Panoramica
Offriamo soluzioni AI affidabili
Molte aziende non riescono a sfruttare completamente l'AI. Generalmente, ciò è dovuto al fatto che le parti interessate non hanno una visibilità dei processi e dei metodi utilizzati dalla soluzione di AI. Grazie alla sua esperienza leader di settore, il nostro team offre gli strumenti, gli asset e la partnership necessari per accelerare l'implementazione. Lavorando in tutte le fasi del ciclo di vita dell'AI, contribuiamo a fornire soluzioni di AI affidabili su larga scala e in tempi rapidi.
Pilastri
I sette pilastri di un modello AI sano
Correttezza
Il modello tratta allo stesso modo gruppi eterogenei di persone?
Prestazioni
Qual è il rendimento del modello nel mondo reale rispetto al tempo di addestramento?
Spiegabilità
I risultati del modello possono essere interpretati dagli utenti finali e dalle parti interessate principali?
Fiducia
In quali condizioni è probabile che un modello produca risultati più incerti?
Trasparenza
Le decisioni chiave per lo sviluppo di un modello sono documentate e approvate attraverso un processo ben definito?
Privacy
Il modello protegge i dati sensibili?
Solidità in caso di attacchi avversari
Il modello può essere protetto dagli attacchi avversari?
Storie dei clienti
Scopri cosa stanno facendo i clienti per migliorare la fiducia nell'AI, accelerare l'implementazione e soddisfare la conformità alle normative e i requisiti.
Fiducia e conformità del modello
Regions Bank
Il gigante del banking implementa il controllo di qualità dell'AI per ridurre i rischi e migliorare gli insight, rendendo l'AI operativa in modo ripetibile, sostenibile e affidabile.
Riduci il tempo di implementazione
Innocens BV
Una startup del settore sanitario utilizza l'AI predittiva per proteggere i neonati più vulnerabili, riducendo anche di diverse ore il tempo necessario per identificare i neonati a rischio e proteggendo la privacy dei dati dei pazienti.
Formazione e best practice
Macchina per il cambiamento
Un motore di consigli basato sull'AI utilizza i dati per aiutare i coach finanziari a condividere prodotti fintech inclusivi ed equi, creando sicurezza finanziaria per le comunità a basso reddito.
Pattern
Sfruttare i pattern per il successo
In un mondo in cui la fiducia, la trasparenza e l'AI spiegabile sono importanti, ogni organizzazione ha bisogno della comodità e della conformità di capire come vengono presi insight e decisioni analitici.
Documenta, regola e monitora i modelli di machine learning su una piattaforma di dati e AI multicloud supportata da Red Hat OpenShift e applica la governance del ciclo di vita, la gestione del rischio e la conformità normativa al tuo business.
Raccolta di fatti dell'AI, inventario del modello
Raccolta di fatti dell'AI, inventario del modello
Documenta i modelli di machine learning e governa il ciclo di vita e il processo dei modelli di AI utilizzando la raccolta di fatti dell'AI
Catalogo, politiche, applicazione
Catalogo, politiche, applicazione
Cataloga i modelli di AI da qualunque ubicazione, in tutto il ciclo di vita dell'AI. Tieni traccia delle metriche del modello rispetto alle politiche ed intraprendi le azioni correttive
Flusso di lavoro del rischio e della conformità
Flusso di lavoro del rischio e della conformità
Governa i modelli di machine learning e gestisci il rischio e la conformità agli standard di business, utilizzando fatti automatizzati e la gestione del flusso di lavoro
Convalida, esecuzione di test e monitoraggio
Convalida, esecuzione di test e monitoraggio
Monitora i modelli di machine learning e valuta l'accuratezza, la deriva, la distorsione e la spiegabilità
Come funziona
Crea un ciclo di vita dell'AI governato e affidabile
Un'AI ben governata richiede una pianificazione proattiva per allineare persone, attività e tecnologie. Strumenti e processi automatizzati aiutano a produrre soluzioni AI più coerenti, conformi ed efficaci su larga scala.
Necessità
Applica politiche, decisioni e responsabilità organizzativa per quanto riguarda il rischio di ML
Verifica che i modelli implementati si comportino in modo affidabile
Acquisisci e notifica i fatti del modello giusti (prove) ai giusti destinatari
Tecnologia
OpenPages with Watson
Watson OpenScale
Schede informative
Processo
Crea responsabilità lungo l'intero ciclo di vita dell'automazione della governance dell'AI con l'applicazione di punti decisionali (gate)
Determina i criteri per il processo decisionale (prove)
Decidi requisiti e compromessi personalizzati per ogni modello
Automatizza il framework per ottenere visibilità sulle dimensioni di fiducia selezionate per ogni modello
Assisti la comprensione dei requisiti relativi alla raccolta dei fatti
Implementa le procedure di raccolta dei fatti
Presenta i fatti del modello in modo specifico per i destinatari
Soluzioni
Pianificazione delle soluzioni per l'AI
Crea un piano di azione per l'AI
Nella pianificazione delle soluzioni di AI, è fondamentale tradurre le esigenze di business in requisiti specifici e attuabili per garantire la fiducia nella soluzione stessa, nonché il suo monitoraggio e la sua manutenzione. La pianificazione delle soluzioni per l'AI utilizza un metodo strutturato per stabilire le esigenze di business dell'AI e convertirle in specifiche tecniche precise.
Creazione dell'AI
Crea soluzioni AI affidabili con un approccio agile
Al centro dell'utilizzo dell'AI da parte di qualsiasi azienda è presente una soluzione specifica di AI che deve essere affidabile, di solito un modello di machine learning. Un team esperto di data scientist e professionisti dell'AI produce una soluzione iniziale con le caratteristiche necessarie per l'affidabilità in sole sei settimane utilizzando metodologie agili.
MLOps Validate and Deploy
Implementazione dell'AI efficiente e affidabile
Anche il miglior modello di AI non aggiunge alcun valore all'azienda finché non può essere implementato e utilizzato con fiducia. La chiave per promuovere i modelli dallo sviluppo al test in produzione è la convalida, non solo dell'accuratezza, ma anche delle caratteristiche di affidabilità e della gestione delle configurazioni, che devono essere mantenute per fidarsi di ciò che viene promosso. MLOps Validate and Deploy stabilisce le pipeline per l'intero processo, indipendentemente dagli strumenti utilizzati per creare i modelli.
MLOps Monitor and Manage
Operazioni con fiducia e trasparenza
Anche con i migliori processi di pianificazione e creazione di una soluzione affidabile, sono necessari un monitoraggio e processi speciali per i modelli di machine learning per poterli utilizzare con fiducia. MLOps Monitor and Manage utilizza IBM® Cloud Pak for Data and OpenScale per stabilire il monitoraggio operativo per gli elementi chiave dell'AI affidabile.
AI Governance
Flussi di lavoro AI responsabili, trasparenti e spiegabili
IBM AI Governance fornisce strumenti e processi automatizzati che consentono a un'organizzazione di dirigere, gestire e monitorare l'intero ciclo di vita dell'AI. Rendere operativa l'AI aiuta a promuovere flussi di lavoro trasparenti e risultati spiegabili, progettati per mitigare i rischi e le preoccupazioni etiche, rispettando le normative sull'AI e preservando la reputazione dell'organizzazione.
Parla con un esperto
Altre domande? Pianifica una consulenza gratuita di 30 minuti.