विचार नेता
AI लचीलापन पर पुनर्विचार: क्यों अब ‘सेट इट एंड फॉरगेट इट’ मॉडल को छोड़ना आवश्यक है
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एक हालिया Gallup सर्वेक्षण AI अपनाने की बढ़ती प्रवृत्ति की ओर इशारा करता है, क्योंकि आधे से अधिक कार्यरत वयस्क कहते हैं कि वे इस तकनीक का उपयोग साल में कम से कम कुछ बार करते हैं। यह डेटा उद्यम वातावरण में तेज़ AI अपनाने का सिर्फ एक संकेत है। हालांकि कई उद्यम नेताओं ने AI के ROI पर सवाल उठाना शुरू कर दिया है, इससे संगठन मैन्युअल कार्यों को सुव्यवस्थित करने और उत्पादकता अधिकतम करने के लिए तकनीक पर निर्भर होना नहीं रोक पाए हैं।
जबकि यह अपनाना जारी है, संगठन स्वचालित कार्यप्रवाहों में होने वाली हानिकारक गलतियों को नजरअंदाज करने के लिए प्रेरित हो सकते हैं। वे AI को एक टर्नकी समाधान के रूप में देखते हैं, जिससे आईटी टीमों को केवल तकनीक को सेट करना, चलने देना और “भूलना” पड़ता है कि वह मौजूद है। कुछ सुरक्षा टीमें इस सोच का मुकाबला करने की कोशिश करती हैं, सुरक्षित और सुरक्षित AI उपयोग को बढ़ावा देने वाले ऑटोमेशन प्लेबुक बनाती हैं। फिर भी, सबसे बेहतरीन आईटी और सुरक्षा टीमें भी इन प्लेबुकों में समायोजन के लिए बहुत कम जगह छोड़ती हैं। इसलिए, उद्यम AI के साथ सुरक्षित रूप से विकसित नहीं हो पाते, जबकि तकनीक स्वयं भी ऐसा ही करती है।
जैसे ही उद्यम AI को व्यापार‑महत्वपूर्ण कार्यप्रवाहों में अधिक अधिकार देते हैं, परिचालन चपलता आज के संगठनों के लिए नया आदेश बनना चाहिए। इसे सार्वभौमिक अभ्यास बनाने के लिए, उद्यम सुरक्षा नेताओं को “सेट‑इट‑एंड‑फॉरगेट‑इट” मानसिकता को छोड़ना होगा और लचीलापन के लिए इंजीनियरिंग करनी होगी।
Automation Paradox को समझना
AI‑संचालित ऑटोमेशन कई उद्यम कार्यों में विशाल उत्पादकता वृद्धि प्रदान कर रहा है। चलिए साइबरसुरक्षा को एक उदाहरण के रूप में लेते हैं। AI टूल्स विश्लेषकों को अतिरिक्त कदम उठाने की अनुमति देते हैं, जिनके लिए उन्हें पहले कभी समय नहीं मिलता था, विशेषकर अत्यधिक कार्यभार वाले सुरक्षा संचालन केंद्रों में। इसमें अलर्ट प्राथमिकता, घटना समीक्षा, खतरा पहचान, क्रॉस‑रेफरेंस वैधता और द्वितीय राय प्राप्त करना जैसी कार्य शामिल हैं। कुछ C‑सूट नेताओं के विपरीत, CISOs आम तौर पर भविष्य में AI द्वारा प्रदान किए जाने वाले मूल्य के बारे में आशावादी रहते हैं। “The CISO Report: From Risk to Resilience in the AI Era” के डेटा के अनुसार, 83 % CISOs मानते हैं कि ऑटोमेशन वह निवेश है जो अपेक्षाओं से अधिक प्रदर्शन करने की सबसे अधिक संभावना रखता है।
इन लाभों के सामने भी एक विरोधाभास बना रहता है। वही रिपोर्ट CISOs की AI के प्रति संदेह को उजागर करती है, जो स्वायत्त त्रुटियों के परिणामों से डरते हैं। 83 % CISOs एजेंटिक AI से उत्पन्न भ्रमों—जैसे छूटे हुए अलर्ट या गलत सकारात्मक—को अपनी सबसे बड़ी चिंता के रूप में रैंक करते हैं। इन भ्रमों के बारे में पर्याप्त प्रमाण मौजूद हैं। एक प्रमुख वाणिज्यिक एयरलाइन को कानूनी रूप से जिम्मेदार ठहराया गया और उसे नुकसान भरपाई का भुगतान करने का आदेश दिया गया, जब उसके ग्राहक सेवा चैटबॉट ने शोक यात्रा रिफंड नीति को भ्रमित किया। एक थ्रेट इंटेलिजेंस फर्म को कानूनी समस्याओं का सामना करना पड़ रहा है, क्योंकि उसने कथित तौर पर एक रिपोर्ट जारी की थी जिसमें एक स्टार्ट‑अप को विदेशी शक्ति के हैकरों से जोड़ा गया था। जब AI गलत करता है, तो परिणाम आंतरिक प्रणालियों से परे जाकर पूंजी और प्रतिष्ठा दोनों को प्रभावित कर सकते हैं।
पुराने प्लेबुक्स की समस्या
AI‑केंद्रित सुरक्षा प्लेबुक्स सफल और सुरक्षित AI अपनाने की नींव हैं। हालांकि, जब ये प्लेबुक्स कभी नहीं बदलते, तो समस्याएँ उत्पन्न होती हैं। खतरे, आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर और व्यावसायिक माहौल लगातार विकसित हो रहे हैं। AI खतरे निर्माताओं को हमलों को स्केल करने में सक्षम बना रहा है, जबकि विस्तारित और जटिल होते जा रहे आईटी वातावरण पहचान को कठिन बना रहे हैं। साथ ही, जैसे ही व्यवसाय AI को अधिक जिम्मेदारी देते हैं, त्रुटियों के परिणाम अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
यदि ये सभी कारक विकसित होते रहते हैं, तो ऑटोमेशन लॉजिक को भी उनके साथ विकसित होना चाहिए। जमे हुए ऑटोमेशन प्लेबुक्स इसे रोकते हैं। वे सुरक्षा टीमों को पुरानी लॉजिक के साथ वर्तमान समस्याओं का सामना करने के लिए छोड़ देते हैं। कभी‑कभी यह स्थिति उस से भी बदतर हो सकती है, जब सुरक्षा टीम के पास कोई प्लेबुक नहीं होती।
- नवीनतम खतरा इंटेलिजेंस के विरुद्ध निरंतर परीक्षण किया जाए
- वास्तविक घटनाओं के बाद अपडेट किया जाए
- जब वे प्रभावी न रहें या मूल्य न दें, तो उन्हें हटाया जाए
यह मानसिकता साइबर सुरक्षा और इन्फ्रास्ट्रक्चर सुरक्षा एजेंसी (CISA) तथा अन्य वैश्विक साइबर सुरक्षा एजेंसियों के मार्गदर्शन के साथ संरेखित है, जो AI सिस्टम की निरंतर निगरानी और निरंतर मानव हस्तक्षेप को प्रोत्साहित करती हैं।
लचीलापन सूत्र को लागू करना
AI युग संगठनों से यह अपेक्षा करता है कि वे AI को केवल एक बिंदु समाधान के रूप में देखना बंद कर दें, या मौजूदा उपयोग मामलों पर केवल ऑटोमेशन को थोपना बंद करें। इसके बजाय, संगठनों को लचीलापन की संस्कृति बनानी चाहिए, जिससे आईटी कर्मी और सिस्टम दोनों ही उन जगहों पर सुधार कर सकें जहाँ AI सही काम करता है — और जब तकनीक गलती करे तो कुशलता से प्रतिक्रिया दे सकें।
तीन‑भागीय व्यावहारिक सूत्र इस लचीलापन को स्वचालित कार्यों में समाहित करने में मदद कर सकता है:
- Confidence: प्रत्येक स्वचालित कार्यप्रवाह के लिए, टीमों को स्वयं से पूछना चाहिए: उस ट्रिगर में हमारी कितनी भरोसेमंदता है जिसने स्वचालित प्रतिक्रिया शुरू की?
- Reversibility: क्या कार्रवाई उल्टी की जा सकती है? यदि हाँ, तो हम इसे कितनी तेज़ी और सुरक्षा से कर सकते हैं?
- Blast Radius: यदि कोई त्रुटि फैलती है तो उसके परिणाम कितने व्यापक होंगे, और प्रभावित संपत्ति कितनी व्यावसायिक‑महत्वपूर्ण है?
इन प्रश्नों के उत्तर देने के लिए सही ऑब्ज़र्वेबिलिटी और मॉनिटरिंग टूल्स आवश्यक हैं। टीमों को एकीकृत ऑब्ज़र्वेबिलिटी और डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना चाहिए, ताकि वे पूरी तरह समझ सकें कि आईटी वातावरण में स्वचालित प्रतिक्रिया कहाँ हो सकती है, कौन‑सी अन्य संपत्तियों को प्रभावित करती है, और संबंधित व्यावसायिक परिणाम क्या हैं। इस अभ्यास को नियमित रूप से करने से सुरक्षा टीमें अद्यतन AI प्लेबुक्स बनाए रख सकती हैं। साथ ही, यह उचित “human‑in‑the‑loop” प्रथाओं को सक्षम करता है, क्योंकि आईटी टीमें जान पाएँगी कि कब और कैसे हस्तक्षेप करके अनुचित स्वचालित कार्यों को व्यापक और महंगे प्रभावों से बचाया जा सके।
सेट इट एंड फॉरगेट इट अब नहीं
आधुनिक CISO और आईटी नेताओं के लिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि AI व्यवहार के संबंध में जिम्मेदारी अंततः उनके पास ही समाप्त होती है। जितना अधिक AI महत्वपूर्ण उद्यम कार्यों को छूता है, मुख्य साइबर सुरक्षा अधिकारी पर उतना ही बड़ा बोझ पड़ता है। याद रखने के लिए एक उपयोगी नियम है, “ऑटोमेशन बदल देता है कि बटन कौन दबाता है। यह नहीं बदलता कि बटन दबाने की जिम्मेदारी किसकी है।”
आज के CISO पर दांव और जिम्मेदारी बहुत अधिक है, जिससे “सेट‑इट‑एंड‑फॉरगेट‑इट” प्लेबुक्स को जारी रखना असंभव हो जाता है। इसके बजाय, लचीलापन को एक अभ्यास और एक संस्कृति दोनों बनना चाहिए जो पूरे उद्यम में व्याप्त हो और AI की गलती के बाद उसे पुनः उभारा सके। जब टीमें निरंतर निगरानी, उलटने की क्षमता, नियंत्रण और मानव स्वामित्व को ऑटोमेशन प्लेबुक में सम्मिलित करती हैं, तो उद्यम एक स्वचालित निर्णय को पूरे व्यवसाय‑व्यापी समस्या बनने से रोक सकते हैं।
