Data – ei AI – on avain

Tekoäly on vakiinnuttanut itsensä yrityksissä niin syvällisesti, että melkein jokainen toiminto on jollain tavoin vaikuttanut tekniikkaan. Ja tarkasteltaessa AI:n käyttöä erityisesti, näemme organisaatioiden sukeltavan uusimpiin AI-muotoihin innovoidakseen ja iteroidakseen olemassa olevia järjestelmiä. Todellakin, äskettäinen tutkimus IT-johtajista osoitti, että 98 % jo käyttää agenteille AI:ta GenAI-käyttötapauksien orkesterointiin tai aikovat tehdä niin lähitulevaisuudessa.

AI-työkalujen ja -tekniikkojen räjähdysmäisen kasvun keskellä viime vuosina AI-agentit ovat nopeasti tulleet yhdeksi suosituimmista. Nämä agentit auttavat organisaatioita tekemään mitä tahansa – parantamaan asiakaskokemusta ja tukea, automatisoimaan sisäisiä prosesseja tai optimoimaan olemassa olevia GenAI-malleja, joita jo käytetään. Mutta AI-agenttien ja AI:n laajamittainen hyödyntäminen koko yrityksessä ei ole ilman haasteita.

Syy, miksi monilla organisaatioilla on vaikeuksia AI:n ja erityisesti AI-agenttien kanssa laajamittaisesti, johtuu luottamuksesta, ei tekniikasta. AI-agentit toimivat luonnostaan monissa järjestelmissä. Missä tahansa nämä järjestelmät ovat, on todennäköistä, että ne riippuvat erittäin arkaluontoisista tietoja – olivatpa ne valtavat määrät asiakastietoja, lääketieteellisiä tietoja tai pankki- ja rahoitustietoja. Tässä on ongelma. Massiivisten tietomäärien vetäminen mihin tahansa AI-malliin ilman asianmukaisia tietosuojaa ja -turvallisuutta jättää yrityksille merkittävän määrän riskejä.

On vain niin, että mikä tahansa AI-mallin tuloste on arvokasta vain, jos tieto, joka koulutti sitä, voidaan luottaa. Mutta se on paljon enemmän kuin vain varmistaa, että tiedot ovat turvassa. Erityisesti AI-agenttien kanssa on kyse suuresta autonomiasta siinä, miten nämä mallit toimivat. On kriittistä varmistaa, että ne ovat varustettu ymmärryksellä siitä, kuka saa pääsyn tietoihin, milloin ne voidaan päästä käsiksi ja miten, jotta voidaan luoda luottamusta.

Tietosuojan komplikaatioiden voittaminen ei ole mahdotonta. Oikeiden tietopolitiikkojen, metatietojen hallinnan, API:iden ja yritysluokan autorisointikehyksen avulla yritysten IT-johtajat voivat varmistaa, että heidän AI:nsa polttoainetta olevat tiedot ovat turvallisia ja luotettavia.

Tarkastellaan asiaa tarkemmin.

Luotaessa tietosuojaa ja AI:n tarpeeseen laajamittaisesti

Yksi laajemmista tavoitteista AI-agenttien integroimisessa yritykseen on virtaviivaistaa työnkulkua toimintojen ja järjestelmien yli. Mutta tekemällä niin ilman minkäänlaisia varotoimia voi tahattomasti altistaa arkaluontoisia tietoja matkan varrella. Aikana, jolloin tietojen louhinnat ja ilkeit hyökkäykset kehittyvät jatkuvasti, mikä tahansa tieto, joka paljastuu tai joutuu luvattomien käyttäjien haltuun, voi merkitä katastrofia – ei ainoastaan AI-aloitteelle vaan koko yritykselle. Tietojen louhinnan keskimääräinen kustannus on ylittänyt 4 miljoonaa dollaria vuonna 2025, IBM:n mukaan. AI:n omaksuminen kiihtyy nopeasti, usein jättäen hallinnan ja turvallisuuden pölyiseksi, kun yritysjohtajat pyrkivät saamaan enemmän innovaatioita, syvemmät oivallukset ja uusia kasvumahdollisuuksia. Mutta vaikka AI:n omaksuminen lisääntyy, sääntelypolitiikat ja -vaatimukset kehittyvät tasapuolisesti varmistaakseen, että tiedot säilyvät turvallisina.

Täältä GDPR:iin ja CCPA:han, ja jopa vanhoihin käytäntöihin kuten HIIPA:han, sääntelykomplikaatiot muodostavat monimutkaisen haasteen AI-agenttien laajentamiselle. AI-työkalut, jotka vaativat valtavia määriä tietoja, kun ne jätetään valvomatta, kutsuvat lisääntynyttä riskiä. Kun AI-mallit ulottuvat kaikkiin näihin sisäisiin järjestelmiin, arkaluontoiset tiedot siirretään usein ja niitä käsitellään prosessin aikana. Kun on kyse tietoja, sääntelyvirastot ympäri maailmaa painottavat yhä enemmän varmistamista, että yksityisyys, tehokas hallinta ja vahva turvallisuus säilytetään.

Uudemmista käytännöistä, kuten DORA:sta – joukko ohjeita ICT-riskien hallinnasta rahoitusalan yrityksille, jotka toimivat EU:ssa – edellytetään nimenomaan ICT-vaaratilanteen luokittelua ja raportointia, mukaan lukien ne, jotka vaikuttavat tietojen luottamuksellisuuteen, eheys tai saatavuuteen. Vaikka tämä käytäntö on ensisijaisesti keskittynyt operatiiviseen joustavuuteen, se ulottuu myös AI:n omaksumiseen. Kun enemmän AI-aloitteita, mukaan lukien ne, jotka käyttävät AI-agentteja, hyödyntävät tietoja laajamittaisesti, riski luvattomasta pääsystä kasvaa. Jos AI-projekti johtaa tietojen menetykseen tai paljastumiseen, tämäntapaiset säännökset tulisivat nopeasti merkityksellisiksi.

On niin, että niin paljon on panostettu, ettei yritysorganisaatioiden pidä menettää näkemystä siitä, miten tärkeitä turvallisuus, hallinta ja tietojen käyttö ovat.

Rakentamalla perusta AI-agenttien polttoaineeksi

Yritysten on rakennettava perusta, joka perustuu tehokkaaseen hallintaan, jossa on vahvat varotoimet ja pätevät säännöt, jotka määrittävät, mitä agentit voivat ja eivät voi tehdä. Tämän perustan ytimessä on tietohallinta – korkean tason käytäntöjä, standardeja ja rakenteita, jotka hallinnoivat tietojen vastuullista käyttöä koko organisaatiossa. Nämä käytäntöjä varmistavat, että agentit eivät ylitä roolejaan, kuten pääsyä rajoitettuihin tietokantoihin tai prosessien käynnistäminen ilman ihmisen valvontaa.

Tehokkaan tietohallintakäytännön toteuttaminen tulisi aloittaa muutamalla avainkohdalla. Nämä sisältävät vastuun ja omistajuuden, tietojen laadun ja johdonmukaisuuden, turvallisuuden ja yksityisyyden, noudattamisen ja tilintarkastettavuuden sekä avoimuuden ja jäljitettävyyden.

Näiden kohtien ollessa hallinnan perustana yritysjohtajat saavat suuremman valvonnan päätöksenteosta, enemmän luottamusta tietoihinsa ja vähennetyn sääntelyriskin, joka johtuu tietosiloista. Tämä tapahtuu hyödyntämällä kykyjä, kuten metatietojen hallintaa, tietojen luokittelua ja jäljitystä, jotta voidaan parantaa avoimuutta ja näkyvyyttä siitä, kuka tai mitkä AI-työkalut voivat päästä käsiksi tietoihin. Kukin näistä mekanismeista sallii yritysten jäljittää, mistä tiedot ovat peräisin, miten ne virtaavat ja miten ne muuttuvat.

Tekniikka on tärkeää, mutta luottamus on ensisijainen

Jokaisen uuden AI-mallin tai innovaation ilmestyessä markkinoille, sen omaksuminen lisääntyy nopeasti. Mutta jokaisen AI-aloitteen kanssa liittyy riskejä – vaikka ne eivät aina ole siellä, missä niitä odottaisi. Tekniset haasteet, jotka usein haittaavat uusien työkalujen omaksumista, eivät aina ole syy AI:n hitaaseen integrointiin. Usein se johtuu tietoja. Nimenomaan luottamusta niihin ja huolia yksityisyyden suhteen. Koska AI liikkuu nopeasti, voi olla haasteellista varmistaa, että asiat, kuten pääsyvalvonta, tietohallinta, jäljitys ja noudattaminen, pysyvät vauhdissa.

Hallinta on tärkeä osa luottamusta, mutta se edellyttää myös tehokkaita arvioita. Erityisesti agenteille AI:ssa on edelleen suuri aukko standardoitujen arvioiden suhteen, vaikka ne ovat olennaisia järjestelmien toimivuuden ja turvallisuuden osoittamiseksi.

On silti niin, että jos haluat optimoida sisäisten järjestelmien suorituskykyä, parantaa petosten havaitsemista tai tehdä asiakaskokemuksen asiakkaillesi sileämmäksi, parhaat AI-agentit ja laajamittaiset AI-aloitteet ovat kaikki rakennettu luotettavien tietojen, yksityisyyden ja turvallisuuden perustalle.