Всяка организация, която работи с AI, обработва данни, които преди се съхраняваха само вътрешно или изобщо не се съхраняваха. Промптове, качвания, междинен резултат, лог-файлове от модели, които вие самите не хоствате. Въпросът не е дали в това има рискове, а дали вашата организация знае къде се намират тези рискове и кой може да направи нещо по въпроса. Това е друг въпрос от този дали имате политика за неприкосновеност на личния живот. Политиката на хартия и зрялостта на практика при AI често се разминават значително, защото технологията се променя по-бързо от процедурите, които трябва да я придружават.
Неприкосновеността на личния живот и сигурността са в измерването на зрялостта едно от седемте измерения, наред с, освен другото, организация, ИТ-инфраструктура и управление на данни. Последните три са фундаментални: те определят дали има основа, върху която останалото може да се изгради. Неприкосновеността на личния живот и сигурността зависят частично от тях. Организация със слабо управление на данни често дори не знае какви данни попадат в AI-приложение, да не говорим дали това се случва съобразно правилата. Затова има малко смисъл да се работи по криптиране или управление на достъп, преди да е ясно какви данни се намират къде и кой носи отговорност за това. Редът не е въпрос на предпочитание; той е редът, в който нещата работят.
На базово ниво не съществува изрична политика за AI и данни. Каквото се случва, се случва ад хок, обикновено извън полезрението на онзи, който носи отговорност за това.
На основно ниво има базова политика, често пренесена от съществуваща политика за неприкосновеност на личния живот, без да е адаптирана към онова, което прави AI-приложенията различни. Има осъзнатост, но няма контрол.
На ниво активиране има конкретни правила за какви данни могат да влизат в кое AI-приложение, и това се следи. Управлението на достъп и класификацията на данни са въведени, не само описани.
На ниво прозрение става видимо как AI-приложенията се държат на практика: какви данни действително обработват, къде възникват отклонения между политика и употреба. Има мониторинг, който дава резултат, не само табло, което никой не проверява.
На ниво интелигентност сигурността е вградена в начина, по който новите AI-приложения се оценяват и одобряват, преди да бъдат въведени в употреба. Оценката на риска вече не е отделна стъпка, а част от начина, по който се вземат решения.
При повечето организации, чиито AI-пилотни проекти засядат, се оказва при проверка, че те се люшкат между основно и активиране: има политика, но никой не може с увереност да каже дали тя се спазва.
Има няколко знака, които, независимо от всяка оценка, казват нещо за къде се намирате. Ако никой във вашата организация не може точно да посочи кои AI-приложения се използват в момента, вероятно се намирате на базово или основно ниво. Ако това е известно, но отговорът на „какви данни могат да влизат там“ се различава по екипи, се намирате на основно ниво или ниво активиране. Ако знаете какви данни къде могат да влизат, но не знаете дали това се случва и на практика, се намирате на ниво активиране и прозрение ви очаква. А ако сигурността се вземаа предвид по подразбиране при всяко ново приложение, без да е необходим отделен процес за това, се движите към интелигентност.
Тази самооценка е индикация, не заместител на кръга с картографиране. Ползата от този кръг се крие точно в онова, което една индивидуална оценка не показва: разсейването. Когато един CISO постави това измерение на ниво активиране, а ръководител на отдел на базово ниво, тази разлика сама по себе си е информацията. Тя означава, че политика и практика не съвпадат, или че знанието за какво е позволено и какво не, не е достигнало навсякъде в еднаква степен.
Стъпката от основно към активиране рядко изисква по-голям бюджет за софтуер за сигурност. Често тя изисква ясни договорки за кой може да реши, че AI-приложение се въвежда в употреба, и на базата на какви данни. Това се докосва до начина, по който е организирана организацията: без ясен собственик за такива решения политиката остава документ без прилагане. Докосва се и до управлението на данни, защото без преглед на вашите данни никога не можете с увереност да кажете какво вижда едно AI-приложение. И се докосва до етиката, защото въпросът кое е позволено и кое не при употребата на AI рядко се оказва чисто технически въпрос.
Колко струва едно ниво по-високо зависи от къде се намира организацията сега и каква основна структура вече съществува. Организация с добро управление на данни и ясна организационна структура има относително малко допълнителна работа за това измерение; организация, която ниско оценява по двете фундаментални измерения, ще трябва първо да се справи с тях, преди неприкосновеността на личния живот и сигурността да се подобрят структурно. Това е и причина, поради която седемте измерения не могат да се разглеждат отделно едно от друго: хората и уменията също играят роля тук, за което можете да прочетете на страницата за колко зрели са познанията на служителите относно AI-рисковете, и на въпроса колко зряло е организирано управлението на резултатите около употребата на AI, защото без проследяване дори най-добрата политика за сигурност остава теория.
Измерването на зрялостта, включително кръгът с картографиране за това и другите шест измерения, е в процес на изграждане. Кой желае да използва измерването веднага щом е достъпно, може да се запише в списъка на изчакване.
Тази страница разглежда дали вашата организация може да носи AI: дали основата съществува, за да се работи безопасно и отговорно с данни веднага щом AI докосне тези данни. Тя не разглежда какви задачи AI би могло да поеме от вашите служители. На този въпрос отговаря работният скан на FTE TO AI, който изчислява за всяка задача каква част от нея може да се предаде на AI. Това изчисление има стойност само ако въпросът, поставен на тази страница, вече може да се отговори със спокойна съвест.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.