Enquanto IA generativa Embora prometa revolucionar tudo, desde a criação de conteúdo até a inovação em toda a indústria, 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 um Aplicativos aprovados pela SAP Em parceria com outra empresa, este relatório oferece uma análise aprofundada dos desafios e preocupações específicos que as organizações enfrentam ao adotar a IA no ambiente de trabalho.Relatório Global de 2024 sobre IA Generativa: Avanços e BarreirasO artigo explora como essas organizações estão lidando com essas complexidades para adotar as melhores práticas para o uso seguro e responsável da IA.
Aqui estão apenas algumas das descobertas mais significativas:
Preocupações com a segurança de dados
- 67% de organizações medo de violações de dados e ataques cibernéticos
- Apenas um Uma minoria (12%) das organizações que planejam implementar IA generativa está extremamente confiante. em suas atuais medidas de segurança de dados.
As organizações estão implementando a gestão da postura de segurança de dados (DSPM) para mitigar os riscos associados a projetos de IA. A BigID ajuda as organizações a aprimorarem sua segurança de dados. postura de segurança de dados Ao centralizar e agilizar 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 as organizações que adotam IA generativa:
- Segurança de dados (50%): Metade dos entrevistados identificou a segurança de dados como sua principal preocupação.
- Colaboração Interfuncional (47%): As organizações devem promover a colaboração entre diferentes funções, incluindo as equipes de TI, segurança, jurídica e de negócios.
- Transparência de Decisões/Resultados (45%): Compreender como os modelos de IA chegam às decisões e garantir resultados transparentes é uma preocupação significativa, o que destaca a necessidade de modelos de IA interpretáveis.
Esses desafios podem representar 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 pavimentar o caminho para uma implementação e jornada de IA generativa bem-sucedidas e seguras.
Consequências adversas da IA
A natureza dual da IA fica evidente nos resultados da nossa pesquisa:
A IA generativa oferece um potencial imenso, mas as violações de dados representam uma ameaça real, com quase 501.000 organizações relatando resultados adversos, sendo as violações de dados as mais prevalentes.
Compreender 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 utilizam para IA. A BigID ajuda as organizações a encontrar e limpar os dados usados em modelos de aprendizado de máquina (LLMs) para minimizar o risco de violações de dados.
Como a BigID pode ajudar a proteger, gerenciar e assegurar seus dados para IA
A BigID oferece às organizações a visibilidade e o controle completos dos dados necessários para implementar os controles adequados de segurança, privacidade e governança para IA.
As organizações podem proteger, gerenciar e assegurar melhor os dados para IA de duas maneiras fundamentais:
- Prontidão e Preparação: A BigID estabelece as bases para uma IA segura e confiável por meio de uma forte higienização de dados. Aproveite IA e ML avançadas para classificar, rotular, catalogar e limpar seus dados de forma completa e abrangente, preparando-os para uso. Elimine proativamente informações obsoletas, duplicadas e de risco que expandem desnecessariamente a superfície de ataque. Garanta dados de alta qualidade e seguros para uso em modelos de IA, minimizando riscos e vulnerabilidades e promovendo segurança, privacidade e governança robustas em suas implementações de IA.
- Governança e Controle: O BigID permite uma governança de dados proativa, identificando arquivos e dados acessados durante interações com IA. Aproveite os insights de classificação existentes para identificar potenciais riscos de superexposição de dados. Corrija esses riscos revogando acessos não autorizados, reetiquetando dados sensíveis para correção e aplicando políticas de uso específicas para IA. Essa abordagem abrangente garante a conformidade com regulamentações e estruturas de segurança (bem como futuras), protegendo sua organização contra o uso indevido de dados.
Quer saber mais sobre os resultados desta pesquisa? Faça o download do arquivo. Relatório Global de 2024 sobre IA Generativa: Avanços e Barreiras hoje!
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