Yakın zamanda yapılan bir anket, iş liderlerinin yaklaşık dörtte üçünün önümüzdeki 12 ay içinde üretken AI uygulamayı planladığını ortaya koydu. Bununla birlikte, neredeyse yüzde 80’i veri kalitesi, veri güvenliği ve veri yönetişimi konusundaki endişeleri belirterek, bu AI uygulamalarının erişimini ve yönetişimini düzenleme yeteneklerinden emin değildi. Sabit veri kümelerine ve standart bir sorgu-yanıt modeline dayanan geleneksel sistemlerin aksine, üretken AI doğrudan, doğal dil katılımını sağlar ve kullanıcıların teknolojiyle nasıl etkileşime girdiği ve verilerin nasıl erişildiği ve işlendiği konusunda bir kaymaya neden olur.
Bu yeni veri kullanım modeli, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin kullanımını sıkı bir şekilde kontrol eden ve küratörlüğüne sahip olan önceki uygulamalardan önemli bir ayrılışa işaret etmektedir. Bu nedenle, veri yönetişime yaklaşımımız, bu verilerin nerede olduğu konusunda belirsiz olarak, veri güvenliğinin gizliliğini, bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini – veri güvenliğinde uzun zamandır temel olan prensipler – sağlayan veri koruma önlemlerine öncelik vermek için gelişmelidir. Bu yeni manzarada gezinirken, üretken AI’nın yarattığı zorlukları ele almak için stratejilerimizi ve çerçevelerimizi yeniden düşünmek önemlidir.
Veri yönetişimi için yeni stratejiler
Veri yönetişimi esastır, çünkü verilere AI uygulamalarında nasıl erişildiğini ve kullanıldığını belirler ve nerede olursa olsun, verilerin gizliliğini, bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini korumayı içerir. EPLUS’un araştırmasına göre, iş liderleri en çok veri kalitesi (%61), güvenlik (%54.5) ve yönetişim (%52) ile ilgilidir ve veriler genellikle çeşitli eski sistemlerde sessizdir. Bu nedenle sağlam bir koruma programı veri sınıflandırması, tanımlama, şifreleme, tokenizasyon, gerçek zamanlı izleme ve kritik veri kümelerinin yönetimine öncelik vermelidir. AI girişimleri bu siloları yıkmalı ve uygun veri akışı ve entegrasyonunu sağlamak için eski veri platformlarını modernize etmelidir.
Veri yaşam döngüsü boyunca veri akışları, erişim ve ilişkili riskler üzerinde görünürlüğü ve kontrolü korumak da önemlidir. Bu, nerede verilerin bulunduğunun, ona erişebileceğin ve ilgili düzenlemelere uymanın sağlanmasının net bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.
Güçlü bir güvenlik kültürü oluşturmak
Kuruluşlar içinde güçlü bir güvenlik kültürü kullanmak, başarılı ve bütünsel bir AI entegrasyon planı için hayati önem taşır. Teknoloji, sağlam bir güvenlik programının uygulama ve yürütme noktası olarak hizmet ederken, tüm çalışanlar için-BT profesyonellerinden ve uygulama geliştiricilerinden son kullanıcılara kadar kapsamlı eğitim-aynı derecede önemlidir. Üretken AI ajanları ve uygulamalarla ilgilenenlerin, kuruluşun genel güvenlik duruşunu güçlendirmek için kabul edilebilir kullanım ve veri koruma uygulamaları konusunda iyi bilgilendirilmesi gerekir.
Güvenlik uzmanları, başarılı AI girişimlerini sağlamak için uyum ve etkinliğe öncelik vermelidir. Veri yönetişimi programlarını düzenleyici standartlarla uyumlu hale getirmek ve olumlu sonuçlar elde etmek için AI uygulamaları tarafından kullanılan verilerle ilgili etkinliklerini değerlendirmek önemlidir. En önemlisi, veri stratejisini iş hedefleriyle hizalamak, kuruluşların AI yatırımlarını en üst düzeye çıkarmasına, maliyet tasarruflarına, gelişmiş kaynak verimliliğine ve çalışanlar, müşteriler, ortaklar ve paydaşlar için daha iyi deneyimlere yol açmasına olanak tanır.
Kapsamlı bir veri yönetimi stratejisi geliştirme
Başarılı AI uygulaması, ölçeklenebilir işleme ve performans gereksinimlerini karşılamak için modernleştirilmiş veri platformları da dahil olmak üzere kapsamlı bir veri yönetimi stratejisi gerektirir ve güvenlik ve veri politikalarının etkin bir şekilde uygulanmasını sağlamak için izole veri havuzlarından birleşik bir veri platformuna geçiş. Veri stratejisi değerlendirmeleri yapmak ve veri yönetişim kontrollerini gözden geçirmek, kuruluşların mevcut veri ortamlarını anlamalarına ve veri yönetimi uygulamalarını AI hedefleriyle hizalamasına yardımcı olur.
Son olarak, hizmetleri AI uygulamalarına entegre etmek, AI altyapısı oluşturmak, desteklemek ve güvence altına almak için doğru ekipleri bir araya getirmeyi içerir. Bu altyapı yönetmek ve sürekli iyileştirme için geri bildirim döngüleri sağlamak, optimize edilmiş güvenlik kontrolleri, finansal yönetim ve güçlü bir yönetişim programı sağlar.
Bütünsel, veri liderliğindeki bir AI benimseme stratejisine öncelik veren kuruluşlar, AI’dan AI’dan AI’ya ve nihayetinde AI olgunlaşmasına sorunsuz bir şekilde geçecek ve bugünün hiper-rekabetçi AI manzarasında başarılı olmak için bir ortamda yer alacaktır.
Reklam
LinkedIn grubumuz “Bilgi Güvenliği Topluluğu” nda 500.000’den fazla siber güvenlik uzmanına katılın!