Dane — a nie AI — są kluczem

Sztuczna inteligencja stała się tak głęboko zakorzeniona w firmach, że niemal każda operacja została w jakiś sposób dotknięta przez tę technologię. I patrząc na użycie AI, widzimy, jak organizacje zanurzają się w nowszych formach AI, aby innowować i iterować istniejące systemy. W rzeczywistości niedawne badanie liderów IT wykazało, że 98% z nich już używa agenty AI do orchestracji przypadków użycia GenAI lub planuje to zrobić w najbliższej przyszłości.

Wśród wybuchu narzędzi i technologii AI, które pojawiły się w ciągu ostatnich kilku lat, agenci AI szybko stają się jednym z najpopularniejszych. Ci agenci pomagają organizacjom robić wszystko i wszystko — od poprawy doświadczenia klienta i wsparcia do automatyzacji wewnętrznych procesów lub optymalizacji istniejących modeli GenAI już w użyciu. Ale skalowanie wielu korzyści agentów AI i AI w ogóle w całej firmie nie jest pozbawione trudności.

Powodem, dla którego wiele organizacji ma trudności z AI, a w szczególności z agentami AI, w skali, sprowadza się do zaufania, a nie technologii. Agenci AI, ze swej natury, działają w wielu systemach. Gdziekolwiek te systemy się znajdują, jest więcej niż prawdopodobne, że zależą one od bardzo wrażliwych danych — czy to jest ogromna ilość danych klientów, informacje medyczne lub dane bankowe i finansowe. To jest miejsce, w którym leży problem. Wciąganie ogromnych ilości danych do jakiegokolwiek modelu AI, bez właściwej infrastruktury prywatności i bezpieczeństwa danych, pozostawia przedsiębiorstwa z znacznym ryzykiem.

Niezależnie od wyniku modelu AI, jest on wart tylko wtedy, gdy dane, które go wytrenowały, mogą być zaufane. Ale to nie jest tylko kwestia zapewnienia, że dane są zabezpieczone. Szczególnie w przypadku agentów AI, istnieje dużo autonomii w tym, jak te modele działają. Zapewnienie, że są one wyposażone w zrozumienie, kto powinien mieć dostęp do danych, kiedy powinny one być dostępne i jak, jest kluczowe dla budowania zaufania.

Przezwyciężenie trudności związanych z prywatnością danych nie jest niemożliwe. Z odpowiednimi politykami danych, zarządzaniem metadanymi, API i ramami autoryzacji na poziomie przedsiębiorstwa, liderzy IT mogą zapewnić, że dane, które napędzają ich AI, są bezpieczne i godne zaufania.

Zobaczmy to bliżej.

Nawigowanie po prywatności danych i potrzebie AI w skali

Jednym z szerszych celów integracji agentów AI z firmą jest uproszczenie przepływów pracy w całych operacjach i systemach. Ale robienie tego bez żadnych barier mogłoby nieumyślnie eksponować wrażliwe dane po drodze. W czasach, gdy naruszenia danych i złośliwe ataki są ciągle ewoluujące, jakiekolwiek dane, które zostaną wyeksponowane lub dostępne dla nieuprawnionych użytkowników, mogą oznaczać katastrofę — nie tylko dla inicjatywy AI, ale dla całej firmy. Średni koszt naruszenia danych wynosi ponad 4 miliony dolarów od 2025 roku, według IBM. Przyjęcie AI przyspiesza, często pozostawiając zarządzanie i bezpieczeństwo w tyle, gdy liderzy firm pushują na więcej innowacji, głębszych informacji i nowych możliwości wzrostu. Ale nawet gdy przyjęcie AI rośnie, polityki regulacyjne i wymagania ewoluują, aby nadążyć i zapewnić, że dane pozostają bezpieczne.

Od RODO do CCPA i nawet długoterminowych polityk, takich jak HIIPA, skomplikowania regulacyjne stanowią złożone wyzwanie dla skalowania agentów AI. Narzędzia AI, które wymagają ogromnych ilości danych, gdy pozostają niekontrolowane, zapraszają do zwiększonego ryzyka. Gdy modele AI sięgają wszystkich tych wewnętrznych systemów, wrażliwe dane są często przenoszone i dostępne w trakcie procesu. Gdy chodzi o dane, agencje regulacyjne na całym świecie kładą coraz większy nacisk na zapewnienie prywatności, skutecznego zarządzania i solidnego bezpieczeństwa.

Bardziej niedawne polityki, takie jak DORA — zestaw wytycznych dotyczących zarządzania ryzykiem ICT dla firm finansowych działających w UE — wymaga wyraźnie klasyfikacji i raportowania incydentów ICT, w tym tych, które wpływają na poufność, integralność lub dostępność danych. I chociaż ta polityka ma podstawowy nacisk na operacyjną odporność, implikacje sięgają również do przyjęcia AI. Gdy więcej inicjatyw AI, w tym tych z agentami AI, korzysta z danych w skali przedsiębiorstwa, ryzyko nieautoryzowanego dostępu rośnie. Gdyby projekt AI skutkował utratą lub ekspozycją danych, regulacje takie jak te szybko stałyby się istotne.

Z tak wieloma stawkami, ważne jest, aby firmy nie straciły z oczu, jak ważne jest bezpieczeństwo, zarządzanie i dostęp do danych.

Budowanie fundamentu, aby napędzać agenci AI

Przedsiębiorstwa muszą zbudować fundament, który opiera się na skutecznym zarządzaniu, z solidnymi barierami i egzekwowalnymi zasadami, które określają, co agenci mogą i nie mogą robić. W sercu tego fundamentu leży zarządzanie danymi — polityki, standardy i struktury, które zarządzają tym, jak dane są używane odpowiedzialnie w całej organizacji. Te polityki zapewniają, że agenci nie przekraczają swoich ról, czy to przez dostęp do ograniczonych zestawów danych, czy inicjowanie procesów bez nadzoru ludzkiego.

Wdrożenie solidnej polityki zarządzania danymi powinno rozpocząć się od kilku kluczowych punktów. Obejmuje to odpowiedzialność i własność, jakość i spójność danych, bezpieczeństwo i prywatność, zgodność i audytowalność, oraz przejrzystość i śledzenie.

Z tymi punktami jako podstawowym fundamentem zarządzania, liderzy firm zyskują większą kontrolę nad podejmowaniem decyzji, więcej zaufania do swoich danych i zmniejszone ryzyko regulacyjne wynikające z silosów danych. To jest osiągane poprzez korzystanie z możliwości, takich jak zarządzanie metadanymi, klasyfikacja danych i pochodzenie, aby zwiększyć przejrzystość i widoczność, kto lub jakie narzędzia AI mogą uzyskać dostęp. Każdy z tych mechanizmów pozwala firmom śledzić, skąd pochodzą dane, jak są przesyłane i jak są przekształcane.

Technologia jest ważna, ale zaufanie jest najważniejsze

Kiedy nowy model AI lub innowacja pojawia się, przyjęcie rośnie. Ale z każdą inicjatywą AI, pojawiają się ryzyka — choć nie zawsze tam, gdzie się spodziewamy. Wyzwania techniczne, które często utrudniają przyjęcie nowych narzędzi, nie są zawsze winowajcą powolnego wdrożenia AI. Często sprowadza się to do danych. Konkretnie, zaufania do tych danych i obaw związanych z prywatnością. Ponieważ AI porusza się tak szybko, może być czasem wyzwaniem, aby upewnić się, że rzeczy takie jak kontrola dostępu, zarządzanie danymi, pochodzenie i zgodność nadążają za tym tempem.

Zarządzanie jest ważną częścią zaufania, ale wymaga również skutecznych ocen. Szczególnie w agenty AI, nadal istnieje znaczna luka w standardowych ocenach, ale są one niezbędne do udowodnienia, że systemy zachowują się w sposób niezawodny i bezpieczny.

Niezależnie od tego, czy chcesz zoptymalizować wydajność wewnętrznych systemów, poprawić wykrywanie oszustw, czy po prostu uczynić doświadczenie klienta dla klientów gładszym, najlepsi agenci AI i inicjatywy AI w ogóle są zbudowane na fundamencie zaufanych danych, prywatności i bezpieczeństwa.