This is the Trace Id: b0dbaa4af3e4c520aedd88b94ff383f4

Dołącz do sesji panelu wykonawczego RSAC 24 marca: „Agenci AI już z nami! Czy Twoja firma jest gotowa?”

Zarejestruj się teraz

Przewodnik firmy Microsoft dotyczący zabezpieczania przedsiębiorstwa obsługiwanego przez sztuczną inteligencję: strategie zarządzania sztuczną inteligencją

Pobierz przewodnik
Udostępnij
Mężczyzna w zielonej koszuli siedzi przy stole z komputerem.

Omówienie

Innowacje w zakresie sztucznej inteligencji stwarzają ogromne szanse, ale także potencjalne ryzyka, co potwierdzają niedawne obawy o prywatność związane z wykorzystaniem danych europejskich użytkowników przez dużą platformę społecznościową oraz globalne regulacje. Platforma spotkała się z szeroką krytyką i groźbą pozwów na miliardy dolarów za plany wykorzystania danych europejskich użytkowników do trenowania sztucznej inteligencji bez uzyskiwania ich wyraźnej zgody, zamiast tego polegając jedynie na mechanizmie rezygnacji, co wywołało poważne obawy o prywatność.

Proaktywne i odpowiedzialne zarządzanie sztuczną inteligencją.

Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją wykracza poza samo zapewnianie zgodności z przepisami. To całościowa strategia, która wspiera odpowiedzialną innowację, buduje zaufanie interesariuszy i zapewnia trwałą przewagę konkurencyjną. Przyjęcie takiego podejścia pozwala organizacjom wykorzystać transformującą moc sztucznej inteligencji przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka.

Ten przewodnik stanowi rozwinięcie naszej serii „Zabezpieczanie przedsiębiorstwa obsługiwanego przez sztuczną inteligencję”, w której pokazujemy, jak maksymalizować potencjał sztucznej inteligencji, stosując strukturę wdrażania AI (zilustrowaną poniżej). Łączy ona inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją z celami biznesowymi i wartościami etycznymi, obejmując projektowanie, zarządzanie, zabezpieczanie sztucznej inteligencji oraz zapewnianie jej ładu.

Już dziś rozpoczyna się przekształcenie zarządzania sztuczną inteligencją z ograniczania ryzyka w strategiczną przewagę.

Konsekwencje niewystarczającego zarządzania sztuczną inteligencją


Brak solidnej strategii zarządzania sztuczną inteligencją może prowadzić do poważnych zagrożeń i negatywnych skutków. Oto najważniejsze dane liczbowe:
  • 95% firm dostrzega konieczność przekształcenia zarządzania w związku z ewolucją sztucznej inteligencji, jednak wiele z nich zmaga się z ograniczeniami budżetowymi i oporem organizacyjnym1.
  • 67% firm ma trudności ze skalowaniem projektów AI poza etapy pilotażowe z powodu luk w zarządzaniu2.
  • 50% organizacji zmaga się z obawami dotyczącymi prywatności podczas wdrażania sztucznej inteligencji bez odpowiedniego zarządzania2.
  • O 40% większe prawdopodobieństwo stronniczości w systemach AI bez wdrożonego zarządzania, co może prowadzić do szkód wizerunkowych i potencjalnych konsekwencji prawnych3.
  • Firmy bez skutecznego zarządzania sztuczną inteligencją z powodu nieefektywności i niezgodności z przepisami ponoszą nawet do 30% wyższe koszty operacyjne4.

Zarządzanie sztuczną inteligencją: podejście oparte na trzech filarach

Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją wymaga spójnej strategii obejmującej trzy powiązane ze sobą filary: zarządzanie danymi, zarządzanie sztuczną inteligencją oraz zarządzanie regulacyjne. Takie kompleksowe podejście pomaga organizacjom tworzyć wiarygodne systemy sztucznej inteligencji, zarządzać ryzykiem oraz zapewniać zgodność z przepisami.

Zarządzanie danymi stanowi podstawowy element. Gwarantuje integralność i wiarygodność danych, które prowadzą do uzyskiwania niezawodnych wyników sztucznej inteligencji. To nie tylko technologia, ale konieczność skupienia się na ludziach i kulturze, angażowania zespołów i podnoszenia ich kompetencji w efektywnym zarządzaniu danymi. Ten niezawodny fundament danych umożliwia zapewnienie krytycznej równowagi między ochroną danych (zarządzaniem ryzykiem) a ich aktywnym wykorzystaniem (udostępnianiem w celach biznesowych), co sprzyja innowacjom zamiast je spowalniać.

Każdy filar odpowiada na konkretne, często nakładające się wyzwania — od jakości danych i etycznego wdrażania sztucznej inteligencji po zgodność z przepisami. Sukces zależy od dopasowania strategii zarządzania do specyficznych zastosowań sztucznej inteligencji, takich jak tradycyjne uczenie maszynowe, generatywna AI czy systemy agentycznej AI. Często oznacza to wdrożenie zarządzania danymi już w założeniach, co czyni je intuicyjnym składnikiem codziennych operacji.

Choć każdy filar dotyczy odrębnych obszarów, łączą je wspólne wątki, które wzmacniają całościowe podejście. Te przeplatające się motywy pojawiają się w całej strategii zarządzania:

Równoważenie wartości i ryzyka: klasyfikowanie i nadawanie priorytetów na podstawie potencjalnego wpływu.
Dokumentacja i gotowość na audyt: utrzymywanie pełnej dokumentacji w celu zapewnienia przejrzystości.
Zaangażowanie interesariuszy: angażowanie odpowiednich zespołów, dostawców oraz użytkowników końcowych.
Ciągłe monitorowanie: regularne ocenianie i ulepszanie praktyk zarządzania.

Zarządzanie danymi

Zarządzanie danymi stanowi fundament zaufanej sztucznej inteligencji, umożliwiając odpowiedzialne aktywowanie danych dla sztucznej inteligencji i innych zastosowań. Poprzez odpowiednie polityki i procesy zapewnia ono jakość, bezpieczeństwo oraz odpowiedzialne przetwarzanie danych na każdym etapie ich cyklu życia. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji są tak wiarygodne, jak dane, na których bazują, niewłaściwe zarządzanie danymi może prowadzić do stronniczych, niedokładnych lub niewiarygodnych wyników AI.

Zarządzanie sztuczną inteligencją

Zarządzanie sztuczną inteligencją to struktura zasad i procesów, które kierują odpowiedzialnym wprowadzaniem, wdrażaniem i monitorowaniem zastosowań sztucznej inteligencji w całej organizacji. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji mogą istotnie wpływać na działalność biznesową i doświadczenia klientów, właściwe zarządzanie pomaga zapewnić ich bezpieczeństwo, przejrzystość oraz zgodność z wartościami organizacji.

Pomyślne zarządzanie sztuczną inteligencją opiera się na dwóch elementach bazowych: ustanowieniu głównych zasad kierujących wszystkimi działaniami sztucznej inteligencji oraz kompleksowego schematu wdrażania obejmującego zarówno cały cykl życia AI, jak i zaangażowanie interesariuszy.

Zarządzanie regulacyjne

Zarządzanie regulacyjne gwarantuje, że systemy sztucznej inteligencji spełniają obowiązujące przepisy prawa, jednocześnie promując odpowiedzialne praktyki wprowadzania innowacji. W dynamicznie zmieniającym się krajobrazie przepisów dotyczących sztucznej inteligencji proaktywne zapewnianie zgodności pomaga unikać kar, ogranicza ryzyka prawne i buduje zaufanie interesariuszy. Spełnienie wymagań regulacyjnych wymaga skoncentrowania się na tych kluczowych aspektach ze szczególnym naciskiem na stosowanie podejścia „shift-left” w zakresie zapewniania zgodności.

Od minimalizowania ryzyka do strategicznej przewagi

W erze sztucznej inteligencji integralność danych i zaufanie mają kluczowe znaczenie. Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją to nie tylko zestaw zasad i procedur, ale też strategiczny priorytet dla organizacji dążących do rozwoju. Wdrażając niezawodny program zarządzania oparty na fundamentach silnego zarządzania danymi oraz kulturze promującej odpowiedzialną sztuczną inteligencję, można wspomóc:

Wzmacnianie innowacji: Utwórz strukturę umożliwiającą odpowiedzialne eksperymentowanie i wprowadzanie innowacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Obejmuje to znalezienie kluczowej równowagi między ochroną danych (zarządzaniem ryzykami i zapewnianiem zgodności) a ich wykorzystaniem (tworzeniem wartości biznesowej i nowych możliwości).
Zwiększanie zaufania: Buduj zaufanie wśród klientów, partnerów i interesariuszy, pokazując swoje działania na rzecz odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Osiąga się to poprzez sprzyjanie kulturze skoncentrowanej na danych, w której pracownicy mają większe możliwości, podnoszą swoje kompetencje i uczestniczą w procesie zarządzania.
Ograniczanie ryzyka: Koryguj potencjalne szkody, uprzedzenia i luki w zabezpieczeniach związane ze sztuczną inteligencją, zapewniając, że niezawodność i wiarygodność Twoich danych stanowi solidną podstawę dla wszystkich wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.

Nie zwlekaj z rozpoczęciem tworzenia programu zarządzania sztuczną inteligencją. Zacznij działać już dziś, aby położyć fundamenty etycznego i skutecznego wdrażania sztucznej inteligencji, pamiętając, że skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją to zarządzanie danymi zgodnie z projektem, płynnie zintegrowane z Twoimi operacjami.

Pobierz przewodnik

Więcej podobnych materiałów

Osoba korzystająca z laptopa, wskazująca palcem klawiaturę.
3 minuty

Przewodnik firmy Microsoft po zabezpieczaniu przedsiębiorstwa obsługiwanego przez sztuczną inteligencję: wprowadzenie

Przeczytaj przewodnik
Mężczyzna i kobieta patrzący na ekran komputera.
5 minut

Przewodnik firmy Microsoft dotyczący zabezpieczania przedsiębiorstwa obsługiwanego przez sztuczną inteligencję: strategie zgodności sztucznej inteligencji z przepisami

Przeczytaj przewodnik
Naszkicowany białą linią rysunek dokumentu w kopercie z napisem „New” na niebieskim tle.

Uzyskaj CISO Digest

Bądź na bieżąco dzięki fachowym analizom, trendom branżowym i badaniom dotyczącym bezpieczeństwa dostępnym w tej publikowanej co dwa miesiące serii wiadomości e-mail.
Zarejestruj się

Obserwuj rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft