Governança de dados de IA

Inventariar os dados e seus usos. Registre a origem de cada conjunto de dados, por que é necessário, quem pode acessá-lo e se suas permissões abrangem treinamento, recuperação, avaliação ou publicação. Esses usos não são automaticamente intercambiáveis. Rastreie ativos derivados, bem como originais. Texto extraído, incorporações, respostas em cache, rótulos e pontos de verificação de modelo podem reter informações ou dependências dos dados de origem. Um processo de exclusão que remove apenas o arquivo enviado pode deixar cópias relevantes. Definir controles de qualidade e mudança. Documente campos obrigatórios, unidades, regras de rótulo e verificações de validação. Atribua um proprietário para aprovar alterações de esquema e investigar erros. Preservar a linhagem para que uma origem ou transformação problemática possa ser rastreada até os resultados afetados. Revise a retenção e o acesso periodicamente, principalmente quando um serviço ganha novas integrações ou um modelo é adaptado para uma finalidade diferente. Deixe claro o procedimento operacional: quem trata de uma correção, com que rapidez ela se propaga e como a conclusão é verificada. A governação deve ser visível no sistema de trabalho, em vez de existir apenas como um documento político.