AI artık yarının teknolojisi değil; Bugünün en acil iş fırsatı. Semarchy’nin son bulgularına göre, kuruluşların% 75’i sadece 2025’te AI teknolojilerine yatırım yapmayı planlıyor. İlgi alanındaki bu artış, AI’nın operasyonları dönüştürme, karar verme sürecini kolaylaştırma ve yeni rekabet avantajlarının kilidini açma potansiyelini yansıtır. Ancak bu hızlandırılmış evlat edinme ile, ilerlemeyi durdurmakla tehdit eden bir zorluk geliyor-güvenilir, iyi yönetilen verilere duyulan ihtiyaç.
Hırs ve hazırlık arasındaki kopukluk
Gerçek açık – kalite verileri AI dağıtımının hızına ayak uydurmadı. Liderler iddialı AI girişimleriyle ilerlemeye devam ederken, çok fazla kişi bunu ilk olarak veri bütünlüğü, güvenlik ve yönetişimin temel sorunlarını ele almadan yapıyorlar. Bu bağlantının çok gerçek sonuçları vardır. Ankete katılan işletmelerin neredeyse yarısı, çalışanların şirket verileriyle günlük çalışmalarında kamu AI araçlarını kullandıklarını doğruladı. Gizlilik, IP koruması ve düzenleyici uyum konusunda ciddi endişeleri ortaya çıkaran riskli bir uygulamadır.
Son yüksek profilli olaylar uyarıcı masallar olarak hizmet etti. Hem Samsung hem de Amazon, çalışanların platforma duyarlı şirket bilgilerini istemeden hassas şirket bilgilerine girdikten sonra güvenlik güvenlik açıkları ve yetkisiz maruz kalma riski hakkında ciddi endişeler yarattıktan sonra chatgpt’e iç yasaklar getirdiler.
Bunun gibi senaryolar artık istisna değildir; Uygun korkuluklar olmadan operasyonları sayısallaştırırken kuruluşun karşılaştığı büyüyen bir tehdittir. Olay, dış, düzenlenmemiş ortamlara geçtikten sonra kurumsal verilerin güvenlik açığının altını çizdi, burada verilerin nasıl işlendiği, depolandığı veya yeniden kullanıldığı konusunda sınırlı bir görünürlük.
Hızlı AI dağıtımının gizli riskleri
Yapay zeka uygulamak için acele, potansiyel veri ihlallerinden başlayarak çok çeşitli problemlerin kapısını açarak güçlü bir veri yönetişimi çerçevesinin eksikliğine neden oluyor. Gözetim olmadan, üretken AI araçlarına beslenen hassas veriler, kuruluşun kontrolü dışındaki modellere dahil edilebilir. Serbest bırakıldıktan sonra, bu veriler kolayca geri kazanılamaz ve müşteri güveni ve kurumsal itibar üzerindeki etkiler uzun ömürlü olabilir.
Bu endişelerin yanında tezahür etmek uyumdur. Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve California Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) gibi düzenlemeler, kuruluşların kişisel ve hassas verileri nasıl kullanabileceği konusunda açık sınırlar oluşturmuştur. Bu tür verilerin kontrolsüz AI sistemlerine beslenmesi, bu kuralları ihlal etme ve finansal cezalar ve yasal incelemeye maruz kalma riskini taşır. AI kullanımı yasal sınırlar içinde kalsa bile, kötü veri yönetişimi genellikle eski veya önyargılı veri kaynaklarını yansıtabilen ve kuruluşların iyileştirmeye çalışan sonuçlardan ödün verebilen zayıf eğitimli modellerle sonuçlanır.
İhtiyaç duyulan şey, yüksek entegre veriler ve güçlü yönetişim protokolleri üzerine inşa edilmiş güvenilir bir temeldir. AI, kusurlu girdilerden sonuçlar çıkarıyorsa anlamlı bir değer sağlayamaz. Güvenlik ve uyumluluk konusunda reaktif bir yaklaşım benimsemek yerine, kuruluşların bilgiyi koruyan, sorumlu kullanımı tanımlayan ve AI yolculuğunun her adımında izlenebilirliği sağlayan proaktif veri yönetimi stratejileri ile başlamaları gerekir.
Bunun ötesinde yönetişim kurmak
Bu zorluğun ele alınmasında kritik bir adım, AI’nın nasıl kullanılması ve kullanılmaması gerektiğine dair parametreler belirleyen açık iç politikalar oluşturmaktır. Bu, AI’da hangi verilerin kabul edilebilir olduğunu ve verilerin ihlal edilmesini önlemek için kırmızı çizgilerin nereden çizileceğini belirlemek anlamına gelir. Bunu takiben, kurumsal veri varlıkları konusunda açıklık kazanmalıdır. İşletmeler, bilgilerini – hassas, düzenlenmiş ve operasyonel olan bilgilerini sınıflandırabilir ve tam olarak anlayabilirler.
İzleme ve gözetim de standart uygulama haline gelmelidir. Devam eden veri izlemeye dayanan bir yönetişim çerçevesi, kuruluşların kötüye kullanım kalıplarını tespit etmelerini, iç standartlara uymasını ve güvenlik açıklarını yükselmeden önce tanımlamalarını sağlar. Yapay zeka sadece BT veya veri bilimi işlevlerinde değil, pazarlama, müşteri hizmetleri, insan kaynakları ve ötesinde departmanlar arasında entegre edildiğinden, bu içgörü seviyesi özellikle önemli hale gelir.
Ana Veri Yönetimi (MDM) bu süreçte hayati bir rol oynar. Etkili bir şekilde uygulandığında, MDM kuruluşların daha önce parçalanmış bilgilere yapı ve netlik getirerek gerçeğin tek, tutarlı bir versiyonunu oluşturmalarını sağlar. Sistemler ve ekipler arasında uyumlu verilerle, AI girişimleri daha fazla güven, doğruluk ve uyumluluk ile ilerleyebilir. MDM, inovasyonu yavaşlatmak yerine ölçek yolunu temizler.
Veri kalitesine bakmanın maliyeti
Yapay zeka, rekabet avantajından bir iş gerekliliğine hızla gelişti, ancak bunu güvenliğe öncelik vermeden benimsemek maliyetli bir gözetimdir. Semarchy’nin araştırması bu büyüyen bölünmeyi vurgulamaktadır – AI için coşku güçlü olsa da, birçok kuruluş uygun veri yönetişimi olmadan ilerlemektedir. Sağlam bir temel olmadan, bu çabalar veri ihlallerine, uyum başarısızlıklarına ve nihayetinde giderek daha rekabetçi bir manzarada zemini kaybetmeye yol açar.
İnovasyonun kaotik olması gerekmez. Sağlam veri çerçeveleri tarafından desteklendiğinde, AI büyümenin güvenli ve sürdürülebilir bir itici gücü olabilir. Zeka ve dürüstlükle liderlik etmeye hazır olan kuruluşlar için ilk adım bir algoritma kodlamak değildir; Verilerine hakim oluyor.
Reklam
LinkedIn Group Bilgi Güvenlik Topluluğumuza katılın!