ข้อมูล – ไม่ใช่ AI – คือคำตอบ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจที่ลึกซึ้งจนเกือบทุกการดำเนินงานได้รับผลกระทบจากเทคโนโลยีนี้ใน某种程度แล้ว และเมื่อดูการใช้ AI โดยเฉพาะ เราจะเห็นองค์กรต่างๆ ได้ลงทุนในรูปแบบ AI ใหม่ๆ เพื่อสร้างนวัตกรรมและปรับปรุงระบบที่มีอยู่แล้ว ในความเป็นจริง การสำรวจล่าสุดของ ผู้นำด้าน IT พบว่า 98% ของผู้ตอบแบบสำรวจกำลังใช้หรือวางแผนจะใช้ AI ที่มีหน่วยงานต่างๆ ในการทำงานร่วมกับระบบ GenAI ที่มีอยู่แล้ว

ในยุคที่มีเครื่องมือและเทคโนโลยี AI ใหม่ๆ เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ตัวแทน AI (AI Agents) ได้กลายเป็นหนึ่งในสิ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ตัวแทนเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถทำสิ่งต่างๆ ได้หลากหลาย ตั้งแต่การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและการสนับสนุนไปจนถึงการทำให้กระบวนการภายในอัตโนมัติหรือการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล GenAI ที่ใช้อยู่แล้ว แต่การขยายผลประโยชน์ของ AI Agents และ AI โดยรวมไปทั่วทั้งองค์กรไม่ใช่เรื่องที่ง่าย

สาเหตุที่หลายองค์กรต้องเผชิญกับความยากลำบากในการใช้ AI และ AI Agents โดยเฉพาะในระดับที่กว้างขวางนั้น มาจากความไม่เชื่อใจ ไม่ใช่จากเทคโนโลยี ตัวแทน AI โดยธรรมชาติทำงานข้ามระบบต่างๆ และที่ทุกที่ที่ระบบเหล่านั้นตั้งอยู่ มีแนวโน้มว่าข้อมูลที่ใช้จะเป็นข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก ข้อมูลทางการแพทย์ หรือข้อมูลทางการเงินและธนาคาร นี่คือจุดที่ปัญหาเกิดขึ้น การดึงข้อมูลจำนวนมากเข้าไปในโมเดล AI โดยไม่มีระบบความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่เหมาะสม ทำให้องค์กรมีความเสี่ยงสูง

ไม่ว่าผลลัพธ์ของโมเดล AI จะเป็นอย่างไร ก็ไม่มีค่าใดๆ หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมไม่น่าเชื่อถือ แต่นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเท่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับตัวแทน AI มีการทำงานอิสระที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของโมเดลเหล่านี้ การรับรองว่าตัวแทนเหล่านี้ได้รับการเตรียมพร้อมด้วยความเข้าใจว่าใครควรเข้าถึงข้อมูลเมื่อใดและอย่างไร เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างความไว้วางใจ

การเอาชนะปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ ด้วยนโยบายข้อมูลที่เหมาะสม การจัดการเมตาดาต้า API และโครงสร้างการอนุญาตระดับองค์กรที่มีคุณภาพ ผู้นำด้าน IT ขององค์กรสามารถรับรองได้ว่าข้อมูลที่ใช้ในการขับเคลื่อน AI ของตนเป็นข้อมูลที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือ

มาดูกันอย่างใกล้ชิด

การนำทางความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความต้องการ AI ในระดับที่กว้างขวาง

หนึ่งในเป้าหมายที่กว้างขวางของการรวมตัวแทน AI เข้ากับองค์กรคือการทำให้กระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างการดำเนินงานและระบบต่างๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่การทำเช่นนี้โดยไม่มีการควบคุมใดๆ อาจทำให้ข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนถูกเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจ ในช่วงเวลาที่การละเมิดข้อมูลและภัยคุกคามที่ไม่ดีเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง การที่ข้อมูลถูกเปิดเผยหรือเข้าถึงโดยผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาตอาจนำไปสู่ภัยพิบัติ ไม่ใช่แค่สำหรับโครงการ AI แต่สำหรับทั้งองค์กรด้วย ต้นทุนเฉลี่ยของการละเมิดข้อมูลอยู่ที่ประมาณ $4 ล้าน ในปี 2025 ตามรายงานของ IBM การใช้ AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งบางครั้งการกำกับดูแลและความปลอดภัยก็ถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง เนื่องจากผู้นำองค์กรพยายามที่จะสร้างนวัตกรรมให้มากขึ้น มีข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และมีโอกาสเติบโตใหม่ๆ แต่แม้ว่าการใช้ AI จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว กฎระเบียบและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบก็ได้พัฒนาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลยังคงปลอดภัย

ตั้งแต่ GDPR ถึง CCPA และแม้กระทั่งการกำกับดูแลที่มีมานานอย่าง HIIPA ปัญหาเรื่องการกำกับดูแลทำให้เกิดความท้าทายที่ซับซ้อนสำหรับการขยายตัวของ AI Agents เครื่องมือ AI ที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก เมื่อไม่มีการควบคุม อาจทำให้เกิดความเสี่ยงมากขึ้น เมื่อโมเดล AI ขยายไปทั่วระบบภายในต่างๆ ข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนมักจะถูกย้ายและเข้าถึงในกระบวนการนี้ เมื่อพูดถึงข้อมูล องค์กรกำกับดูแลทั่วโลกกำลังให้ความสำคัญกับการรับรองความเป็นส่วนตัว การกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพ และความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง

นโยบายที่เพิ่งออกมา เช่น DORA ซึ่งเป็นชุดแนวทางสำหรับการจัดการความเสี่ยง ICT สำหรับบริษัทการเงินที่ดำเนินงานใน EU ซึ่งกำหนดให้ต้องมีการจำแนกประเภทและรายงานเหตุการณ์ ICT รวมถึงเหตุการณ์ที่ส่งผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว ความสมบูรณ์ หรือความพร้อมใช้งานของข้อมูล และแม้ว่านโยบายดังกล่าวจะมุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่อง แต่ผลกระทบยังขยายไปถึงการนำ AI ไปใช้ เมื่อโครงการ AI มากขึ้น รวมถึงโครงการที่ใช้ AI Agents ที่เข้าถึงข้อมูลในระดับองค์กร ความเสี่ยงของการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตก็เพิ่มขึ้น หากโครงการ AI ส่งผลให้สูญเสียหรือเปิดเผยข้อมูล กฎระเบียบดังกล่าวจะกลายเป็นเรื่องสำคัญอย่างรวดเร็ว

เมื่อมีหลายสิ่งที่ต้องคำนึงถึง องค์กรไม่ควรสูญเสียการมองเห็นถึงความสำคัญของความปลอดภัย การกำกับดูแล และการเข้าถึงข้อมูล

การสร้างรากฐานเพื่อสนับสนุน AI Agents

องค์กรต้องสร้างรากฐานที่มีการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพ โดยมีกฎเกณฑ์และข้อบังคับที่ชัดเจนในการกำหนดสิ่งที่ตัวแทน AI สามารถและไม่สามารถทำได้ สิ่งสำคัญที่สุดคือการกำกับดูแลข้อมูล ซึ่งเป็นนโยบาย มาตรฐาน และโครงสร้างระดับสูงในการจัดการการใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบภายในองค์กร นโยบายเหล่านี้รับรองว่าตัวแทน AI ไม่ล่วงละเมิดบทบาทของตน ไม่ว่าจะเป็นการเข้าถึงชุดข้อมูลที่ถูกจำกัดหรือการเริ่มต้นกระบวนการโดยไม่มีการกำกับดูแลของมนุษย์

การนำนโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมาใช้ควรเริ่มต้นด้วยจุดสำคัญบางประการ ซึ่งรวมถึงความรับผิดชอบและความเป็นเจ้าของ คุณภาพและความสอดคล้องของข้อมูล ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติตามกฎระเบียบและความสามารถในการตรวจสอบ และความโปร่งใสและความสามารถในการติดตาม

ด้วยจุดเหล่านี้เป็นรากฐานของการกำกับดูแล ผู้นำองค์กรจะได้รับการควบคุมการตัดสินใจที่ดีขึ้น มีความไว้วางใจในข้อมูลของตนมากขึ้น และลดความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่เกิดจากข้อมูลที่ถูกแยกออกเป็นส่วนต่างๆ ซึ่งทำได้โดยการนำความสามารถ เช่น การจัดการเมตาดาต้า การจำแนกประเภทข้อมูล และการสร้างลักษณะเพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความสามารถในการมองเห็นถึงข้อมูลว่าใครหรือเครื่องมือ AI ใดๆ สามารถเข้าถึงได้ แต่ละกลไกเหล่านี้ช่วยให้องค์กรมองเห็นได้ว่าข้อมูลมาจากไหน ข้อมูลไหลไปที่ไหน และถูกเปลี่ยนแปลงอย่างไร

เทคโนโลยีมีความสำคัญ แต่ความไว้วางใจเป็นสิ่งสำคัญที่สุด

ทุกครั้งที่มีการเปิดตัวโมเดล AI หรือนวัตกรรมใหม่ๆ การนำไปใช้ก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ด้วยการนำ AI ไปใช้ ความเสี่ยงก็เกิดขึ้น แม้ว่าความท้าทายทางเทคนิคที่มักจะขัดขวางการนำเครื่องมือใหม่ๆ ไปใช้ไม่ใช่สาเหตุหลักที่ทำให้การบูรณาการ AI ช้าลง บ่อยครั้งแล้วมันกลับกลายเป็นเรื่องของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งความไว้วางใจในข้อมูลและความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว เนื่องจาก AI พัฒนาเร็วมาก จึงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายในการรับรองว่าสิ่งต่างๆ เช่น การควบคุมการเข้าถึง การกำกับดูแล การติดตาม และการปฏิบัติตามกฎระเบียบสามารถตามทันความเร็วของ AI ได้

การกำกับดูแลเป็นส่วนสำคัญของความไว้วางใจ แต่ก็จำเป็นต้องมีการประเมินผลที่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใน AI ที่มีหน่วยงานต่างๆ ยังคงมีช่องว่างที่สำคัญในการประเมินมาตรฐาน แต่สิ่งเหล่านี้จำเป็นต่อการ chứng minhระบบที่ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและปลอดภัย

ไม่ว่าคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบภายใน ปรับปรุงการตรวจจับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือเพียงแค่ทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าดีขึ้น ตัวแทน AI ที่ดีที่สุดและโครงการ AI โดยรวมทั้งหมดถูกสร้างขึ้นบนรากฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้ ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัย