Üretken AI bir patlama ile gelmiyor, şirketlerin günlük olarak kullandıkları yazılıma yavaşça sürünüyor. İster video konferans ister CRM olsun, satıcılar AI kopilotlarını ve asistanlarını SaaS uygulamalarına entegre etmek için uğraşıyorlar. Slack artık sohbet iş parçacıklarının AI özetlerini sağlayabilir, Zoom toplantı özetleri sağlayabilir ve Microsoft 365 gibi ofis süitleri yazma ve analizde AI yardımı içerir. Bu AI kullanım eğilimi, işletmelerin çoğunluğunun yeni bir gerçekliğe uyan olduğunu ima ediyor: AI yetenekleri, merkezi bir kontrol olmadan bir gecede SaaS yığınlarına yayıldı.
Yakın tarihli bir anket, ABD şirketlerinin% 95’inin şu anda sadece bir yıl içinde büyük ölçüde üretken AI kullandığını buldu. Ancak bu benzeri görülmemiş kullanım, artan kaygı ile temperlenir. İş liderleri, tüm bu görünmeyen AI faaliyetlerinin nereye gidebileceği konusunda endişelenmeye başladılar. Veri güvenliği ve mahremiyet hızla en büyük endişeler olarak ortaya çıkmıştır, birçok kişi hassas bilgilerin atak kullanılmazsa, hassas bilgilerin sızabileceğinden veya kötüye kullanılabileceğinden korkmaktadır. Zaten bazı uyarıcı örnekler gördük: Küresel bankalar ve teknoloji firmaları, gizli verilerin olayları yanlışlıkla paylaşıldıktan sonra dahili olarak ChatGPT gibi araçları yasakladı veya kısıtladı.
SaaS AI yönetişimi neden önemlidir?
Yapay zeka, mesajlaşma uygulamalarından müşteri veritabanlarına kadar her şeye dokunarak, yönetişim yeni riskleri davet etmeden faydaları kullanmanın tek yoludur.
Yapay zeka yönetişimi ile ne demek istiyoruz?
Basit bir ifadeyle, temel olarak AI’nın bir kuruluş içinde sorumlu ve güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlayan politikaları, süreçleri ve kontrolleri ifade eder. Doğru yapılırsa, AI yönetişimi bu araçların herkes için ücretsiz olmasını engeller ve bunun yerine bunları bir şirketin güvenlik gereksinimleri, uyumluluk yükümlülükleri ve etik standartlarıyla hizalar.
Bu, verilerin sürekli olarak üçüncü taraf bulut hizmetlerine aktığı SaaS bağlamında önemlidir.
1. Veri maruziyeti en acil endişe. AI özellikleri genellikle büyük bilgi alanlarına erişmeye ihtiyaç duyar – müşteri kayıtları aracılığıyla okuyan bir satış yapay zeka veya takviminizi takan ve transkriptleri çağıran bir AI asistanı düşünün. Gözetim olmadan, onaylanmamış bir AI entegrasyonu gizli müşteri verilerine veya fikri mülkiyete girebilir ve harici bir modele gönderebilir. Bir ankette, kuruluşların% 27’sinden fazlası gizlilik korkutmasından sonra üretken AI araçlarını açıkça yasakladıklarını söyledi. Açıkçası, hiç kimse manşetlerde bir sonraki şirket olmak istemiyor çünkü bir çalışan bir sohbet botuna hassas verileri besledi.
2. Uyum ihlalleri başka bir endişe. Çalışanlar onaysız AI araçları kullandıklarında, GDPR veya HIPAA gibi yasaların ihlaline yol açabilecek kör noktalar yaratır. Örneğin, bir müşterinin kişisel bilgilerini bir AI çeviri hizmetine yüklemek, gizlilik düzenlemelerini ihlal edebilir – ancak bilgi olmadan yapılırsa, şirketin bir denetim veya ihlal gerçekleşene kadar olduğu hakkında hiçbir fikri olmayabilir. Dünya çapında düzenleyiciler, AB’nin yeni AI Yasası’ndan sektöre özgü rehberliğe kadar AI kullanımı konusundaki yasaları genişletiyor. Şirketler, AI’nın verileriyle ne yaptığını kanıtlayabilmelerini veya hatta cezalarla karşı karşıya kalabileceklerinden emin olmak için yönetişime ihtiyaç duyarlar.
3. Operasyonel nedenler AI yayılmasında dizginlemenin başka bir nedenidir. AI sistemleri, gerçek insanları etkileyen önyargılar getirebilir veya kötü kararlar (halüsinasyonlar) verebilir. Bir işe alım algoritması yanlışlıkla ayrım yapabilir veya bir finans AI, modeli değiştikçe zaman içinde tutarsız sonuçlar verebilir. Kılavuzlar olmadan, bu sorunlar kontrol edilmez. İş liderleri AI risklerini yönetmenin sadece zarardan kaçınmakla ilgili olmadığını, aynı zamanda rekabet avantajı olabileceğini kabul ederler. Yapay zekayı etik ve şeffaf bir şekilde kullanmaya başlayanlar genellikle müşteriler ve düzenleyicilerle daha fazla güven oluşturabilirler.
SaaS dünyasında AI yönetmenin zorlukları
Ne yazık ki, bugün şirketlerde AI benimsemesinin doğası, tespit etmeyi zorlaştırıyor. Büyük bir zorluk görünürlüktür. Genellikle, BT ve güvenlik ekipleri kuruluş genelinde kaç AI araç veya özelliğin kullanıldığını bilmiyorlar. Verimliliği artırmaya istekli olan çalışanlar, yeni bir AI tabanlı özelliği sağlayabilir veya herhangi bir onay almadan saniyeler içinde akıllı bir AI uygulamasına kaydolabilir. Bu gölge AI örnekleri radarın altında uçar ve kontrolsüz veri kullanımı cepleri oluşturur. Klasik Gölge BT problemi güçlendirildi: orada bile fark etmediğiniz şeyi güvence altına alamazsınız.
Sorunu birleştirmek, AI araçlarının parçalanmış mülkiyetidir. Farklı departmanların her biri yerel sorunları çözmek için kendi AI çözümlerini tanıtabilir – pazarlama bir AI metin yazarı dener, bir AI kod asistanı ile mühendislik deneyleri, müşteri desteği bir AI chatbot’u entegre eder – hepsi birbiriyle koordinasyon yapmadan. Gerçek merkezi bir strateji olmadan, bu araçların her biri farklı (veya var olmayan) güvenlik kontrolleri uygulayabilir. Tek bir hesap verebilirlik noktası yoktur ve önemli sorular çatlaklardan düşmeye başlar:
1. AI satıcısının güvenliğini kim araştırdı?
2. Veriler nereye gidiyor?
3. Herkes kullanım sınırları belirledi mi?
Sonuç, AI kullanan bir organizasyon, bir saldırganın potansiyel olarak yararlanabileceği çok sayıda boşlukla bir düzine farklı şekilde.
Belki de en ciddi sorun, AI etkileşimleri ile veri provenansının olmamasıdır. Bir çalışan tescilli metni kopyalayabilir ve bir AI yazma asistanına yapıştırabilir, cilalı bir sonucu geri alabilir ve bunu bir müşteri sunumunda kullanabilir – tüm normal BT izlemesi. Şirketin bakış açısından, bu hassas veriler çevrelerini iz bırakmadan terk etti. Geleneksel güvenlik araçları onu yakalamayabilir, çünkü hiçbir güvenlik duvarı ihlal edilmedi ve anormal indirme yapılmadı; Veriler gönüllü olarak bir AI hizmetine verildi. İstemlerin ve çıktıların günlüğe kaydedilmediği bu kara kutu etkisi, kuruluşların uyum sağlamasını veya olayları araştırmasını son derece zorlaştırır.
Bu engellere rağmen, şirketler ellerini atmayı göze alamazlar.
Cevap, aynı titizliği diğer teknolojiye uygulanan AI’ya getirmek – inovasyonu boğmadan. Bu hassas bir denge: Güvenlik ekipleri, her yararlı AI aracını yasaklayan hayır departmanı olmak istemiyor. SaaS AI yönetişiminin amacı güvenli bir şekilde benimsenmesini sağlamaktır. Bu, korumayı, çalışanların AI’nın faydalarından yararlanabilmesi için dezavantajları en aza indirirken yerine getirme anlamına gelir.
SaaS’ta AI yönetişimi için en iyi 5 uygulama
Yapay zeka yönetişimi kurmak göz korkutucu gelebilir, ancak birkaç somut adıma ayırarak yönetilebilir hale gelir. İşte önde gelen kuruluşların SaaS ortamlarında AI’nın kontrolünü ele geçirmek için kullandıkları en iyi uygulamalar:
1. AI kullanımınız envanter
Gölgeye bir ışık parlayarak başlayın. Var olduğunu bilmediğin şeyi yönetemezsiniz. Kullanımdaki tüm AI ile ilgili araçların, özelliklerin ve entegrasyonların denetlenmesini alın. Bu, bariz bağımsız AI uygulamalarını ve standart yazılımdaki AI özellikleri gibi daha az belirgin şeyleri içerir (örneğin, yeni AI Toplantı Notları video platformunuzdaki özelliği). Tarayıcı uzantılarını veya gayri resmi araçların kullanabileceği gayri resmi araçları unutmayın. Birçok şirket, listenin ne kadar sürdüğüne şaşırıyor. Bu AI varlıklarının ne yaptıklarını, hangi iş birimlerinin bunları kullandığını ve hangi verilere dokunduklarını belirten merkezi bir kayıt defterini oluşturun. Bu canlı envanter, diğer tüm yönetişim çabalarının temelini oluşturur.
2. AI kullanım politikalarını açıklayın
Tıpkı bunun için kabul edilebilir bir kullanım politikanız olduğu gibi, özellikle AI için bir tane yapın. Çalışanların AI araçları söz konusu olduğunda neye izin verildiğini ve neyin sınır dışı olduğunu bilmeleri gerekir. Örneğin, açık kaynaklı projelerde AI kodlama asistanı kullanmaya izin verebilirsiniz, ancak herhangi bir müşteri verisinin harici bir AI hizmetine beslenmesini yasaklayabilirsiniz. Verileri işlemek için yönergeler belirtin (örneğin “Güvenlik tarafından onaylanmadıkça herhangi bir üretken AI uygulamasında hassas kişisel bilgi yok”) ve yeni AI çözümlerinin kullanılmadan önce incelenmesini gerektirir. Personelinizi bu kurallar ve bunların arkasındaki nedenler konusunda eğitin. Ön taraftaki biraz netlik çok riskli denemeyi önleyebilir.
3. erişimi izleyin ve sınırlandırın
AI araçları oynadığında, davranışları ve erişimleri hakkında sekmeler tutun. En az ayrıcalık ilkesi burada geçerlidir: Bir AI entegrasyonunun yalnızca bir takvime okuma erişimine ihtiyacı varsa, olayları değiştirme veya silme izni vermeyin. Her AI aracının hangi verileri erişebileceğini düzenli olarak inceleyin. Birçok SaaS platformu yönetici konsolları veya günlükleri sağlar – bunları ne sıklıkta bir AI entegrasyonunun çağrıldığını ve alışılmadık derecede büyük miktarda veri çekip çekmediğini görmek için kullanın. Bir şey poliçenin dışına veya dışına bakarsa, müdahale etmeye hazır olun. Ayrıca, kurumsal bir uygulamayı yeni bir harici AI hizmetine bağlamaya çalışan bir çalışan gibi belirli tetikleyiciler için uyarılar oluşturmak da akıllıca olacaktır.
4. Sürekli risk değerlendirmesi
AI yönetişimi bir set değildir ve unutun bir görevdir. AI çok hızlı değişir. Aylık veya üç ayda bir düzenli programda riskleri yeniden değerlendirmek için bir süreç oluşturun. Bu, yeni tanıtılan AI araçları için çevreyi yeniden yeniden geçirmeyi, SaaS satıcılarınız tarafından yayınlanan güncellemeleri veya yeni özellikleri gözden geçirmeyi ve AI güvenlik açıkları hakkında güncel kalmayı içerebilir. Politikalarınızda gerektiği gibi ayarlamalar yapın (örneğin, araştırma hızlı bir enjeksiyon saldırısı gibi yeni bir güvenlik açığı ortaya çıkarırsa, kontrollerinizi ele almak için güncelleyin). Bazı kuruluşlar, AI kullanım durumlarını ve onaylarını sürekli olarak gözden geçirmeye güvenlik, BT, yasal ve uyumluluktan paydaşlarla bir AI yönetişim komitesi oluşturur.
5. Çapraz fonksiyonel işbirliği
Son olarak, yönetişim sadece bir BT veya güvenlik sorumluluğu değildir. AI bir takım sporu yapın. Yeni düzenlemeleri yorumlamaya yardımcı olmak ve politikalarınızın bunları karşılamasını sağlamak için yasal ve uyum görevlileri getirin. İş birimi liderlerini, yönetişim önlemlerinin iş ihtiyaçları ile uyumlu hale getirmesi için dahil edin (ve böylece ekiplerinde sorumlu AI kullanımı için şampiyon olarak hareket ederler). Verilerin AI tarafından nasıl kullanıldığını değerlendirmek için veri gizliliği uzmanlarını dahil edin. Herkes ortak hedefi anladığında – AI’yi yenilikçi ve güvenli bir şekilde kullanmak – yönetişim sürecini takip eden bir kültür yaratır, başarıyı engellemeye değil.
Teoriyi uygulamaya çevirmek için ilerlemenizi izlemek için bu kontrol listesini kullanın:
Bu temel adımları atarak kuruluşlar, güvenlik, gizlilik ve uyumluluğun korunmasını sağlarken verimliliği artırmak için yapay zekayı kullanabilirler.
RECO AI yönetişimi nasıl basitleştirir?
Yapay zeka yönetişim çerçeveleri belirlemek kritik olmakla birlikte, Yüzlerce SaaS uygulamasında AI’yı izlemek, izlemek ve yönetmek için gereken manuel çaba, güvenlik ekiplerini hızla ezebilir. Bu, Reco’nun dinamik SaaS güvenlik çözümü gibi özel platformların teorik politikalar ile pratik koruma arasındaki farkı yaratabileceği yerdir.
SaaS uygulamalarınızdaki yapay zeka ile ilgili riskleri değerlendirmek için bir RECO demosu alın.