Enquanto IA generativa promete revolucionar tudo, desde a criação de conteúdo até a inovação em todo o setor, mas sua rápida adoção expôs lacunas críticas de segurança, privacidade e governança. Como resultado, não é surpresa que as organizações estejam enfrentando desafios como violações de dados e de privacidade relacionadas à adoção da IA.
Um estudo recente encomendado pela BigID, como Aplicativos aprovados pela SAP parceiro, oferece uma análise aprofundada dos desafios e preocupações específicos que as organizações têm ao adotar IA no local de trabalho.Relatório Global de 2024 sobre IA Generativa: Avanços e Barreiras”, explora como essas organizações estão navegando nessas complexidades para adotar as melhores práticas para o uso seguro e responsável da IA.
Aqui estão apenas algumas das descobertas significativas:
Preocupações com a segurança de dados
- 67% de organizações temem violações de dados e ataques cibernéticos
- Apenas um minoria (12%) de organizações que planejam implementar IA generativa estão extremamente confiantes em suas atuais medidas de segurança de dados.
As organizações estão implementando o gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) para mitigar os riscos associados a projetos de IA. O BigID ajuda as organizações a aprimorar seus postura de segurança de dados centralizando e simplificando a detecção, investigação e correção de riscos e vulnerabilidades de dados críticos.
Obstáculos à adoção da IA generativa
Os resultados da pesquisa revelam três áreas principais como obstáculos significativos para organizações que adotam IA generativa:
- Segurança de Dados (50%): Metade dos entrevistados identificou a segurança de dados como sua principal preocupação.
- Colaboração multifuncional (47%): As organizações devem promover a colaboração entre diferentes funções, incluindo equipes de TI, segurança, jurídica e comercial.
- Transparência de Decisões/Resultados (45%): Entender como os modelos de IA chegam a decisões e garantir resultados transparentes é uma preocupação significativa, destacando a necessidade de modelos de IA interpretáveis.
Esses desafios podem atuar como obstáculos, mas não são intransponíveis. Ao priorizar a segurança de dados com soluções como o BigID, promover a comunicação aberta entre as equipes e implementar modelos de IA interpretáveis, as organizações podem abrir caminho para uma implementação e jornada de IA generativa bem-sucedidas e seguras.
Resultados adversos da IA
A natureza dupla da IA é evidente nos resultados da nossa pesquisa:
A IA generativa oferece um potencial imenso, mas violações de dados são uma ameaça real, com quase 50% de organizações relatando resultados adversos, sendo as violações de dados as mais prevalentes.
Entender quais dados existem, se são sensíveis e onde residem são pré-requisitos para a adoção responsável de projetos de IA. Tudo começa com o conhecimento do conteúdo dos dados que seus modelos usam para IA. O BigID ajuda as organizações a encontrar e limpar os dados usados em LLMs para minimizar o risco de violações de dados.
Como o BigID pode ajudar a proteger, gerenciar e proteger seus dados para IA
O BigID capacita organizações com visibilidade e controle completos de dados necessários para implementar os controles corretos de segurança, privacidade e governança para IA.
As organizações podem proteger, gerenciar e proteger melhor os dados para IA de duas maneiras fundamentais:
- Preparação e prontidão: O BigID estabelece a base para uma IA segura e confiável por meio de uma higiene de dados robusta. Utilize IA e ML avançados para classificar, rotular, catalogar e limpar seus dados de forma completa e abrangente para preparação. Elimine proativamente informações ROT, duplicadas e arriscadas que expandem desnecessariamente a superfície de ataque. Garanta dados de alta qualidade e seguros para modelos de IA, minimizando riscos e vulnerabilidades de dados e promovendo segurança, privacidade e governança robustas em torno de suas implantações de IA.
- Governança e Controle: O BigID potencializa a governança proativa de dados, identificando arquivos e dados acessados durante interações de IA. Aproveite os insights de classificação existentes para identificar potenciais riscos de superexposição de dados. Remedie esses riscos revogando o acesso não autorizado, reclassificando dados confidenciais para correção e aplicando políticas de uso específicas de IA. Essa abordagem abrangente garante a conformidade com regulamentações e estruturas de segurança (bem como futuras), ao mesmo tempo em que protege sua organização contra o uso indevido de dados.
Quer saber mais sobre os resultados desta pesquisa? Baixe o Relatório Global de IA Generativa de 2024: Avanços e Barreiras hoje!
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