AI w biznesie: zwrot z inwestycji, bezpieczeństwo i zarządzanie w dobie sztucznej inteligencji

AI rewolucjonizuje biznes

Sztuczna inteligencja przestaje być futurystyczną wizją, a staje się integralną częścią współczesnego biznesu. Firmy dostrzegają potencjał AI w optymalizacji procesów, automatyzacji zadań i generowaniu innowacyjnych rozwiązań. Jednak wdrożenie AI to nie tylko kwestia technologii, ale również bezpieczeństwa, zarządzania i mierzalnego zwrotu z inwestycji.

Kieran Norton, ekspert firmy Deloitte ds. cyberbezpieczeństwa i automatyzacji opartej na AI, podkreśla, że większość organizacji posiada podstawowe zabezpieczenia, ale dynamiczny rozwój AI stawia przed nimi nowe wyzwania. AI jest wykorzystywana zarówno jako narzędzie obronne, np. do wykrywania anomalii w sieci i identyfikacji phishingu, jak i ofensywne, przez cyberprzestępców.

Zarządzanie i ryzyko w erze AI

Wprowadzenie AI do procesów biznesowych wymaga zmian w strukturze organizacyjnej i wewnętrznych procedurach. Norton porównuje to do adaptacji do chmury obliczeniowej, gdzie zrozumienie zalet technologii prowadziło do stopniowego wdrażania, choć nie zawsze w optymalnym tempie. Konieczne jest aktualizowanie ram zarządzania, tworzenie bezpiecznej architektury i angażowanie specjalistów, którzy zapewnią odpowiedzialne i bezpieczne wykorzystanie AI oraz danych.

Firmy muszą aktywnie wykrywać i korygować potencjalne błędy AI, takie jak stronniczość (bias) czy halucynacje (generowanie nieprawdziwych informacji). Niezbędne jest testowanie modeli AI pod kątem luk w zabezpieczeniach i zarządzanie dostępem do AI w organizacji. Jak podkreśla Norton, testowanie pod kątem halucynacji, stronniczości czy zatruwania danych powinno stać się standardową procedurą.

Praktyczne zastosowania AI: od czego zacząć?

Norton radzi firmom, aby zaczynały od mniejszych, mniej ryzykownych projektów AI. Chociaż chatboty są często pierwszym przykładem zastosowania AI, istotne jest rozróżnienie między chatbotem odpowiadającym na pytania klientów a agentami AI, którzy mogą inicjować interakcje z aplikacjami i usługami. Agenci AI niosą ze sobą większe ryzyko, szczególnie w obszarach takich jak transakcje finansowe czy decyzje dotyczące opieki zdrowotnej.

Zespolenie wielu agentów AI w sieć tworzy złożone interakcje, które generują nowe problemy. Firmy od lat zmagają się z problemami silosów danych i automatyzacją procesów (RPA). Fundamentalne pytania o infrastrukturę, widoczność danych, bezpieczeństwo i suwerenność stają się jeszcze bardziej istotne w kontekście AI.

Mierzalny zwrot z inwestycji (ROI)

Przed wdrożeniem AI kluczowe jest zrozumienie konkretnego przypadku użycia i potencjalnego zwrotu z inwestycji. Norton podkreśla, że firmy powinny ocenić, czy korzyści przewyższają trudności związane z wdrożeniem. Deloitte wykorzystuje AI do wstępnej analizy zgłoszeń w centrum operacji bezpieczeństwa (SOC), gdzie AI pełni rolę silnika analizy incydentów poziomu pierwszego. Redukcja czasu potrzebnego na triage incydentów o 60-80% ma znaczący wpływ na efektywność.

Kluczowe przesłanie dla firm rozważających wdrożenie AI brzmi: nie ma sensu tworzenie nowego programu zarządzania ryzykiem AI od podstaw. Zamiast tego, zdecydowanie wydajniej jest rozwijać istniejące systemy, posiadając jasne zrozumienie każdego przypadku użycia i unikanie budowania dla jakiejś teoretycznej wartości. Sukces w AI zaczyna się od jasnych, realistycznych celów opartych na solidnych fundamentach.