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La souveraineté des données devient un problème architectural comme les entreprises poussent l'inference AI vers leurs informations les plus sensibles. Les pipelines assemblés de manière séparée ont du mal à maintenir les embeddings, les permissions et les données source alignés, laissant de nombreux ensembles de données précieux hors de portée de l'IA.
Le passage de l'apprentissage de modèle à l'inference change ce que l'infrastructure AI doit prendre en compte. Les entreprises doivent maintenant gérer les données sensibles et les permissions associées, ce qui complique les pipelines existants.
Cela signifie que les créateurs et les designers doivent réfléchir de manière différente à la manière dont ils utilisent les données et les outils AI. Ils doivent maintenant prendre en compte la souveraineté des données et les implications sur leur travail.
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