Dữ liệu – Không phải Trí tuệ nhân tạo – Là chìa khóa

Trí tuệ nhân tạo đã trở nên sâu sắc trong các doanh nghiệp đến mức gần như mọi hoạt động đã bị ảnh hưởng bởi công nghệ này theo một cách nào đó. Và khi nhìn vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cụ thể, chúng ta thấy các tổ chức đang tham gia vào các hình thức trí tuệ nhân tạo mới hơn để đổi mới và lặp lại các hệ thống hiện có. Trên thực tế, một cuộc khảo sát gần đây của các nhà lãnh đạo CNTT cho thấy 98% đang sử dụng hoặc dự định sử dụng trí tuệ nhân tạo đại lý để điều phối các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới hoặc dự định làm như vậy trong tương lai gần.

Trong sự bùng nổ của các công cụ và công nghệ trí tuệ nhân tạo trong những năm qua, các đại lý trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất. Những đại lý này giúp các tổ chức thực hiện mọi thứ, từ cải thiện trải nghiệm và hỗ trợ khách hàng đến tự động hóa các quy trình nội bộ hoặc tối ưu hóa các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện có. Tuy nhiên, việc mở rộng các lợi ích của các đại lý trí tuệ nhân tạo và trí tuệ nhân tạo nói chung trên toàn doanh nghiệp không phải là không có khó khăn.

Lý do nhiều tổ chức gặp khó khăn với trí tuệ nhân tạo, và đặc biệt là các đại lý trí tuệ nhân tạo, ở quy mô lớn là do sự tin cậy, không phải công nghệ. Các đại lý trí tuệ nhân tạo, theo bản chất, hoạt động trên nhiều hệ thống. Ở bất kỳ nơi nào những hệ thống này tồn tại, rất có khả năng chúng phụ thuộc vào lượng dữ liệu nhạy cảm rất lớn – cho dù đó là một lượng lớn dữ liệu khách hàng, thông tin y tế hoặc dữ liệu ngân hàng và tài chính. Đây là nơi vấn đề nằm. Việc đưa một lượng lớn dữ liệu vào bất kỳ mô hình trí tuệ nhân tạo nào mà không có cơ sở hạ tầng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu phù hợp sẽ khiến các doanh nghiệp phải đối mặt với một lượng rủi ro đáng kể.

Dù kết quả của mô hình trí tuệ nhân tạo là gì, nó chỉ có giá trị nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo nó có thể được tin cậy. Nhưng điều đó không chỉ là đảm bảo dữ liệu được bảo mật. Đặc biệt là với các đại lý trí tuệ nhân tạo, có một mức độ tự chủ lớn trong cách các mô hình này hoạt động. Đảm bảo chúng được trang bị sự hiểu biết về ai nên truy cập dữ liệu, khi nào và như thế nào, là điều quan trọng để xây dựng sự tin cậy.

Để vượt qua các phức tạp về quyền riêng tư dữ liệu không phải là không thể. Với các chính sách dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu, API và khung ủy quyền doanh nghiệp phù hợp, các nhà lãnh đạo CNTT doanh nghiệp có thể đảm bảo dữ liệu cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo của họ là an toàn và đáng tin cậy.

Hãy cùng xem xét kỹ hơn.

Định hướng Quyền riêng tư Dữ liệu và Sự cần thiết của Trí tuệ nhân tạo ở Quy mô lớn

Một trong những mục tiêu rộng lớn hơn của việc tích hợp các đại lý trí tuệ nhân tạo vào một doanh nghiệp là tối ưu hóa các quy trình làm việc trên các hoạt động và hệ thống. Tuy nhiên, việc làm như vậy mà không có bất kỳ rào cản nào có thể vô tình暴露 dữ liệu nhạy cảm trên đường đi. Trong một thời điểm khi các vụ vi phạm dữ liệu và các cuộc tấn công độc ác不断 tiến hóa, bất kỳ dữ liệu nào bị lộ hoặc truy cập bởi người dùng không được ủy quyền có thể gây ra thảm họa – không chỉ cho một sáng kiến trí tuệ nhân tạo, mà còn cho toàn bộ doanh nghiệp. Chi phí trung bình của một vụ vi phạm dữ liệu là hơn $4 triệu vào năm 2025, theo IBM. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo đang tăng tốc nhanh chóng, thường để lại quản lý và bảo mật trong bụi khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thúc đẩy sự đổi mới, thông tin sâu sắc hơn và cơ hội tăng trưởng mới. Tuy nhiên, ngay cả khi việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tăng vọt, các chính sách và yêu cầu quản lý đang phát triển để theo kịp và đảm bảo dữ liệu vẫn an toàn.

Từ GDPR đến CCPA và thậm chí các chính sách lâu đời như HIIPA, các phức tạp về quản lý tạo ra một thách thức phức tạp cho việc mở rộng các đại lý trí tuệ nhân tạo. Các công cụ trí tuệ nhân tạo yêu cầu một lượng lớn dữ liệu, khi không được kiểm soát, mời gọi một lượng rủi ro tăng lên. Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo mở rộng trên tất cả các hệ thống nội bộ này, dữ liệu nhạy cảm thường được di chuyển và truy cập trong quá trình này. Khi nói đến dữ liệu, các cơ quan quản lý trên toàn thế giới đang đặt nhiều trọng tâm hơn vào việc đảm bảo quyền riêng tư, quản lý hiệu quả và bảo mật mạnh mẽ.

Các chính sách gần đây như DORA – một tập hợp các hướng dẫn về quản lý rủi ro CNTT cho các công ty dịch vụ tài chính hoạt động trong EU – yêu cầu rõ ràng việc phân loại và báo cáo sự cố CNTT, bao gồm cả những sự cố ảnh hưởng đến tính bảo mật, tính toàn vẹn hoặc tính sẵn sàng của dữ liệu. Và trong khi chính sách này có trọng tâm chính là khả năng phục hồi hoạt động, các ý nghĩa vẫn mở rộng đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo. Khi nhiều sáng kiến trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả những sáng kiến có các đại lý trí tuệ nhân tạo, tiếp cận dữ liệu ở quy mô doanh nghiệp, rủi ro truy cập không được ủy quyền tăng lên. Nếu một dự án trí tuệ nhân tạo dẫn đến mất mát hoặc lộ dữ liệu, các quy định như thế này sẽ nhanh chóng trở nên liên quan.

Với nhiều thứ đang bị đe dọa, điều quan trọng là các tổ chức doanh nghiệp không mất tầm nhìn về tầm quan trọng của bảo mật, quản lý và truy cập dữ liệu.

Xây dựng Nền tảng để Nourish các Đại lý Trí tuệ nhân tạo

Các doanh nghiệp cần xây dựng một nền tảng dựa trên quản lý hiệu quả, với các rào cản vững chắc và các quy tắc có thể thực thi được định nghĩa những gì các đại lý có thể và không thể làm. Tại trung tâm của nền tảng này nằm quản lý dữ liệu – các chính sách, tiêu chuẩn và cấu trúc cấp cao quản lý cách dữ liệu được sử dụng một cách có trách nhiệm trên toàn tổ chức. Những chính sách này đảm bảo các đại lý không vượt quá vai trò của mình, cho dù bằng cách truy cập vào các tập dữ liệu bị hạn chế hoặc khởi tạo các quy trình mà không có sự giám sát của con người.

Việc thực hiện một chính sách quản lý dữ liệu mạnh mẽ nên bắt đầu với một số điểm chính. Điều này bao gồm trách nhiệm và quyền sở hữu, chất lượng và nhất quán dữ liệu, bảo mật và quyền riêng tư, tuân thủ và khả năng kiểm toán, và minh bạch và khả năng theo dõi.

Với những điểm này làm nền tảng quản lý, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có được sự kiểm soát lớn hơn đối với việc ra quyết định, sự tin cậy dữ liệu của họ tăng lên và rủi ro quản lý do các silo dữ liệu gây ra giảm xuống. Điều này được thực hiện bằng cách tận dụng các khả năng như quản lý siêu dữ liệu, phân loại dữ liệu và nguồn gốc để tăng cường minh bạch và khả năng hiển thị vào ai hoặc các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể truy cập. Mỗi cơ chế này cho phép các doanh nghiệp theo dõi nơi dữ liệu bắt nguồn, cách nó chảy và cách nó được chuyển đổi.

Công nghệ Quan trọng, nhưng Tin cậy Là Điều then chốt

Mỗi khi một mô hình trí tuệ nhân tạo mới hoặc một đổi mới mới xuất hiện, việc áp dụng tăng vọt. Tuy nhiên, với bất kỳ sáng kiến trí tuệ nhân tạo nào, các rủi ro xuất hiện – mặc dù không phải lúc nào cũng ở nơi mà một người có thể nghĩ. Các thách thức kỹ thuật thường cản trở việc áp dụng các công cụ mới không phải lúc nào cũng là thủ phạm đằng sau việc tích hợp trí tuệ nhân tạo chậm. Thường thì nó phụ thuộc vào dữ liệu. Cụ thể, sự tin cậy vào dữ liệu đó và lo ngại về quyền riêng tư. Bởi vì trí tuệ nhân tạo di chuyển rất nhanh, đôi khi nó có thể là một thách thức để đảm bảo rằng những thứ như kiểm soát truy cập, quản lý dữ liệu, nguồn gốc và tuân thủ theo kịp tốc độ đó.

Quản lý là một phần quan trọng của sự tin cậy, nhưng điều đó cũng đòi hỏi phải có các đánh giá hiệu quả. Đặc biệt là trong trí tuệ nhân tạo đại lý, vẫn còn một khoảng trống lớn trong các đánh giá tiêu chuẩn, nhưng chúng là điều cần thiết để chứng minh các hệ thống hoạt động một cách tin cậy và an toàn.

Cho dù bạn muốn tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống nội bộ, cải thiện phát hiện gian lận hoặc chỉ làm cho trải nghiệm khách hàng của khách hàng trở nên mượt mà hơn, các đại lý trí tuệ nhân tạo tốt nhất và các sáng kiến trí tuệ nhân tạo nói chung đều được xây dựng trên nền tảng của dữ liệu đáng tin cậy, quyền riêng tư và bảo mật.