Tin tức CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH
Số 23E4 KĐT Cầu Diễn, Tổ 7, Phú Diễn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Email: sales@datech.vn
Danh mục sản phẩm
CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH
Số 23E4 KĐT Cầu Diễn, Tổ 7, Phú Diễn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Danh mục sản phẩm
Router 
Firewall 
Switch 
Wifi - Access Point 
Máy chủ ( Server ) 
Thiết bị lưu trữ NAS 
Networking Accessories 
Video Conference 
Vật tư mạng 
Tổng đài & điện thoại 
Bộ lưu điện UPS 
13/12/2021
13/12/2021
Danh sách nội dung [Ẩn]
Bốn chiến lược để điều hướng sự phức tạp và nắm bắt cơ hội trong kỷ nguyên AI
Bạn cần AI làm gì cho bạn? Bạn hy vọng đạt được điều gì? Bạn sẽ đo lường thành công như thế nào?
Bước đầu tiên với bất kỳ triển khai nào là xác định những gì bạn cần AI giúp bạn đạt được. Các trường hợp sử dụng thực tế được nêu bật tại hội nghị thượng đỉnh bao gồm:
Điều thú vị là một số liệu thống kê được chia sẻ cho thấy 82% tổ chức cảm thấy áp lực đáng kể khi áp dụng AI, nhưng chỉ có 36% thực sự cảm thấy đã chuẩn bị.
Khi nói đến việc đo lường thành công của các sáng kiến AI, những người tham dự đều đồng ý rằng đây có thể là một thách thức. Các số liệu định lượng thường khó thiết lập trừ khi các công cụ AI được nhúng rộng rãi và sử dụng nhất quán trong các quy trình có thể lặp lại. Và các kết quả định tính thường có thể diễn giải rộng rãi và có thể rất chủ quan. Trong số các công ty được khảo sát, một nửa không đo lường các sáng kiến AI, 18% dựa vào các số liệu định tính và 32% sử dụng phản hồi chủ quan từ người dùng để đánh giá tác động của AI đối với năng suất. Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng, nhiều phương pháp đo lường chuẩn hóa và định lượng hơn sẽ xuất hiện và phải được áp dụng để xác định rõ ràng ROI và tác động của tổ chức.
Tổ chức của bạn sẽ làm việc liên chức năng và cân bằng tốc độ và rủi ro như thế nào để thực hiện được điều đó?
Tiến hành quá nhanh các sáng kiến AI có mức độ ưu tiên cao nhất của bạn có thể gây ra sự hỗn loạn, chẳng hạn như việc áp dụng bị phân mảnh, nhiều nhóm mua cùng một sản phẩm hoặc các sản phẩm tương tự, hoặc dữ liệu riêng tư bị phơi bày trước các mô hình công khai. Một khuôn khổ quản trị thiết lập các rào cản về cách tổ chức của bạn có thể sử dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm. Nó nêu rõ AI được áp dụng ở đâu và như thế nào, dữ liệu nào được sử dụng ở đâu và được bảo mật như thế nào, và ai chịu trách nhiệm đảm bảo quản trị hiệu quả (thường là sự kết hợp của nhóm CIO, nhóm sản phẩm, nhóm pháp lý và các nhóm khác).
Một điều rút ra từ sự kiện mà tôi thực sự tâm đắc là các vấn đề kỹ thuật sẽ tự được giải quyết, nhưng việc đặt ra các biện pháp bảo vệ phù hợp và thống nhất trong tổ chức của bạn xung quanh những điều đó khi bạn trải qua hành trình này là vô cùng quan trọng.
Người ta đề xuất rằng một cách tiếp cận hiệu quả để mở rộng triển khai AI là bắt đầu bằng một dự án thí điểm trong một nhóm. Khi sản phẩm chứng minh được sự thành công, các trường hợp sử dụng tương tự có thể được xác định trên toàn bộ tổ chức, cho phép giải pháp được mở rộng sang các lĩnh vực khác. Phương pháp này giúp quản lý rủi ro và đảm bảo việc áp dụng AI được kiểm soát và đo lường.
Kế hoạch của bạn để thu thập, bảo mật, sắp xếp dữ liệu và đưa chúng vào hoạt động cho AI là gì?
Các mô hình AI yêu cầu lượng lớn dữ liệu chất lượng cao được tổ chức tốt và dễ truy cập. Nhiều tổ chức ngày nay đang phải vật lộn với thực tế là dữ liệu bị phân tán trên nhiều phòng ban và nền tảng khác nhau, tất yếu dẫn đến tình trạng dữ liệu bị cô lập. Những kho dữ liệu này khiến việc hợp nhất và truy cập dữ liệu cần thiết trở nên khó khăn; và các vấn đề về dữ liệu không nhất quán, không đầy đủ hoặc không chính xác có thể đưa dữ liệu vào các mô hình AI. Đảm bảo tuân thủ và quyền riêng tư trên nhiều hệ thống khác nhau cũng rất quan trọng để thành công.
Để chủ động giải quyết những thách thức này, điều quan trọng là phải thiết lập một kiến trúc dữ liệu mạnh mẽ, quyết định cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, bảo mật, định dạng, sắp xếp và dán nhãn. Kiến trúc này cũng nên quản lý cách dữ liệu được chuyển đổi, phân phối và sử dụng bởi cả người dùng và mô hình AI.
Tổ chức của bạn có các giao thức bảo mật để đảm bảo AI không khiến tổ chức (và người dùng cũng như dữ liệu) của bạn gặp rủi ro không?
Bằng cách chủ động giải quyết các thách thức về bảo mật , bạn có thể tận dụng lợi ích của AI trong khi giảm thiểu các mối đe dọa tiềm ẩn. Điều này bao gồm bảo vệ chống lại truy cập trái phép và hỏng dữ liệu, triển khai các chính sách quản trị toàn diện, đảm bảo tính minh bạch với các nhà cung cấp AI và giám sát các hoạt động của AI để ngăn chặn các phản hồi không phù hợp.
Một vấn đề khác gây ra rủi ro đáng kể về tuân thủ và bảo mật dữ liệu là việc nhân viên và nhà cung cấp sử dụng các công cụ AI trái phép, hay còn gọi là "CNTT ngầm". Để giảm thiểu những rủi ro này, tổ chức của bạn nên thường xuyên đào tạo nhân viên, cung cấp đào tạo về các công cụ AI được chấp thuận và giám sát hoạt động mạng.
Một lời khuyên mà Diana Kelley, CISO của Protect AI, đã đưa ra cho khán giả của cô ấy về chủ đề này. Cô ấy nói, “Tôi chắc chắn sẽ bắt đầu bằng một chính sách sử dụng được chấp nhận cho nhân viên. Hãy thực hiện một chính sách cho quá trình phát triển và đảm bảo rằng bạn trao đổi với CIO và nhóm của mình về những gì bạn cần xem xét khi áp dụng AI mới”.
Các khuôn khổ quản trị hiệu quả, chẳng hạn như Khung quản lý rủi ro NIST, OWASP và khuôn khổ ATT&CK của MITRE, có thể giúp tổ chức của bạn quản lý các rủi ro liên quan đến AI và đảm bảo sử dụng công nghệ AI một cách an toàn và có trách nhiệm.
Đã đến lúc nắm bắt thời cơ AI
Bằng cách giải quyết bốn lĩnh vực chính này, tổ chức của bạn sẽ có thể đi đúng hướng trong việc giải quyết sự phức tạp của AI và nắm bắt các cơ hội mà nó mang lại - hôm nay và ngày mai.
Để cập nhật thêm nhiều thông tin hữu ích và các sản phẩm thiết bị mạng và các sản phẩm công nghệ mạng vui lòng liên hệ với chúng tôi qua thông tin dưới đây:
CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH
