Tác động của Niềm tin Dữ liệu đối với Thành công của Trí tuệ Nhân tạo bởi MIND: Báo cáo tiết lộ lý do tại sao hầu hết các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo được xây dựng trên nền tảng không ổn định

Báo cáo “Tác động của Niềm tin Dữ liệu đối với Thành công của Dự án Trí tuệ Nhân tạo” của MIND, được sản xuất hợp tác với CISO ExecNet, mang lại một thông điệp rõ ràng: việc áp dụng Trí tuệ Nhân tạo đang tăng tốc với tốc độ vượt quá khả năng của các tổ chức trong việc bảo mật và quản lý dữ liệu cung cấp cho nó. Kết quả là một khoảng cách ngày càng tăng giữa tham vọng và thực hiện, nơi hầu hết các doanh nghiệp đang triển khai Trí tuệ Nhân tạo trên quy mô lớn mà không có nền tảng niềm tin cần thiết để làm cho nó đáng tin cậy, an toàn hoặc thành công.

Áp dụng Trí tuệ Nhân tạo đang vượt quá Niềm tin Dữ liệu

Trí tuệ Nhân tạo không còn là một thí nghiệm. Nó đã được tích hợp vào các hoạt động của doanh nghiệp. Khoảng 90% các tổ chức đang chạy các công cụ Trí tuệ Nhân tạo cấp doanh nghiệp, nhưng cơ sở hạ tầng dữ liệu cơ bản chưa theo kịp.

Sự mất cân bằng này tạo ra một thực tế nguy hiểm. Trong khi các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo đang được tích hợp nhanh chóng vào các quy trình làm việc, ra quyết định và hệ thống đối mặt với khách hàng, dữ liệu cung cấp cho các hệ thống này vẫn còn phân loại kém, quản lý lỏng lẻo và bảo mật không nhất quán. Gần hai phần ba CISO báo cáo sự tự tin thấp trong khả năng thực thi các biện pháp bảo mật dữ liệu phù hợp trong môi trường Trí tuệ Nhân tạo.

Sự mất kết nối này không phải là lý thuyết. Nó đã tạo ra các kết quả có thể đo lường được. Chỉ khoảng một trong năm sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo đang đáp ứng các KPI dự định, cho thấy rằng thất bại không phải là một trường hợp ngoại lệ mà là một vấn đề hệ thống gắn liền trực tiếp với nền tảng dữ liệu yếu.

Vấn đề cốt lõi: Một khoảng cách cấu trúc giữa Tốc độ và Bảo mật

Tại trung tâm của báo cáo là một luận điểm đơn giản nhưng mạnh mẽ: niềm tin dữ liệu là yếu tố quyết định liệu Trí tuệ Nhân tạo có thành công hay thất bại.

Niềm tin dữ liệu đề cập đến sự tự tin của một tổ chức rằng các hệ thống của nó, bao gồm Trí tuệ Nhân tạo, đang sử dụng dữ liệu một cách an toàn và phù hợp. Khi niềm tin đó cao, Trí tuệ Nhân tạo có thể mở rộng nhanh chóng và mang lại kết quả có ý nghĩa. Khi nó thấp, Trí tuệ Nhân tạo trở nên khó dự đoán, rủi ro và thường không hiệu quả.

Hầu hết các tổ chức đang di chuyển nhanh hơn so với các mô hình quản trị của họ từng được thiết kế để xử lý. Các khuôn khổ bảo mật được xây dựng cho người dùng con người hoạt động ở tốc độ con người, trong khi các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo hoạt động tức thời, truy cập dữ liệu rộng rãi và thiếu phán đoán ngữ cảnh.

Điều này tạo ra một khoảng cách cấu trúc. Các chính sách có thể tồn tại, nhưng các cơ chế thực thi không thể theo kịp tốc độ và quy mô của Trí tuệ Nhân tạo. Các tổ chức không phải là đấu tranh để định nghĩa quy tắc. Họ đang đấu tranh để áp dụng chúng trong thời gian thực.

Tại sao các nền tảng Dữ liệu đang thất bại trong Trí tuệ Nhân tạo

Một trong những thông tin sâu sắc nhất là Trí tuệ Nhân tạo không giới thiệu các rủi ro hoàn toàn mới. Thay vào đó, nó đang暴露 các vấn đề dữ liệu tích lũy trong nhiều năm mà trước đây bị che giấu.

Trong nhiều năm, quản lý dữ liệu kém đã có thể chấp nhận được vì không có hệ thống nào có thể dễ dàng truy cập mọi thứ cùng một lúc. Trí tuệ Nhân tạo thay đổi điều đó hoàn toàn. Khi một hệ thống Trí tuệ Nhân tạo kết nối với một nguồn dữ liệu, nó có thể hiển thị tất cả thông tin có sẵn ngay lập tức, bao gồm cả dữ liệu không phân loại, chia sẻ quá mức hoặc nhạy cảm.

Điều này loại bỏ những gì nhiều tổ chức không biết rằng họ đã dựa vào: thực tế là dữ liệu khó tìm. Bây giờ, mọi thứ đều có thể nhìn thấy và có thể thực hiện trên quy mô lớn.

Hậu quả là đáng kể. Các tổ chức thường không biết dữ liệu nào có thể truy cập được bởi các công cụ Trí tuệ Nhân tạo, dữ liệu nào mà các tác nhân của họ đang sử dụng, hoặc thậm chí các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo nào đang hoạt động trong môi trường của họ. Những điểm mù này tạo ra điều kiện mà rủi ro không chỉ hiện diện mà còn đang tích lũy.

Trí tuệ Nhân tạo không hành xử như con người và điều đó thay đổi mọi thứ

Một khiếm khuyết lớn trong các mô hình bảo mật doanh nghiệp hiện tại là chúng giả định hành vi con người. Con người áp dụng phán đoán, hoạt động ở tốc độ hạn chế và có thể được đào tạo hoặc kiểm toán. Các tác nhân Trí tuệ Nhân tạo không làm bất kỳ điều nào trong số này.

Các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo kế thừa các quyền và hành động trên chúng mà không do dự. Chúng không lọc thông tin dựa trên ngữ cảnh hoặc ý định. Nếu chúng có thể truy cập dữ liệu, chúng sẽ xử lý nó, bất kể việc truy cập đó có phù hợp hay không.

Sự không phù hợp này giữa các khuôn khổ bảo mật tập trung vào con người và thực hiện tốc độ máy tạo ra một vấn đề quản trị cơ bản. Các tổ chức đang áp dụng các quy tắc được thiết kế cho con người cho các hệ thống hành xử hoàn toàn khác nhau.

Kết quả là quá trình暴露. Các công cụ Trí tuệ Nhân tạo có thể vô tình hiển thị thông tin nhạy cảm, hoạt động ngoài ranh giới dự định hoặc tạo ra đầu ra dựa trên nguồn dữ liệu không đáng tin cậy hoặc không thể theo dõi.

Hầu hết các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo đang thất bại và nhiều tổ chức không biết điều đó

Nhiều thất bại của Trí tuệ Nhân tạo vẫn không rõ ràng. Các tổ chức thường đo lường thành công bằng cách sử dụng các chỉ số hoạt động như sử dụng, truy vấn được xử lý hoặc đầu ra được tạo.

Các chỉ số này tạo ra một cảm giác sai lầm về tiến bộ. Một hệ thống có thể xuất hiện rất hoạt động trong khi tạo ra kết quả không chính xác,暴露 dữ liệu nhạy cảm hoặc không mang lại giá trị kinh doanh.

Điều này tạo ra một khoảng cách đo lường. Không có các KPI dựa trên kết quả được định nghĩa rõ ràng, các tổ chức không thể phân biệt giữa các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo thành công và thất bại. Thất bại trở nên bình thường, bị chẩn đoán sai hoặc bị bỏ qua.

Nguyên nhân cơ bản của những thất bại này hiếm khi là mô hình Trí tuệ Nhân tạo itself. Thay vào đó, nó là tình trạng của dữ liệu. Phân loại kém, truy cập không được quản lý và chất lượng dữ liệu không nhất quán tạo ra các nền tảng không ổn định mà không có mô hình nào có thể bù đắp.

Trí tuệ Nhân tạo là một bài kiểm tra về độ trưởng thành của Bảo mật

Trí tuệ Nhân tạo hoạt động như một bộ khuếch đại các điểm yếu hiện có. Các tổ chức có quản lý dữ liệu mạnh, quản lý danh tính và khả năng thực thi hiệu quả có thể mở rộng Trí tuệ Nhân tạo một cách an toàn. Những tổ chức không có các yếu tố cơ bản này phải đối mặt với rủi ro ngày càng tăng.

Chỉ một phần nhỏ các tổ chức hiện có độ trưởng thành bảo mật cần thiết để triển khai Trí tuệ Nhân tạo an toàn trên quy mô lớn. Đối với đa số, Trí tuệ Nhân tạo giới thiệu tiềm năng cho các hậu quả nghiêm trọng, từ các dự án thất bại đến sự暴露 quy định và, trong các trường hợp cực đoan, các sự kiện đe dọa kinh doanh.

Trí tuệ Nhân tạo không phải là nội tại nguy hiểm. Nó chỉ tăng tốc tác động của các điều kiện hiện có trong môi trường dữ liệu của một tổ chức.

Sự phân chia cạnh tranh đã được hình thành

Trong khi nhiều cuộc thảo luận tập trung vào rủi ro, báo cáo cũng nhấn mạnh một cơ hội đáng kể. Các tổ chức đạt được mức độ cao của niềm tin dữ liệu đang có được một lợi thế cạnh tranh rõ ràng.

Với dữ liệu sạch, phân loại và quản lý tốt, các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo có thể di chuyển nhanh hơn, mở rộng quy mô với sự tự tin hơn và mang lại kết quả đáng tin cậy hơn. Bảo mật trở thành một công cụ hỗ trợ chứ không phải là một nút thắt.

Các tổ chức này không chỉ giảm thiểu rủi ro. Họ đang xây dựng cơ sở hạ tầng cho phép thử nghiệm liên tục, lặp lại nhanh hơn và động lực cạnh tranh bền vững.

Trong khi đó, các tổ chức chậm đầu tư vào niềm tin dữ liệu phải đối mặt với những bất lợi ngày càng tăng. Mỗi sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo mới thêm phức tạp, tăng暴露 và làm cho việc phân biệt giá trị và rủi ro trở nên khó khăn hơn. Khoảng cách giữa hai nhóm này đã bắt đầu mở rộng và có thể sẽ tăng tốc khi sự áp dụng Trí tuệ Nhân tạo tiếp tục.

Các tổ chức cần làm gì tiếp theo

Con đường phía trước tập trung vào các cải tiến cơ bản chứ không phải là các sửa chữa nhỏ.

Bước đầu tiên là tầm nhìn. Các tổ chức phải hiểu họ có dữ liệu gì, dữ liệu đó nằm ở đâu và nó đang được truy cập như thế nào. Không có điều này, quản trị và thực thi là không thể.

Bước thứ hai là mở rộng các khuôn khổ danh tính để bao gồm cả các tác nhân không phải con người. Các tác nhân Trí tuệ Nhân tạo phải được coi là các danh tính với các quyền được giới hạn, không phải là các công cụ kế thừa quyền truy cập rộng rãi.

Bước thứ ba là định nghĩa thành công trước khi triển khai. Các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo nên có các kết quả kinh doanh rõ ràng, các yêu cầu chất lượng dữ liệu và các KPI có thể đo lường được được thiết lập từ trước.

Cuối cùng, các tổ chức phải xây dựng các cơ chế thực thi hoạt động ở tốc độ Trí tuệ Nhân tạo. Các chính sách đơn thuần là không đủ. Các khả năng kiểm soát, giám sát và kiểm toán thời gian thực là cần thiết để quản lý các luồng dữ liệu một cách hiệu quả.

Cuối cùng là về các nền tảng

Báo cáo “Tác động của Niềm tin Dữ liệu đối với Thành công của Dự án Trí tuệ Nhân tạo” của MIND đưa ra một lập luận thuyết phục rằng tương lai của Trí tuệ Nhân tạo không được quyết định bởi các mô hình, thuật toán hoặc sức mạnh tính toán. Nó được quyết định bởi điều gì đó ít rõ ràng hơn nhưng quan trọng hơn nhiều: chất lượng, quản lý và độ tin cậy của dữ liệu ở bên dưới.

Các tổ chức nhận ra điều này và đầu tư vào niềm tin dữ liệu sẽ không chỉ giảm thiểu rủi ro mà còn mở khóa toàn bộ tiềm năng của Trí tuệ Nhân tạo như một lợi thế cạnh tranh. Những tổ chức không làm như vậy sẽ tiếp tục trải qua các sáng kiến bị đình trệ, thất bại ẩn và sự暴露 ngày càng tăng khi Trí tuệ Nhân tạo mở rộng quy mô vượt quá khả năng kiểm soát của họ.