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Accelerare l'innovazione, diventare più efficiente, migliorare la qualità e ridurre i costi di progetto. Obiettivi ambiziosi e assolutamente realizzabili. Per questo abbiamo creato una serie di Tech Talks per introdurvi alla tecnologia Red Hat: vere e proprie "pillole formative" che vi permetteranno di scoprire come la tecnologia Red Hat può aiutarvi a realizzare i vostri obiettivi!


Decision Automation con standard aperti: DMN

Le aziende prendono continuamente decisioni.

Alcune di queste decisioni sono decisioni aziendali strategiche, ma molte di queste decisioni sono decisioni aziendali operative prese ogni giorno, per implementare le logiche aziendali, all'interno di ogni transazione.

Con il numero sempre crescente di leggi e procedure che possono impattare queste decisioni aziendali operative, gli analisti aziendali sono più spesso chiamati a documentare e specificare come devono essere prese queste decisioni aziendali, al fine di fornire trasparenza e offrire tracce verificabili delle decisioni effettivamente prese.

In questa sessione approfondita, introdurremo come gli analisti aziendali possono utilizzare lo standard aperto DMN per specificare i requisiti necessari delle decisioni aziendali operative, alcuni degli schemi di base ricorrenti nella modellazione di queste decisioni aziendali e mostreremo infine come trasformare automaticamente un modello formalizzato con DMN in servizi decisionali completamente eseguibili.


Puoi fidarti della tua Intelligenza Artificiale (IA)?


Data l'ubiquità dell'automazione delle decisioni e dei modelli predittivi in diversi domini aziendali, sta diventando sempre più importante che tali sistemi possano essere considerati affidabili da tutte le parti interessate coinvolte.

Ciò diventa ancora più cruciale quando le decisioni prese utilizzando l’Intelligenza Artificiale possono avere un impatto tangibile sugli esseri umani, ad es. in settori come la sanità o la finanza.

Explainable AI (XAI) è un campo di ricerca il cui scopo è fornire dettagli su come AI / modelli predittivi generano previsioni mediante spiegazioni (rappresentazioni umane comprensibili di un possibile funzionamento interno di un modello complesso), per rendere tali modelli meno opachi e più trasparenti.

L'iniziativa TrustyAI di Red Hat mira ad abbracciare queste tecniche in modo da promuovere la trasparenza delle decisioni nell'area dell'automazione dei processi aziendali, insieme alla tracciabilità e al monitoraggio dell’esecuzione.

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