Дані – не штучний інтелект – є ключем

Штучний інтелект так глибоко увійшов у бізнес, що майже кожна операція була якимось чином впливає на цю технологію. І якщо поглянути на використання штучного інтелекту конкретно, ми бачимо, як організації пірнають у нові форми штучного інтелекту, щоб інновувати та вдосконалювати існуючі системи. Насправді, недавнє дослідження лідерів ІТ показало, що 98% вже використовують агентський штучний інтелект для оркестрування випадків використання Генерального штучного інтелекту або планують зробити це в найближчому майбутньому.

Серед вибуху інструментів та технологій штучного інтелекту, які з’явилися за останні кілька років, агентські штучний інтелект швидко стають одним з найпопулярніших. Ці агенти допомагають організаціям робити все і все – від покращення досвіду клієнта та підтримки до автоматизації внутрішніх процесів або оптимізації існуючих моделей Генерального штучного інтелекту, які вже використовуються. Але масштабування багатьох переваг агентів штучного інтелекту та штучного інтелекту в цілому по всій компанії не позбавлене труднощів.

Причина, через яку багато організацій борються зі штучним інтелектом, а особливо з агентами штучного інтелекту, в масштабі, зводиться до довіри, а не технологій. Агенти штучного інтелекту, своєю природою, працюють у багатьох системах. Там, де ці системи знаходяться, більш ніж ймовірно, що вони залежать від дуже чутливої інформації – чи то величезного обсягу даних клієнтів, медичної інформації чи банківських та фінансових даних. Саме тут лежить проблема. Втягування величезної кількості даних у будь-яку модель штучного інтелекту без належної інфраструктури конфіденційності та безпеки даних залишає підприємства з значним ризиком.

Незалежно від виходу моделі штучного інтелекту, вона корисна лише тоді, коли дані, які її тренували, можна довіряти. Але це не тільки питання забезпечення безпеки даних. Особливо з агентами штучного інтелекту, існує велика автономність у тому, як ці моделі працюють. Забезпечення того, щоб вони мали розуміння того, хто повинен мати доступ до даних, коли вони повинні бути доступні та як, є критично важливим для будівництва довіри.

Переборювання ускладнень конфіденційності даних не є неможливим, хоча. З належними політиками даних, управління метаданими, API та корпоративними рамками авторизації, лідери ІТ-підприємств можуть забезпечити, щоб дані, які живлять їхній штучний інтелект, були безпечними та довіреними.

Давайте ближче розглянемо.

Навігація конфіденційності даних та необхідність штучного інтелекту в масштабі

Однією з ширших цілей інтеграції агентів штучного інтелекту до підприємства є оптимізація робочих процесів по всім операціям та системам. Але зробити це без будь-яких обмежень може ненавмисно викрити чутливу інформацію по дорозі. У час, коли порушення даних та зловмисні атаки постійно еволюціонують, будь-які дані, які стають відкритими або доступними для незаконних користувачів, можуть означати катастрофу – не тільки для ініціативи штучного інтелекту, але й для всієї компанії. Середня вартість порушення даних становить понад $4 мільйона станом на 2025 рік, згідно з IBM. Прийняття штучного інтелекту прискорюється, часто залишаючи управління та безпеку в пилу, оскільки лідери підприємств шукають більше інновацій, глибших знань та нових можливостей для зростання. Але навіть якщо прийняття штучного інтелекту стрімко зростає, нормативні політики та вимоги еволюціонують, щоб слідувати за цим та забезпечити безпеку даних.

Від GDPR до CCPA та навіть довгострокових політик, таких як HIIPA, нормативні ускладнення становлять складну проблему для масштабування агентів штучного інтелекту. Інструменти штучного інтелекту, які вимагають великої кількості даних, коли їх залишають без контролю, запрошують більший ризик. Коли моделі штучного інтелекту досягають усіх цих внутрішніх систем, чутлива інформація часто переміщується та доступна в процесі. Коли мова йде про дані, нормативні агентства по всьому світу ставлять більший акцент на забезпечення конфіденційності, ефективного управління та надійного захисту.

Більш недавні політики, такі як DORA – набір керівних принципів щодо управління ризиками ІКТ для фінансових послуг, що діють в ЄС – явно вимагають класифікації та звітності про інциденти ІКТ, включаючи ті, які впливають на конфіденційність, цілісність або доступність даних. І хоча ця політика має первинний акцент на оперативній стійкості, наслідки поширюються на прийняття штучного інтелекту. Коли更多 ініціатив штучного інтелекту, включаючи ті, які мають агентів штучного інтелекту, використовують дані в масштабі підприємства, ризик несанкціонованого доступу зростає. Якщо проект штучного інтелекту призведе до втрати або розкриття даних, регулювання, такі як ці, швидко стануть актуальними.

З таким великим ставком, важливо, щоб підприємства не втрачали з виду, наскільки важливими є безпека, управління та доступ до даних.

Будівництво основи для палива агентів штучного інтелекту

Підприємства повинні побудувати основу, яка ґрунтується на ефективному управлінні, з твердими обмеженнями та виконуваними правилами, які визначають, що агенти можуть і не можуть робити. У серці цієї основи лежить управління даними – високорівневі політики, стандарти та структури, які керують тим, як дані використовуються відповідально по всій організації. Ці політики забезпечують, щоб агенти не перевищували свої ролі, чи то шляхом доступу до обмежених наборів даних чи ініціювання процесів без нагляду людини.

Реалізація потужної політики управління даними повинна починатися з кількох ключових моментів. Це включає в себе відповідальність та володіння, якість та узгодженість даних, безпеку та конфіденційність, відповідність та аудитованість, а також прозорість та відстежуваність.

З цими моментами як основою управління, лідери підприємств здобувають більший контроль над процесами прийняття рішень, більшу довіру до своїх даних та зменшений нормативний ризик, пов’язаний з даними. Це досягається шляхом використання можливостей, таких як управління метаданими, класифікація даних та лінійність для підвищення прозорості та видимості того, хто або які інструменти штучного інтелекту можуть доступитися. Кожна з цих механізмів дозволяє підприємствам відстежувати, звідки походять дані, як вони рухаються та як вони перетворюються.

Технологія важлива, але довіра є головним

Коли нова модель штучного інтелекту або інновація з’являється, прийняття стрімко зростає. Але з будь-якою ініціативою штучного інтелекту виникають ризики – хоча не завжди там, де можна було б подумати. Технічні проблеми, які часто ускладнюють прийняття нових інструментів, не завжди є винуватцями повільної інтеграції штучного інтелекту. Часто це зводиться до даних. Конкретно, довіри до цих даних та проблем навколо конфіденційності. Через те, що штучний інтелект рухається так швидко, іноді це може бути викликом забезпечити, щоб речі, такі як контроль доступу, управління даними, лінійність та відповідність, трималися в ногу з цим темпом.

Управління є важливою частиною довіри, але воно також вимагає ефективних оцінок. Особливо в агентському штучному інтелекті все ще існує велика прогалина в стандартизованих оцінках, хоча вони є важливими для доведення систем, які поводяться надійно та безпечно.

Якщо ви хочете оптимізувати продуктивність внутрішніх систем, покращити виявлення шахрайства або просто зробити досвід клієнта для клієнтів гладшим, найкращі агенти штучного інтелекту та ініціативи штучного інтелекту в цілому будуються на основі довірчих даних, конфіденційності та безпеки.