Le nuove funzionalità offrono alle aziende un modo chiaro e quantificabile per misurare e monitorare l’affidabilità dei dati in base ai carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale
Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, annuncia la disponibilità generale di Qlik Trust Score for AI, un’innovazione all’avanguardia progettata per aiutare le organizzazioni a valutare se i dati siano veramente pronti per l’AI, prima ancora che raggiungano un modello. Incluso in Qlik Talend Cloud, Qlik Trust Score for AI introduce una valutazione appositamente costruita su dimensioni specifiche per l’AI, aiutando i clienti a stabilire le basi dei dati necessarie per un’intelligenza artificiale responsabile e scalabile.
Mentre le aziende accelerano l’adozione dell’AI, molte si trovano di fronte a un punto debole fondamentale: non sanno se i dati che alimentano i loro modelli sono affidabili o adatti allo scopo. Qlik Trust Score for AI risolve questo problema con un unico punteggio intuitivo che mostra ai team dove la fiducia viene meno, aiutando a prevenire i pregiudizi, le tendenze o i risultati errati.
“La maggior parte delle aziende tratta ancora la fiducia nei dati come un problema di salute e sicurezza informatica, ma non è così. Quest’ultima è alla base di ogni decisione di AI che un’azienda prende”, ha dichiarato Drew Clarke, EVP of Product and Technology di Qlik. “Se le aziende non riescono a misurare la fiducia, si giocano i risultati, la conformità e l’esperienza dei clienti. Attraverso Qlik Trust Score for AI, forniamo ai leader un segnale concreto, non un controllo approssimato, ma una certezza per capire se i loro dati sono adatti o meno allo scopo. È in questo modo che si colma il divario tra le ambizioni e l’impatto dell’AI”.
Qlik Trust Score for AI si basa sul framework originale di Qlik Trust Score, con l’introduzione di 3 nuove dimensioni appositamente studiate per la preparazione all’AI:
- Diversità: misura la rappresentatività e l’equilibrio dei dati, aiutando a ridurre i pregiudizi nell’addestramento dell’AI;
- Tempestività: cattura la freschezza dei dati che confluiscono nei modelli di intelligenza artificiale, garantendone la rilevanza per un processo decisionale più accurato;
- Accuratezza: segnala i valori che non rientrano nelle regole aziendali definite dall’utente o nelle aspettative di qualità, percepite come inaffidabili e al punto da erodere la fiducia dell’organizzazione nell’AI.
In collaborazione con le metriche attualmente esistenti, come Discoverability e Usage, Qlik Trust Score for AI offre un modo pratico per convalidare i dataset da utilizzare per l’AI training, le pipeline RAG o l’automazione intelligente, con le dimensioni Security e LLM Readiness in arrivo.
Come parte della visione di Qlik sulla qualità e la governance dei dati per le iniziative di AI, Qlik sta introducendo ulteriori funzionalità, tra cui Qlik Trust Score Historization, che consentirà agli utenti di monitorare le tendenze nel tempo e di correlare le variazioni di fiducia con gli impatti a valle, tra cui la deriva del modello o il degrado delle prestazioni.
Inoltre, Qlik ha in programma l’attivazione di un programma di accesso anticipato per un’esperienza AI-nativa di Data Stewardship all’interno di Qlik Talend Cloud, con il fine di rilevare e risolvere in modo proattivo i problemi dei dati nelle prime fasi del ciclo di vita. Questa funzionalità – in arrivo per l’autunno – combinerà regole automatizzate, flussi di lavoro human-in-the-loop e governance a livello di piattaforma, consentendo ai team che si occupano di dati e alle figure dell’intelligenza artificiale di collaborare in modo più efficace alla risoluzione dei problemi di qualità dei dati.
“I progetti di intelligenza artificiale continuano a incontrare ostacoli a un ritmo preoccupante: solo una parte riesce a produrre davvero valore su scala aziendale”, ha dichiarato Ritu Jyoti, Group VP/GM, AI, Automation, Data and Analytics di IDC. “L’anello mancante non è il modello, ma i dati. Senza metriche visibili per la fiducia nei dati, le aziende rischiano di incorrere in costosi fallimenti, pregiudizi non controllati e adozione bloccata. Un segnale di fiducia unificato come Trust Score for AI di Qlik fornisce ai team le informazioni concrete di cui hanno bisogno per rendere l’AI affidabile e ripetibile”.
“Reworld è uno dei tanti clienti Qlik focalizzati sull’operazionalizzazione della fiducia nella loro strategia AI e la parte più difficile dell’AI raramente è il modello, ma è fidarsi dei dati che ci stanno dietro. Nel nostro business, se non possiamo sostenere i dati, non possiamo sostenere le decisioni,” ha dichiarato Charles Link, Senior Director of Data and Analytics di Reworld. “Un segnale chiaro e continuo che ti dice se i dati sono davvero pronti per l’AI crea un nuovo standard. Porta la fiducia fuori dall’ombra e nella conversazione, dove deve stare.”
Secondo un recente sondaggio di Qlik, solo il 42% dei dirigenti esprime piena fiducia nelle informazioni generate dall’intelligenza artificiale, anche se quasi il 90% afferma che l’AI è ormai fondamentale per la propria strategia competitiva. Il Qlik Trust Score for AI colma questo gap di fiducia con un framework oggettivo e ripetibile che si allinea agli standard di governance emergenti.
Qlik porta un segnale di fiducia unificato e specifico per l’AI direttamente nel cuore della pipeline dei dati, combinando misurazione, monitoraggio e rimedio in un’unica esperienza.
Qlik Trust Score for AI è ora disponibile per tutti i clienti di Qlik Talend Cloud Enterprise Edition.
