelle operazioni.
La sicurezza e la governance sono presentate come pilastri fondamentali del successo. La guida spiega come contribuire a proteggere le informazioni sensibili, applicare i controlli di accesso e affrontare i rischi (come allucinazioni, avvelenamento dei dati e attacchi avversi). L'integrazione di solide pratiche di governance e monitoraggio nel flusso di lavoro generativo dell'IA supporta i requisiti di conformità normativa, aiuta a proteggere la reputazione dell'azienda e crea fiducia interna ed esterna nei sistemi di intelligenza artificiale. Descrive inoltre le sfide dell'intelligenza artificiale agentica relative ai dati e sottolinea la necessità di gestione delle identità, tracciabilità e una solida sicurezza nei sistemi basati su agenti.
Questa guida collega inoltre la strategia dei dati a ciascuna fase dell'adozione dell'IA generativa: immaginazione, sperimentazione, lancio e scalabilità. Per ulteriori informazioni su questo modello, consulta Modello di maturità per l'adozione dell'IA generativa su. AWS In ogni fase, l'organizzazione deve allineare la propria infrastruttura di dati, il modello di governance e la prontezza operativa agli obiettivi aziendali. Questo allineamento consente un percorso più rapido verso la produzione, mitiga i rischi e assicura che le soluzioni di intelligenza artificiale generativa possano scalare in modo responsabile e sostenibile in tutta l'azienda.
In sintesi, una solida strategia di dati è un prerequisito per il successo dell'IA generativa. Organizations che trattano i dati come una risorsa strategica e investono in governance, qualità e sicurezza si trovano in una posizione migliore per implementare l'IA generativa con sicurezza. Possono passare più rapidamente dalla sperimentazione alla trasformazione a livello aziendale e ottenere risultati misurabili, come una migliore esperienza dei clienti, l'efficienza operativa e un vantaggio competitivo a lungo termine.
Destinatari principali
Questa guida è destinata ai leader aziendali, ai professionisti dei dati e ai decisori tecnologici che desiderano creare e rendere operativa una strategia di dati solida e scalabile per l'IA generativa. Le raccomandazioni contenute in questa guida sono adatte alle aziende che intraprendono o stanno facendo progredire il loro percorso verso l'IA generativa. Ti aiuta ad allineare la strategia dei dati, la governance e i framework di sicurezza per massimizzare il valore aziendale e i vantaggi dell'IA generativa. Per comprendere i concetti e le raccomandazioni di questa guida, è necessario conoscere i concetti fondamentali di intelligenza artificiale e dati e conoscere le basi della governance e della conformità IT aziendale.
Obiettivi
Modificare la strategia dei dati in base ai consigli di questa guida può avere i seguenti vantaggi:
-
Scopri in che modo i requisiti e le pratiche relative ai dati differiscono tra il machine learning tradizionale e l'intelligenza artificiale generativa e scopri cosa significano queste differenze per la tua strategia aziendale in materia di dati.
-
Comprendi le differenze tra i dati strutturati ed etichettati per il machine learning tradizionale e i dati multimodali non strutturati che alimentano l'IA generativa.
-
Oltre alle pratiche di machine learning consolidate, scopri perché i modelli di intelligenza artificiale generativa richiedono nuovi approcci alla preparazione, all'integrazione e alla governance dei dati.
-
Scopri come la sintesi dei dati tramite l'intelligenza artificiale generativa può accelerare i casi d'uso del machine learning più tradizionali.
