Nasadzovanie umelej inteligencie v organizáciách sa posunulo z experimentovania do súčastí biznisu. Napriek tomu mnohé projekty neprinášajú očakávanú hodnotu. Stáva sa to nie pre limity technológie, ale pre slabé prepojenie na reálne potreby firmy.
Prvým pilierom je jasná definícia úloh viazaných na konkrétne obchodné ciele a KPI. Inak sa z AI pre organizáciu stane len ďalší, nákladný experiment. Druhým pilierom je data governance a kvalita dát: ich kvalita, dostupnosť a riadenie určujú výkon modelov. Bez riadneho data governance sa AI nedá efektívne škálovať.
Tretím pilierom je integrácia do existujúcich procesov a systémov organizácie. AI musí byť súčasťou rozhodovania, nie izolovaným nástrojom. Štvrtým pilierom rozvoj zručností zamestnancov, ktorí musia vedieť s AI pracovať, výstupy AI interpretovať a kriticky posudzovať.
Rastúci význam má kybernetická bezpečnosť. AI systémy pracujú s citlivými dátami a stávajú sa základom pre nové vektory útokov. Stretávame sa s únikmi dát, manipuláciou vstupov, so zneužitím modelov, s ukradnutím modelov. Rozsah útokov sa neustále zväčšuje.
Organizácie preto musia zabezpečiť ochranu dát, kontrolu prístupov, monitoring modelov a nevyhnutný je súlad s reguláciami, ako je AI a GDPR. Je veľmi ťažké dodržať účel spracovania osobných dát, ako je pozbieraný od klientov, ak sa AI algoritmy neustále zlepšujú.
Súčasťou nasadenia AI je riešenie otázok etiky a zaujatosti AI systémov. Neriešenie môže mať reputačné aj právne dôsledky.
Najlepším prístupom je začať vzdelávať zamestnancov na prácu s AI a naštartovať pilotné projekty. Kľúčové je mať k dispozícii odborný tím, vybudovať infraštruktúru a procesy, ktoré umožnia AI dlhodobo prevádzkovať a zlepšovať. AI potom už nie je jednorazová implementácia, ale kontinuálny transformačný proces, ktorý rozhoduje o budúcej konkurencieschopnosti organizácií.
Umelá inteligencia je nevyhnutná, pre rozvoj organizácie, pristupovať ku nej však musíme obozretne.
Kompetenčné a certifikačné centrum kybernetickej bezpečnosti