غالباً ما تكتشف المؤسسات التي تستثمر بكثافة في الذكاء الاصطناعي أن القيد الحقيقي ليس قدرة النموذج بل جودة البيانات وسلاسل نشأتها وضوابط الوصول إليها. فالنموذج المدرَّب أو المؤسَّس على بيانات غير متسقة أو مكررة أو مصنَّفة تصنيفاً خاطئاً يُنتج مخرجات تبدو واثقة وهي خاطئة بطرق يصعب اكتشافها حتى تُلحق ضرراً حقيقياً بالأعمال.
حوكمة مصممة للذكاء الاصطناعي، لا لمجرد إعداد التقارير
ركّزت حوكمة البيانات التقليدية على دقة التقارير التنظيمية. أما حوكمة عصر الذكاء الاصطناعي، فيجب أن تتناول أيضاً أي البيانات يُسمح لنظام الذكاء الاصطناعي بالوصول إليها، وكيف تُخفى الحقول الحساسة أو تُستثنى من الاسترجاع، وكيف تُتابَع سلسلة النشأة.
ينبغي اعتبار كتالوجات البيانات وتصنيفها شرطاً مسبقاً لأي نشر لذكاء اصطناعي قائم على الاسترجاع أو وكلاء، لا وثيقة اختيارية. ويجب أن تمتد ضوابط الوصول إلى المتجهات التضمينية ومخازن المتجهات التي كثيراً ما تُغفَل.
تساعد JIG المؤسسات على بناء أساس حوكمة البيانات الذي يجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي موثوقة بما يكفي للتصرف بناءً عليها، لا مجرد مثيرة للإعجاب في عرض توضيحي.