Imagínese esto: su empresa acaba de implementar su primera aplicación de IA generativa. Los resultados iniciales son prometedores, pero a medida que se planea resquilar entre departamentos, surgen preguntas críticas. ¿Cómo impondrá una seguridad constante, evitará el sesgo del maniquí y mantendrá el control a medida que se multipliquen las aplicaciones de IA?
Resulta que no estás solo. A Sondeo de McKinsey Un estudio que albarca más de 750 líderes en 38 países revela tanto desafíos como oportunidades al construir una táctica de gobernanza. Si correctamente las organizaciones están comprometiendo importantes bienes (la mayoría planea volver más de $1 millón en IA responsable), persisten los obstáculos a la implementación. Las lagunas de conocimiento representan la principal barrera para más del 50% de los encuestados, y el 40% citó la incertidumbre regulatoria.
Sin retención, las empresas con programas de IA responsable establecidos reportan beneficios sustanciales: el 42% ve una maduro eficiencia empresarial, mientras que el 34% experimenta una maduro confianza de los consumidores. Estos resultados señalan por qué una mandato sólida de riesgos es fundamental para disfrutar todo el potencial de la IA.
IA responsable: poco innegociable desde el primer día
Al Centro de innovación de IA generativa de AWShemos observado que las organizaciones que logran los resultados más sólidos incorporan la gobernanza en su ADN desde el principio. Esto se alinea con el compromiso de AWS con el ampliación responsable de la IA, como lo demuestra nuestro nuevo dispersión de la Lupa de IA responsable y correctamente diseñada de AWSun situación integral para implementar prácticas responsables durante todo el ciclo de vida del ampliación.
El Centro de Innovación ha empollón consistentemente estos principios al adoptar una responsable por diseño filosofía, analizando cuidadosamente los casos de uso y siguiendo pautas respaldadas por la ciencia. Este enfoque llevó a nuestra Alternativa de inteligencia de riesgos de IA (AIRI)que transforma estas mejores prácticas en controles de gobernanza automatizados y ejecutables, lo que hace que la implementación responsable de la IA sea alcanzable y escalable.
Cuatro consejos para implementaciones de IA generativa responsables y seguras
A partir de nuestra experiencia ayudando a más de mil organizaciones en todas las industrias y geografías, a continuación presentamos estrategias secreto para integrar controles sólidos de gobernanza y seguridad en el ampliación, revisión e implementación de aplicaciones de IA a través de un proceso automatizado y fluido.
1 – Adoptar una mentalidad de gobernanza por diseño
En el Centro de Innovación, trabajamos diariamente con organizaciones a la vanguardia de la acogida de IA generativa y agente. Hemos observado un patrón constante: si correctamente la promesa de la IA generativa cautiva a los líderes empresariales, a menudo les cuesta trazar un camino en dirección a una implementación responsable y segura. Las organizaciones que logran los resultados más impresionantes establecen una mentalidad de gobernanza por diseño desde el principio, tratando la mandato de riesgos de la IA y las consideraciones responsables de la IA como instrumentos fundamentales en emplazamiento de casillas de comprobación de cumplimiento. Este enfoque transforma la gobernanza de una barrera percibida a una preeminencia estratégica para una innovación más rápida mientras se mantienen los controles adecuados. Al incorporar la gobernanza en el propio proceso de ampliación, estas organizaciones pueden resquilar sus iniciativas de IA con maduro confianza y seguridad.
2 – Alinear la tecnología, los negocios y la gobernanza
La ocupación principal del Centro de Innovación es ayudar a los clientes a desarrollar e implementar soluciones de IA para satisfacer las micción comerciales y, al mismo tiempo, disfrutar los servicios de AWS más óptimos. Sin retención, la exploración técnica debe ir de la mano de la planificación de la gobernanza. Piense en ello como si dirigiera una fanfarria: no coordinaría una sinfonía sin comprender cómo funciona cada utensilio y cómo armonizan entre sí. De modo similar, una gobernanza eficaz de la IA requiere una comprensión profunda de la tecnología subyacente ayer de implementar controles. Ayudamos a las organizaciones a establecer conexiones claras entre las capacidades tecnológicas, los objetivos comerciales y los requisitos de gobernanza desde el principio, asegurándonos de que estos tres instrumentos funcionen en conjunto.
3 – Incorporar la seguridad como puerta de entrada a la gobernanza
A posteriori de establecer una mentalidad de gobernanza por diseño y alinear los objetivos empresariales, tecnológicos y de gobernanza, el futuro paso crucial es la implementación. Hemos descubierto que la seguridad sirve como el punto de entrada más eficaz para poner en funcionamiento una gobernanza integral de la IA. La seguridad no solo proporciona una protección positivo, sino que incluso respalda la innovación responsable al ocasionar confianza en la saco de los sistemas de IA. El enfoque utilizado por el Centro de Innovación enfatiza la seguridad desde el diseño durante todo el proceso de implementación, desde la protección básica de la infraestructura hasta la detección sofisticada de amenazas en flujos de trabajo complejos.
Para respaldar este enfoque, ayudamos a los clientes a disfrutar capacidades como la Agente de seguridad de AWSque automatiza la potencia de seguridad durante todo el ciclo de vida del ampliación. Este agente de frontera realiza revisiones de seguridad personalizadas y pruebas de penetración basadas en estándares definidos centralmente, lo que ayuda a las organizaciones a ampliar su experiencia en seguridad para igualar la velocidad de ampliación.
Este enfoque que prioriza la seguridad sustenta un conjunto más amplio de controles de gobernanza. El Situación de IA responsable de AWS une equidad, explicabilidad, privacidad y seguridad, controlabilidad, certeza y solidez, gobernanza y transparencia en un enfoque cohesivo. A medida que los sistemas de IA se integran más profundamente en los procesos de negocios y la toma de decisiones autónoma, automatizar estos controles mientras se mantiene una supervisión rigurosa se vuelve crucial para resquilar con éxito.
4 – Automatizar la gobernanza a escalera empresarial
Una vez establecidos los instrumentos fundamentales (mentalidad, vinculación y controles de seguridad), las organizaciones necesitan una forma de resquilar sistemáticamente sus esfuerzos de gobernanza. Aquí es donde entra en pasatiempo la alternativa AIRI. En emplazamiento de crear nuevos procesos, pone en maña los principios y controles que hemos analizado a través de la automatización, en un enfoque por fases.
La bloque de la alternativa se integra perfectamente con los flujos de trabajo existentes a través de un proceso de tres pasos: entrada del beneficiario, evaluación automatizada e información procesable. Analiza todo, desde el código fuente hasta la documentación del sistema, utilizando técnicas avanzadas como el procesamiento automatizado de documentos y evaluaciones basadas en LLM para realizar evaluaciones de riesgos integrales. Lo más importante es que realiza pruebas dinámicas de sistemas de IA generativa, verificando la coherencia semántica y las posibles vulnerabilidades mientras se adapta a los requisitos específicos de cada ordenamiento y a los estándares de la industria.
De la teoría a la maña
La verdadera medida de la gobernanza eficaz de la IA es cómo evoluciona con una ordenamiento manteniendo estándares rigurosos a escalera. Cuando se implementa con éxito, la gobernanza automatizada permite a los equipos centrarse en la innovación, con la confianza de que sus sistemas de IA funcionan internamente de las barreras de seguridad adecuadas. Un ejemplo convincente proviene de nuestra colaboración con Ryanairel asociación ligero más vasto de Europa. A medida que avanzan en dirección a los 300 millones de pasajeros para 2034, Ryanair necesitaba una gobernanza responsable de la IA para su aplicación para la tripulación de cabina, que proporciona al personal de primera trayecto información operativa crucial. Utilizando Amazon Bedrock, el Centro de Innovación realizó una evaluación basada en IA. Esto estableció una mandato de riesgos transparente y basada en datos donde ayer era difícil cuantificar los riesgos, creando un maniquí para la gobernanza responsable de la IA que Ryanair ahora puede expandir a toda su cartera de IA.
Esta implementación demuestra el impacto más amplio de la gobernanza sistemática de la IA. Las organizaciones que utilizan este situación informan constantemente sobre caminos acelerados en dirección a la producción, reducción del trabajo manual y capacidades mejoradas de mandato de riesgos. Lo más importante es que han conseguido una musculoso vinculación interfuncional, desde los equipos de tecnología hasta los legales y los de seguridad, todos trabajando con objetivos claros y mensurables.
Una saco para la innovación
La gobernanza responsable de la IA no es una cortapisa, es un catalizador. Al incorporar la gobernanza en el tejido del ampliación de la IA, las organizaciones pueden innovar con confianza, sabiendo que tienen los controles para resquilar de forma segura y responsable. El ejemplo preparatorio demuestra cómo la gobernanza automatizada transforma los marcos teóricos en soluciones prácticas que impulsan el valencia empresarial y al mismo tiempo mantienen la confianza.
Obtenga más información sobre el Centro de innovación de IA generativa de AWS y cómo ayudamos a organizaciones de diferentes tamaños a implementar una IA responsable para complementar sus objetivos comerciales.
Acerca de los autores
Ségolene Dessertine-Panhard es el líder tecnológico mundial para iniciativas de gobernanza de IA responsable y de IA en el Centro de innovación de IA generativa de AWS. En este puesto, apoya a los clientes de AWS en la ampliación de sus estrategias de IA generativa mediante la implementación de procesos de gobernanza sólidos y sistemas eficaces de mandato de riesgos de ciberseguridad e IA, aprovechando las capacidades de AWS y los modelos científicos de última engendramiento. Antaño de unirse a AWS en 2018, fue profesora de Finanzas a tiempo completo en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York. Asimismo se desempeñó durante varios abriles como consultora independiente en disputas financieras e investigaciones regulatorias. Tiene un doctorado. de la Universidad de la Sorbona de París.
Sri Elaprolu Se desempeña como Director del Centro de Innovación de IA Generativa de AWS, donde aprovecha casi tres décadas de experiencia en liderazgo tecnológico para impulsar la innovación en inteligencia industrial y educación necesario. En este puesto, lidera un equipo mundial de científicos e ingenieros de educación necesario que desarrollan e implementan soluciones avanzadas de IA generativa y agente para organizaciones empresariales y gubernamentales que enfrentan desafíos comerciales complejos. A lo extenso de sus casi 13 abriles en AWS, Sri ha ocupado progresivamente puestos de detención nivel, incluido el liderazgo de equipos científicos de educación necesario que se asociaron con organizaciones de detención perfil como la NFL, Cerner y la NASA. Estas colaboraciones permitieron a los clientes de AWS disfrutar las tecnologías de inteligencia industrial y educación necesario para obtener resultados operativos y comerciales transformadores. Antaño de unirse a AWS, pasó 14 abriles en Northrop Grumman, donde gestionó con éxito equipos de ampliación de productos e ingeniería de software. Sri tiene una habilidad en Ciencias de la Ingeniería y un MBA con especialización en suministro caudillo, lo que le brinda tanto la profundidad técnica como la visión para los negocios esenciales para su coetáneo función de liderazgo.
Randy Larson conecta la innovación en IA con la táctica ejecutiva para el Centro de Innovación en IA Generativa de AWS, dando forma a cómo las organizaciones entienden y traducen los avances técnicos en valencia comercial. Ella presenta la serie de podcasts del Centro de Innovación y combina narración estratégica con información basada en datos a través de conferencias magistrales globales y entrevistas ejecutivas sobre la transformación de la IA. Antaño de Amazon, Randi perfeccionó su precisión analítica como periodista de Bloomberg y consultora de instituciones económicas, grupos de expertos y oficinas familiares sobre iniciativas de tecnología financiera. Randi tiene un MBA de la Escuela de Negocios Fuqua de la Universidad de Duke y una diploma en Periodismo y Gachupin de la Universidad de Boston.