डेटा – नॉट एआई – द की

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस ने व्यवसायों में इतनी गहराई से प्रवेश किया है कि लगभग हर ऑपरेशन पर इसका कुछ न कुछ प्रभाव पड़ा है। और विशेष रूप से एआई के उपयोग को देखते हुए, हम देख रहे हैं कि संगठन नए एआई रूपों में गोता लगा रहे हैं ताकि मौजूदा प्रणालियों में नवाचार और पुनरावृत्ति की जा सके। वास्तव में, एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि 98% आईटी नेता या तो पहले से ही जेनएआई उपयोग मामलों को संगठित करने के लिए एंजेंटिक एआई का उपयोग कर रहे हैं या निकट भविष्य में ऐसा करने की योजना बना रहे हैं।

पिछले कुछ वर्षों में आए एआई टूल्स और प्रौद्योगिकियों के विस्फोट के बीच, एआई एजेंट जल्दी से सबसे लोकप्रिय में से एक बनते जा रहे हैं। ये एजेंट संगठनों को कुछ भी और सब कुछ करने में मदद करते हैं – ग्राहक अनुभव और समर्थन में सुधार से लेकर आंतरिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने या मौजूदा जेनएआई मॉडल को अनुकूलित करने तक। लेकिन एआई एजेंटों और एआई के लाभों को पूरे उद्यम में बढ़ाना आसान नहीं है।

एआई और विशेष रूप से एआई एजेंटों के साथ कई संगठनों को जो कठिनाई होती है, वह तकनीक की वजह से नहीं, बल्कि विश्वास की वजह से है। एआई एजेंट, स्वभाव से, कई प्रणालियों में काम करते हैं। जहां भी वे प्रणालियां हैं, यह अधिक संभावना है कि वे अत्यधिक संवेदनशील डेटा पर निर्भर करते हैं – चाहे वह ग्राहक डेटा की एक बड़ी मात्रा हो, चिकित्सा जानकारी हो, या बैंकिंग और वित्तीय डेटा हो। यहीं पर समस्या है। किसी भी एआई मॉडल में बड़ी मात्रा में डेटा को खींचे बिना, उचित डेटा गोपनीयता और सुरक्षा बुनियादी ढांचे के बिना, उद्यमों को जोखिम का एक महत्वपूर्ण सौदा छोड़ देता है।

कोई फर्क नहीं पड़ता कि एआई मॉडल का आउटपुट क्या है, यह केवल तभी महत्वपूर्ण है जब यह डेटा पर विश्वास किया जा सकता है जिसने इसे प्रशिक्षित किया है। लेकिन यह केवल डेटा को सुरक्षित करने के बारे में नहीं है। विशेष रूप से एआई एजेंटों के साथ, इन मॉडलों के संचालन में बहुत अधिक स्वायत्तता शामिल है। यह सुनिश्चित करना कि वे डेटा तक कौन पहुंच सकता है, कब पहुंच सकता है, और कैसे पहुंच सकता है, विश्वास बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।

डेटा गोपनीयता जटिलताओं को पार करना असंभव नहीं है। सही डेटा नीतियों, मेटाडेटा शासन, एपीआई और उद्यम-ग्रेड प्राधिकरण फ्रेमवर्क के साथ, उद्यम आईटी नेता सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके एआई को ईंधन देने वाला डेटा सुरक्षित और विश्वसनीय है।

आइए एक नज़र डालते हैं।

डेटा गोपनीयता और एआई की आवश्यकता को नेविगेट करना

एआई एजेंटों को एक उद्यम में एकीकृत करने का एक व्यापक लक्ष्य पूरे ऑपरेशन और प्रणालियों में कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित करना है। लेकिन बिना किसी सुरक्षा उपायों के ऐसा करने से संवेदनशील डेटा अनजाने में उजागर हो सकता है। जब डेटा उल्लंघन और दुर्भाग्यपूर्ण हमले लगातार विकसित हो रहे हैं, तो कोई भी डेटा जो अनधिकृत उपयोगकर्ताओं द्वारा उजागर या एक्सेस किया जाता है, यह न केवल एआई पहल के लिए, बल्कि पूरे उद्यम के लिए भी विपत्ति का कारण बन सकता है। आईबीएम के अनुसार, 2025 में डेटा उल्लंघन की औसत लागत 4 मिलियन डॉलर से अधिक है। एआई अपनाना तेजी से बढ़ रहा है, अक्सर नवाचार, गहराई से अंतर्दृष्टि और विकास के नए अवसरों के लिए उद्यम नेताओं को प्रेरित करता है, लेकिन एआई अपनाने के साथ ही, नियामक नीतियां और आवश्यकताएं डेटा को सुरक्षित रखने के लिए तालमेल बिठाने के लिए विकसित हो रही हैं।

जीडीपीआर से लेकर सीसीपीए और यहां तक कि लंबे समय से चली आ रही नीतियों जैसे हिप्पा तक, नियामक जटिलताएं एआई एजेंटों को स्केल करने के लिए एक जटिल चुनौती पेश करती हैं। विशाल डेटा की आवश्यकता वाले एआई टूल, जब अनियंत्रित छोड़ दिए जाते हैं, तो जोखिम की मात्रा को आमंत्रित करते हैं। जब यह डेटा की बात आती है, तो दुनिया भर की नियामक एजेंसियां गोपनीयता, प्रभावी शासन और मजबूत सुरक्षा सुनिश्चित करने पर अधिक जोर दे रही हैं।

हाल की नीतियों जैसे डीओआरए – एक सेट ऑफ गाइडलाइंस ऑन मैनेजिंग आईसीटी रिस्क फॉर फाइनेंशियल सर्विसेज फ़र्म्स ऑपरेटिंग इन द ईयू – स्पष्ट रूप से आईसीटी घटना वर्गीकरण और रिपोर्टिंग की आवश्यकता है, जिसमें वे शामिल हैं जो डेटा की गोपनीयता, अखंडता या उपलब्धता को प्रभावित करते हैं। और जबकि यह नीति मुख्य रूप से परिचालन लचीलेपन पर जोर देती है, इसके परिणाम एआई अपनाने तक भी पहुंचते हैं। जब अधिक एआई पहल, जिनमें एआई एजेंट भी शामिल हैं, उद्यम स्तर पर डेटा में टैप करते हैं, तो अनधिकृत पहुंच का जोखिम बढ़ जाता है। यदि कोई एआई परियोजना डेटा के नुकसान या उजागर होने का कारण बनती है, तो ऐसी नीतियां जल्दी से प्रासंगिक हो जाएंगी।

इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि उद्यम संगठन सुरक्षा, शासन और डेटा एक्सेस के महत्व को न भूलें।

एआई एजेंटों को ईंधन देने के लिए आधार बनाना

उद्यमों को एक ऐसा आधार बनाने की आवश्यकता है जो प्रभावी शासन में निहित हो, जिसमें एजेंटों को क्या करने की अनुमति है और क्या नहीं, इसके लिए सख्त नियम और नियम हों। इस आधार के दिल में डेटा शासन है – उच्च-स्तरीय नीतियां, मानक और संरचनाएं जो सुनिश्चित करती हैं कि संगठन में डेटा का उपयोग जिम्मेदारी से किया जाता है। ये नीतियां सुनिश्चित करती हैं कि एजेंट अपनी भूमिकाओं का उल्लंघन न करें, चाहे वह प्रतिबंधित डेटा सेट तक पहुंच हो या मानव पर्यवेक्षण के बिना प्रक्रियाओं को शुरू करना हो।

एक मजबूत डेटा शासन नीति को लागू करने से शुरू करने के लिए कुछ मुख्य बिंदु होने चाहिए। इसमें जवाबदेही और स्वामित्व, डेटा गुणवत्ता और संगतता, सुरक्षा और गोपनीयता, अनुपालन और लेखा परीक्षा योग्यता, और पारदर्शिता और ट्रेसबिलिटी शामिल हैं।

इन बिंदुओं के साथ शासन के आधार के रूप में, उद्यम नेता निर्णय लेने पर अधिक नियंत्रण प्राप्त करते हैं, अपने डेटा पर अधिक विश्वास करते हैं, और डेटा सिलोस द्वारा प्रस्तुत नियामक जोखिम को कम करते हैं। यह मेटाडेटा प्रबंधन, डेटा वर्गीकरण और वंशावली जैसी क्षमताओं का लाभ उठाकर किया जाता है ताकि पारदर्शिता और दृश्यता में सुधार किया जा सके कि कौन, या कौन से एआई टूल, एक्सेस कर सकते हैं। प्रत्येक तंत्र उद्यमों को यह पता लगाने की अनुमति देता है कि डेटा कहां से आता है, यह कैसे प्रवाहित होता है, और यह कैसे परिवर्तित होता है।

टेक महत्वपूर्ण है, लेकिन विश्वास सर्वोपरि है

जब भी कोई नया एआई मॉडल या नवाचार दृश्य में आता है, तो इसका अपनाना तेजी से बढ़ जाता है। लेकिन किसी भी एआई पहल के साथ, जोखिम उत्पन्न होते हैं – हालांकि हमेशा वहां नहीं जहां आप सोचते हैं। तकनीकी चुनौतियां जो अक्सर नए टूल्स के अपनाने को बाधित करती हैं, हमेशा धीमी एआई एकीकरण के पीछे अपराधी नहीं होती हैं। अक्सर यह डेटा पर निर्भर करता है। विशेष रूप से, उस डेटा पर विश्वास और गोपनीयता के चारों ओर चिंताएं। क्योंकि एआई इतनी तेजी से चलता है, यह सुनिश्चित करना कभी-कभी चुनौतीपूर्ण हो सकता है कि चीजें जैसे एक्सेस नियंत्रण, डेटा शासन, वंशावली और अनुपालन उस गति के साथ तालमेल बिठाते हैं।

शासन विश्वास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, लेकिन इसके लिए प्रभावी मूल्यांकन की भी आवश्यकता है। विशेष रूप से एंजेंटिक एआई में, मानक मूल्यांकन में अभी भी एक बड़ा अंतर है, फिर भी वे सिस्टम को साबित करने के लिए आवश्यक हैं जो विश्वसनीय और सुरक्षित रूप से व्यवहार करते हैं।

चाहे आप आंतरिक प्रणालियों के प्रदर्शन को अनुकूलित करना चाहते हों, धोखाधड़ी का पता लगाने में सुधार करना चाहते हों, या क्लाइंट के लिए ग्राहक अनुभव को चिकना बनाना चाहते हों, एआई एजेंट और एआई पहले के सर्वश्रेष्ठ, विश्वसनीय डेटा, गोपनीयता और सुरक्षा के आधार पर बने होते हैं।