Governance, Quality, and Data Use in Software Systems with Generative AI
DOI:
https://doi.org/10.69849/5nn29m24Keywords:
Generative Artificial Intelligence, Data Governance, Data-Centric AI, SDLC, AI TRiSMAbstract
This article examines the impact of generative artificial intelligence (GenAI) and large language models (LLMs) on the Software Development Life Cycle (SDLC). Although intelligent automation can deliver productivity gains of up to 55%, insufficient trust, security risks, and governance issues represent significant obstacles to the successful execution of projects.
The study highlights the necessary shift from model-centered paradigms to Data-Centric AI, noting that the quality of a system’s output is a direct result of the quality of its input data. To prevent failures such as hallucinations and data poisoning, we propose the use of the AI TRiSM framework (AI Trust, Risk, and Security Management), which establishes the foundation for explainable and secure solutions.
Six fundamental principles of data readiness are described: diversity, timeliness, accuracy, security, identifiability, and machine consumability. Responsible governance, it is concluded, must unify developers, leaders, and impacted communities in order to transform ethical compliance into a strategic competitive advantage for building sustainable and trustworthy software.
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