Khi việc ứng dụng AI ngày càng sâu rộng thì yếu tố “niềm tin” trở thành yêu cầu then chốt của doanh nghiệp. Các tổ chức cần đảm bảo tính minh bạch và an toàn khi xây dựng các mô hình AI và việc này cần được quản trị ở tất cả các layer trong khung quản trị dữ liệu như lakehouse, quản trị dữ liệu (data governance) hay xây dựng các mô hình AI. Phiên này sẽ tập trung vào việc quản lý vòng đời dữ liệu và phát triển các mô hình AI, bao gồm data quality, truy vết nguồn gốc (lineage), thực thi chính sách và giám sát liên tục về sai lệch và tuân thủ. Bằng cách tích hợp quản trị các mô hình AI ngay tại nền tảng dữ liệu, doanh nghiệp có thể mở rộng các AI usecases một cách tự tin, giảm thiểu rủi ro và đáp ứng yêu cầu pháp lý, đồng thời thúc đẩy đổi mới nhanh chóng với các kết quả đáng tin cậy.