Considerações empresariais
Agora que exploramos a diferença entre modelos genéricos e personalizados e examinamos alguns casos de uso reais de IA, ML e conteúdo, vamos analisar algumas considerações importantes para organizações que estão considerando o uso de uma plataforma de gestão de conteúdo com capacidades de IA e ML de nível empresarial.
Governança de IA
Quando se trata de governar a IA, as organizações não estão acompanhando o ritmo. Relatórios da Forrester:
- Apenas 19% das organizações governam conteúdo gerado por IA.
- Apenas 23% governam os prompts usados para gerar conteúdo.
- Os tomadores de decisões precisam mitigar a complexidade envolvida na obtenção, governança e derivação de insights de conteúdo em toda a empresa.
Os recursos de IA exigem governança de dados por várias razões, inclusive proteger informações sensíveis, abordar considerações éticas, evitar resultados enviesados, identificar e mitigar riscos e gerenciar adequadamente todo o ciclo de vida dos dados. O manuseio incorreto de dados por fontes de IA não regulamentadas pode resultar em imprecisões nos relatórios, violações de dados e não conformidade com regulamentos de proteção de dados de governança, preocupações éticas como falta de transparência e consequentemente uma percepção negativa do público.
Ao integrar a IA em uma estratégia de conteúdo corporativo, a plataforma deve permitir que as equipes:
- Selecione e supervisione quais dados os modelos de IA podem acessar
- Aprove quem pode ver e controlar os dados autorizados, na sua forma original ou por meio de conteúdo gerado por IA
- Decidir como as previsões e saídas fornecidas pelos modelos de IA podem ser aplicadas
Também recomendamos uma plataforma de conteúdo empresarial que tenha ampla experiência no tratamento de dados altamente confidenciais e cumpra as diversas normas do setor. Plataformas de conteúdo empresarial com políticas rigorosas de governança de dados ajudam a proteger informações confidenciais e garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA, que são impostos em setores como governo, saúde e financeiro.
Treinamento contínuo e administração
Outra consideração crítica é como seus modelos de IA se comportam ao longo do tempo.
Primeiro você deve considerar soluções que utilizem paradigmas de treinamento contínuo, possibilitando que seus modelos de ML evoluam e melhorem com o passar do tempo, à medida que novos conteúdos e dados são adicionados ao sistema. A interação humana com dados gerados por máquinas é crucial para validar dados e aprimorar o treinamento dos modelos de aprendizado de máquina. Procure uma plataforma de solução de conteúdo que considere o papel humano no processo de aprendizado de máquina e ofereça interfaces específicas para o treinamento “humano no loop”.
Sua solução de IA deve também oferecer monitoramento de desempenho em tempo real para modelos. Modelos de ML podem começar a apresentar viés ou até mesmo desempenho degradado; portanto uma interface de monitoramento de desempenho ajudará a identificar modelos que foram corrompidos ou que estão apresentando degradação no desempenho. Os modelos de aprendizado de máquina também devem ser versionados, permitindo que você reverta rapidamente para uma versão anterior caso seu modelo se degrade.
