Напрями та підготовка, які допоможуть досягти успішної готовності до власного штучного інтелекту.
Оскільки світ бізнесу продовжує розвиватися, інноваційні технології, такі як штучний інтелект (AI), швидко стають критичними компонентами сучасної торгівлі. Здатність використовувати можливості штучного інтелекту швидко відокремлює переможців від тих, хто програв, тому компаніям важливо зрозуміти як правильно забезпечити, керувати та підтримувати відповідність цій трансформаційній технології.
Для компаній, які прагнуть підвищити ефективність, продуктивність, інновації та інші важливі бізнес-результати, AI є очевидним вибором. Але перш ніж зможете скористатися багатьма перевагами штучного інтелекту, потрібно мати всебічне розуміння вашого технологічного ландшафту та того, як його можна оптимізувати для штучного інтелекту. Від хмарної інфраструктури та кібербезпеки до управління даними та застосунками, є багато факторів, які слід враховувати, коли ви готові до штучного інтелекту.
Щоб компанія була повністю готова до штучного інтелекту, потрібно активно підходити до кібербезпеки, управління, дотримання вимог і захисту даних.
Тільки старанно працюючи над захистом інфраструктури штучного інтелекту, оптимізацією системи управління, забезпеченням відповідності нормативним вимогам і захистом даних, можна повною мірою використовувати потужність штучного інтелекту, щоб вивести бізнес на новий рівень.
Підготовка до розгортання ШІ
Оскільки штучний інтелект стає все більш інтегрованим у бізнес-операції, компанії повинні приділяти першочергову увагу кібербезпеці, управлінню, відповідності та захисту даних, щоб забезпечити успішну готовність до внутрішнього ШІ. Нижче можна знайти, де організаціям потрібно зосередитися в цих сферах, щоб підготуватися до внутрішнього розгортання штучного інтелекту.
1. Кібербезпека
Внутрішня готовність штучного інтелекту вимагає надійних заходів кібербезпеки для захисту конфіденційних даних і систем штучного інтелекту від кібератак. Компаніям слід зосередитися на наступних заходах кібербезпеки:
- Безпека кінцевих точок: Рішення безпеки кінцевих точок, такі як антивірусне програмне забезпечення та брандмауери, можуть захистити системи та дані штучного інтелекту від несанкціонованого доступу та кіберзагроз.
- Безпечний зв'язок: Захищені протоколи зв'язку, такі як шифрування SSL/TLS та віртуальні приватні мережі (VPN), можуть захистити дані під час передання між системами штучного інтелекту та іншими кінцевими точками.
- Шифрування даних: Шифрування може захистити конфіденційні дані від несанкціонованого доступу, шифруючи дані в стані спокою та під час передання.
- Управління вразливостями: регулярна Оцінка вразливостей та тестування на проникнення може допомогти компаніям виявляти та усувати вразливості в системах і даних штучного інтелекту.
2. Відповідність вимогам
Відповідність має важливе значення для забезпечення того, щоб системи штучного інтелекту розроблялися та використовувалися відповідно до чинного законодавства та правил. Компаніям слід зосередитися на наступних заходах комплаєнсу:
- Перегляд політики: Політика управління персоналом та InfoSec повинна бути переглянута та оновлена, щоб відобразити конкретні випадки використання та управління ChatGPT.
- Управління витратами на GPT: процедури та методи повинні бути переглянуті, щоб забезпечити розподіл витрат і бюджети.
- Нормативно-правова діяльність: компанії повинні забезпечити, щоб їхні системи штучного інтелекту відповідали чинним нормам, таким як GDPR, CCPA та HIPAA.
Аудит і звітність: Компанії повинні вести аудиторські журнали та процеси звітності, щоб продемонструвати дотримання правил і внутрішніх політик.
3. Захист даних
Захист даних має вирішальне значення для забезпечення безпеки та захисту конфіденційних даних, що використовуються системами штучного інтелекту. Компанії повинні зосередитися на наступних заходах захисту даних:
- Класифікація даних і контроль доступу: Компанії повинні класифікувати дані на основі їхньої чутливості та обмежувати доступ до конфіденційних даних лише уповноваженим персоналом.
- Шифрування даних: Шифрування даних може захистити конфіденційні дані від несанкціонованого доступу.
- Зберігання та утилізація даних: Компанії повинні встановити політику та процедури зберігання та утилізації даних, щоб забезпечити надійну утилізацію конфіденційних даних, коли вони більше не потрібні.
4. Управління даними
Управління даними є важливим фактором при розгортанні GPT. Це стосується загального управління доступністю, зручністю використання, цілісністю та безпекою даних, що використовуються в організації. Важливо забезпечити, щоб дані збиралися, зберігалися, використовувалися та утилізувалися етично, юридично та ефективно.
Компанії повинні зосередитися на наступних заходах управління даними:
- Політики класифікації даних: ці політики визначають спосіб класифікації даних на основі рівня їхньої чутливості, критичності та цінності для організації. Ця класифікація допомагає організаціям зрозуміти як керувати даними та захищати їх.
- Політики збереження та видалення даних: Ці політики визначають як довго зберігаються дані, коли їх слід утилізувати та як їх знищити, щоб запобігти несанкціонованому доступу.
- Політики доступу до даних: Ці політики визначають, хто має доступ до даних і за яких обставин. Це містить політики надання та відкликання доступу, а також процедури забезпечення надання доступу лише уповноваженому персоналу.
- Політика конфіденційності даних: Ці політики визначають як збираються, використовуються та передаються дані для захисту конфіденційності та конфіденційності фізичних осіб. Сюди входять політики отримання згоди, анонімізації даних і забезпечення відповідності відповідним нормам, таким як GDPR і CCPA.
Щоб по-справжньому використовувати можливості штучного інтелекту, компанії повинні застосовувати комплексний підхід до кібербезпеки, управління, дотримання вимог та захисту даних. Зосередившись на цих критично важливих областях, компанії можуть гарантувати, що їхня інфраструктура штучного інтелекту є безпечною, оптимізованою та повністю сумісною, а також використовувати всю потужність цієї трансформаційної технології для стимулювання інновацій, продуктивності та зростання.