В условиях стремительного развития технологий компании все больше внимания обращают на эти при использовании AI. Яш Бхавнани, глава AI в Box, отмечает, что ключевым фактором успешной работы AI — управление не только моделями, но и данными, с которыми они работают.
Как компании адаптируются к новым реалиям
Анализируя новые подходы, обнаруживаем, что для большинства крупных предприятий именно неструктурированные эти — контракты, спецификации продуктов и внутренние знания — стали основными активами. Бизнес-руководители теперь фокусируются не на том, какую модель поработать, а на платформе, которая управляет доступом к их контенту. "Не важно, что делает модель, важно, как организованы и доступны данные", — говорит Бхавнани.Для примера, если страховая компания использует AI для анализа заявок, то низкая точность результата недопустима. Условия верного доступа к этим становятся критичными в условиях, когда важна надежность и возможность аудита полученных результатов.
Стратегическое значение систем управления данными
Системы хранения этих поднимаются на новый уровень как основа для надежного AI. Они обеспечивают авторитетный контроль версий, встроенные разрешения и процедуры соблюдения норм. Это означает, что ответы AI теперь напрямую связаны с актуальными и проверяемыми источниками, что сильно повышает доверие к таким системам.Многие компании сталкиваются с проблемами, когда сотрудники начинают загружать конфиденциальные документы на личные аккаунты, рискуя нарушить безопасность. Как отмечает Бхавнани, "это не только угроза безопасности, но и серьезная организационная проблема". Важность интеграции в системы управления данными становится все более очевидной.
Будущее AI в контексте бизнеса и compliance
По мере того как AI становится более автономным и начинает выполнять сложные задания самостоятельно, по— необходимость в создании безопасных средств доступа. "Использование AI-платформ без управления разрешениями слишком опасно", — считает Бен Кус, CTO Box. Актуальные нормы, такие как HIPAA и SOC 2, требуют наличия четкого аудита и контроля доступа к чувствительной информации.Многоуровневые системы доступа станут основой для безопасного развертывания AI в компаниях, где соблюдение нормативных требований и анализ этих будут играть ключевую роль.
На горизонте остается важный вопрос: смогут ли компании создать такие системы, которые обеспечат не только безопасность, но и эффективность использования AI?