La governance dell'intelligenza artificiale si concentra sullo sviluppo e sull'utilizzo responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale, affrontando i problemi etici e di sicurezza e l'impatto sociale del processo decisionale dell'intelligenza artificiale. La governance dei dati garantisce che i dati siano accurati, sicuri e conformi per tutto il loro ciclo di vita. Mentre la governance dell'intelligenza artificiale gestisce il comportamento dei sistemi di IA, quella dei dati controlla la qualità e l'integrità dei dati su cui si basano tali sistemi e soluzioni di analisi. Insieme, governando sia i dati che le tecnologie di IA che dipendono da questi, garantiscono risultati analitici e di IA responsabili.

L'automazione supporta l'utilizzo responsabile dei dati e dell'intelligenza artificiale consentendo l'individuazione completa dei dati nei sistemi, la classificazione dei dati e la gestione dei criteri. OneTrust aiuta le organizzazioni ad applicare la metodologia "shift-left" (letteralmente “spostamento a sinistra”), ovvero eseguire dei test precoci, integrandosi con gli strumenti di sviluppo dell'intelligenza artificiale per semplificare la raccolta e la governance dei dati. Ciò riduce il carico di lavoro dei team tecnici e garantisce un processo decisionale informato. Grazie al rilevamento precoce dei rischi e alla governance dei dati, l'automazione aiuta a stabilire iniziative di intelligenza artificiale sostenibili senza rallentare l'innovazione, applicando controlli prima della produzione per migliorare i risultati.

Sì, OneTrust supporta la conformità con la legge sull'intelligenza artificiale dell'UE aiutando le aziende a stabilire un inventario di IA per la valutazione dei rischi, incorporare pratiche di IA responsabili nell'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale/apprendimento automatico e rendere operative le politiche e i flussi di lavoro necessari per supportare la protezione dei dati. Questo software consente anche il monitoraggio continuo dei dati e dei sistemi di IA, garantendo precisione, correttezza, robustezza, mitigazione dei pregiudizi e sicurezza informatica. Questo vasto approccio garantisce che le organizzazioni possano essere conformi alla legge europea sull'intelligenza artificiale e mantenere operazioni di IA responsabili e conformi.