Considerazioni sull'intelligenza artificiale per la strategia cloud
L'IA sta rivoluzionando le strategie di adozione del cloud migliorando efficienza, scalabilità e innovazione. Integrare l'intelligenza artificiale nella piattaforma cloud per usare analisi avanzate, Machine Learning e automazione per ottimizzare le operazioni e favorire la crescita aziendale.
La creazione di una strategia solida per i progetti e le iniziative di IA da integrare nelle strategie di adozione del cloud può aiutare ad accelerare l'innovazione e ottenere il giusto coinvolgimento della leadership al giusto livello.
Eseguire il mapping dei requisiti aziendali agli scenari di intelligenza artificiale applicabili
Considerare l'importanza di eseguire il mapping dell'IA agli obiettivi aziendali. Esistono molti casi d'uso per introdurre l'IA nella strategia aziendale. Ecco alcuni esempi di vantaggi che potrebbero essere visualizzati:
- Miglioramento dell'efficienza e dell'agilità. Automatizzare le attività ripetitive per risparmiare tempo e ridurre i costi operativi.
- Potenziamento del processo decisionale. Ottenere informazioni dettagliate basate sui dati per supportare decisioni più accurate e tempestive.
- Miglioramento dell'esperienza del cliente. Ottenere interazioni personalizzate e migliorare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.
- scalabilità ed efficienza finanziaria. Espandere le funzionalità senza aumenti proporzionali dei costi.
- Innovazione. Sbloccare nuovi prodotti, servizi e modelli aziendali.
- Più valore dai dati. Estrarre un nuovo valore dai dati esistenti.
- Accelerare la sostenibilità con l'IA. Usare l'intelligenza artificiale per migliorare la capacità di prevedere e ottimizzare sistemi complessi, accelerare lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni sostenibili e consentire alla forza lavoro di apprendere e ottenere di più.
Raccomandazioni:
Valutare l'intelligenza artificiale per gli obiettivi aziendali: documento in cui è possibile usare funzionalità di intelligenza artificiale generative e non generiche per migliorare l'efficienza e i risultati degli obiettivi aziendali desiderati.
Definire una strategia tecnologica di intelligenza artificiale: selezionare gli strumenti e le piattaforme appropriati per i casi d'uso dell'IA. Informazioni su come decidere se acquistare o creare soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate. Per ulteriori informazioni, consultare Raccomandazioni per le organizzazioni che sviluppano una strategia di adozione dell'intelligenza artificiale.
Informare l'organizzazione e i decision maker sull'adozione didi intelligenza artificiale: acquisire familiarità con le linee guida di Cloud Adoption Framework per l'adozione dell'intelligenza artificiale in Azure. Queste linee guida descrivono tutte le metodologie del framework per illustrare come avere successo con l'intelligenza artificiale in Azure e fornire informazioni sulla strategia di adozione del cloud con le giuste considerazioni per l'intelligenza artificiale.
Informare la leadership sulle trasformazioni di intelligenza artificiale per la sostenibilità: informazioni su come l'IA può aiutare a trasformare gli sforzi di sostenibilità dell'organizzazione. Per altre informazioni, vedere trasformazioni di intelligenza artificiale per la sostenibilità.
IA responsabile e attendibile
I sei principi chiave per l'IA responsabile in Microsoft includono equità, affidabilità e sicurezza, privacy e sicurezza, inclusività, trasparenza e responsabilità. Applicare questi principi per creare l'IA responsabile e affidabile durante l'integrazione in prodotti e servizi mainstream in tutta l'adozione dell'IA.
Principi di IA responsabile
Microsoft si impegna a promuovere le pratiche di IA responsabili.
Sei principi chiave definiscono l'IA responsabile:
- equità. I sistemi di IA devono trattare tutti allo stesso modo e fornire le stesse raccomandazioni a tutti gli individui. L'equità nei sistemi di IA impedisce la discriminazione basata sulle caratteristiche personali.
- affidabilità e sicurezza. I sistemi di intelligenza artificiale devono operare in modo affidabile, sicuro e coerente in varie condizioni per contribuire a creare fiducia.
- privacy e sicurezza. I sistemi di IA devono rispettare la privacy e mantenere la sicurezza proteggendo le informazioni private e riservate. Devono anche resistere agli attacchi e ai tentativi di danneggiare o compromettere il sistema.
- inclusività. I sistemi di intelligenza artificiale devono supportare e coinvolgere tutti. Le procedure di progettazione inclusiva possono aiutare gli sviluppatori di sistemi di intelligenza artificiale a comprendere e risolvere potenziali barriere di esclusione in un prodotto o un servizio. L'inclusività promuove l'innovazione e aiuta a progettare esperienze che traggono vantaggio da tutti.
- Trasparenza. I sistemi di intelligenza artificiale devono essere trasparenti e comprensibili. I sistemi di intelligenza artificiale possono informare le decisioni che possono influire profondamente sulla vita delle persone, quindi è fondamentale per gli individui comprendere come il sistema prende queste decisioni.
- Responsabilità. I sistemi di intelligenza artificiale e i relativi sviluppatori devono essere responsabili e rispondebili.
L'importanza dell'IA responsabile
Come parte della strategia di adozione, assicurarsi di educare la leadership, i decision maker e il resto dell'organizzazione sull'importanza dell'IA responsabile.
L'incorporazione dell'IA responsabile consente di attenuare i rischi seguenti:
- Conseguenze impreviste. Pianificare e supervisionare l'implementazione dell'IA responsabile per ridurre il rischio di effetti imprevisti che hanno implicazioni etiche.
- minacce in continua evoluzione. Le nuove minacce emergono regolarmente man mano che la tecnologia di IA evolve. Per attenuare e rimanere al passo con queste minacce, rispettare i principi dell'IA responsabile.
- Bias. La mitigazione delle distorsioni nell'IA può essere complessa, ma è necessaria per garantire che i sistemi di IA siano equi e non distorti. Usare i principi di IA responsabili per guidare l'utente.
- tecnologie sensibili. Le tecnologie come il riconoscimento facciale possono essere considerate sensibili a causa del rischio di libertà fondamentali e diritti umani. Prendere in considerazione le implicazioni di queste tecnologie per assicurarsi di usarle in modo responsabile.
Incorporare i principi di IA responsabili durante il percorso di adozione dell'IA, dalla strategia e dalla pianificazione all'implementazione. Assicurarsi di applicare questi principi quando si proteggono, gestiscono e regolano le iniziative di intelligenza artificiale.
Raccomandazioni :
Seguire queste raccomandazioni per considerare l'intelligenza artificiale nella strategia di adozione del cloud.
Incorporare l'IA responsabile nell'adozione dell'IA: incorporare framework e normativi etici nel piano di implementazione dell'IA. Per altre informazioni, vedere Piano di intelligenza artificiale - Raccomandazioni per le organizzazioni che pianificano l'adozione dell'IA.
Informazioni sulle note sulla trasparenza per i servizi di Azure: per comprendere l'uso responsabile dei servizi di intelligenza artificiale correlati a Microsoft, scopri come Microsoft promuove l'uso responsabile dell'IA con i servizi di intelligenza artificiale di Azure. Usare queste informazioni nella strategia di adozione del cloud in modo che sia possibile informare gli stakeholder, i partner e i clienti sull'adozione responsabile delle tecnologie di IA.
Informazioni su Microsoft Azure AI Content Safety: informazioni su come rilevare contenuti dannosi generati dall'utente e generati dall'intelligenza artificiale in applicazioni e servizi e informare la strategia su queste funzionalità. Per altre informazioni, vedere documentazione di Sicurezza dei contenuti per intelligenza artificiale di Azure.
Informazioni sulla progettazione inclusiva dell'IA: usare le linee guida per la progettazione di intelligenza artificiale inclusiva per prendere decisioni informate sulla progettazione dell'intelligenza artificiale inclusiva e accessibile a tutti.