Date – Nu AI – Este Cheia

Inteligența artificială a devenit atât de profund încorporată în afaceri încât aproape fiecare operațiune a fost afectată de această tehnologie într-un fel sau altul. Și privind utilizarea AI în special, vedem organizații care se implică în forme mai noi de AI pentru a inova și a itera sisteme existente. De fapt, un sondaj recent află că 98% dintre liderii IT sunt fie deja folosesc agenți AI pentru a orchestra cazuri de utilizare GenAI sau intenționează să o facă în curând.

În mijlocul exploziei de unelte și tehnologii AI care au apărut în ultimii ani, agenții AI devin rapid una dintre cele mai populare. Acești agenți ajută organizațiile să facă orice și totul – de la îmbunătățirea experienței și suportului clienților la automatizarea proceselor interne sau optimizarea modelelor GenAI existente. Dar scalarea beneficiilor multiple ale agenților AI și AI în general, la nivelul întregii întreprinderi, nu este lipsită de dificultăți.

Motivul pentru care multe organizații se luptă cu AI și, în special, cu agenții AI la scară largă, se datorează încrederii, nu tehnologiei. Agenții AI, prin natura lor, lucrează în multe sisteme. Oriunde se află aceste sisteme, este foarte probabil ca ele să depindă de date extrem de sensibile – fie că este vorba de o cantitate uriașă de date ale clienților, informații medicale sau date bancare și financiare. Aici se află problema. Atrăgerea unei cantități masive de date în orice model AI, fără infrastructura corespunzătoare de confidențialitate și securitate a datelor, lasă întreprinderile cu un risc semnificativ.

Indiferent de ieșirea unui model AI, acesta este valoros doar dacă datele care l-au antrenat pot fi încredințate. Dar este vorba de mult mai mult decât doar asigurarea că datele sunt securizate. În special cu agenții AI, există o mare autonomie implicată în modul în care aceste modele funcționează. Asigurarea că acestea sunt echipate cu o înțelegere a cui ar trebui să aibă acces la date, când ar trebui să aibă acces și cum, este esențială pentru construirea încrederii.

Depășirea complicațiilor legate de confidențialitatea datelor nu este imposibilă. Cu politici de date corespunzătoare, guvernanță a metadatelor, API-uri și cadre de autorizare la nivel de întreprindere, liderii IT ai întreprinderilor pot asigura că datele care alimentează AI-ul lor sunt securizate și de încredere.

Să aruncăm o privire mai atentă.

Navigarea în Confidențialitatea Datelor și Nevoia de AI la Scară

Unul dintre obiectivele mai largi ale integrării agenților AI într-o întreprindere este de a simplifica fluxurile de lucru în întreaga operațiune și sisteme. Dar făcând acest lucru fără niciun fel de garduri, ar putea expune involuntar date sensibile pe parcurs. Într-un moment în care încălcările de date și atacurile malefice evoluează constant, orice dată care ajunge expusă sau accesată de utilizatori neautorizați ar putea însemna dezastru – nu doar pentru o inițiativă AI, ci pentru întreaga întreprindere. Costul mediu al unei încălcări a datelor este de peste 4 milioane de dolari în 2025, conform IBM. Adoptarea AI accelerează rapid, lăsând adesea guvernanța și securitatea în urmă, pe măsură ce liderii întreprinderilor se străduie să inoveze mai mult, să obțină insight-uri mai profunde și să găsească noi oportunități de creștere. Dar chiar și pe măsură ce adoptarea AI crește, politicile și cerințele regulatorii evoluează pentru a ține pasul și a asigura securitatea datelor.

De la GDPR la CCPA și până la politici consacrate precum HIIPA, complicațiile regulatorii reprezintă o provocare complexă pentru scalarea agenților AI. Uneltele AI care necesită cantități mari de date, atunci când sunt lăsate necontrolate, atrag un risc crescut. Pe măsură ce modelele AI ajung la toate aceste sisteme interne, datele sensibile sunt adesea mutate și accesate în proces. Când vine vorba de date, agențiile regulatorii din întreaga lume pun un accent tot mai mare pe asigurarea confidențialității, guvernanței eficiente și securității solide.

Politici mai recente, cum ar fi DORA – un set de linii directoare pentru gestionarea riscurilor TIC pentru firmele de servicii financiare care operează în UE – cer în mod explicit clasificarea și raportarea incidentelor TIC, inclusiv a celor care afectează confidențialitatea, integritatea sau disponibilitatea datelor. Și, deși această politică are un accent principal pe reziliența operațională, implicațiile se extind și la adoptarea AI. Pe măsură ce mai multe inițiative AI, inclusiv cele cu agenți AI, accesează date la scară întreprindere, riscul accesului neautorizat crește. Dacă un proiect AI duce la pierderea sau expunerea datelor, regulamente precum acestea ar deveni rapid relevante.

Având atât de mult în joc, este important ca organizațiile întreprinderilor să nu piardă din vedere importanța securității, guvernanței și accesului la date.

Construirea Fundației pentru a Alimenta Agenții AI

Întreprinderile trebuie să construiască o fundație care să aibă la bază o guvernanță eficientă, cu garduri ferme și reguli aplicabile care definesc ce pot și ce nu pot face agenții. La baza acestei fundații se află guvernanța datelor – politicile, standardele și structurile de nivel înalt care gestionează utilizarea responsabilă a datelor în întreaga organizație. Aceste politici asigură că agenții nu depășesc rolurile lor, fie prin accesarea seturilor de date restricționate sau inițierea proceselor fără supraveghere umană.

Implementarea unei politici robuste de guvernanță a datelor ar trebui să înceapă cu câteva puncte cheie. Acesta include răspunderea și proprietatea, calitatea și coerența datelor, securitatea și confidențialitatea, conformitatea și auditabilitatea, precum și transparența și urmăribilitatea.

Cu aceste puncte ca fundație a guvernanței, liderii întreprinderilor câștigă un control mai mare asupra procesului de luare a deciziilor, o încredere mai mare în datele lor și un risc regulator mai mic, generat de silozurile de date. Acest lucru se realizează prin utilizarea capacităților precum gestionarea metadatelor, clasificarea datelor și linia de proveniență pentru a îmbunătăți transparența și vizibilitatea în ceea ce privește accesul la date de către agenții AI.

Tehnologia este Importantă, dar Încrederea este Paramountă

Orice dată când un nou model AI sau o inovație apare pe scenă, adoptarea explodează. Dar cu orice inițiativă AI, riscurile apar – chiar dacă nu întotdeauna acolo unde te-ai aștepta. Provocările tehnice care adesea împiedică adoptarea unor noi unelte nu sunt întotdeauna vinovate pentru integrarea lentă a AI. Adesea se reduce la date. Mai exact, la încrederea în aceste date și preocupările legate de confidențialitate. Deoarece AI se mișcă atât de repede, poate fi uneori o provocare să se asigure că lucrurile precum controlul accesului, guvernanța datelor, linia de proveniență și conformitatea țin pasul cu acest ritm.

Guvernanța este o parte importantă a încrederii, dar ceea ce necesită și evaluări eficiente. În special în cadrul agenților AI, există încă o lacună semnificativă în evaluări standardizate, dar acestea sunt esențiale pentru a demonstra sisteme care se comportă în mod fiabil și sigur.

Indiferent dacă doriți să optimizați performanța sistemelor interne, să îmbunătățiți detectarea fraudelor sau doar să faceți experiența clienților mai fluidă, cei mai buni agenți AI și inițiativele AI, în general, sunt construite pe o fundație de date de încredere, confidențialitate și securitate.