Rozpocznij swoją podróż z Solix AI Governance już dziś
Przyspiesz wdrożenie Solix AI Governance – struktury zapewniającej bezpieczne operacje AI i raportowanie zgodności.
Czy sztuczną inteligencją da się rządzić?
Zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) znajduje się na szczycie listy wyzwań i okazało się przeszkodą dla wielu projektów, głównie ze względu na obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych oraz zgodności z przepisami. Jak dotąd wyzwania te okazały się tak duże, że nasuwa się pytanie: „Czy sztuczną inteligencją da się zarządzać?”.
Dane są niezbędne do skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji (AI), umożliwiając modelom dostarczanie dokładnych i skalowalnych rezultatów. Jednak sztuczna inteligencja (AI) w przedsiębiorstwach wymaga przejrzystych, kontrolowanych i dobrze zintegrowanych zbiorów danych, dostosowanych do potrzeb biznesowych, dostępnych w czasie rzeczywistym i zoptymalizowanych pod kątem operacyjnych przepływów pracy. Gdy dane są wyizolowane lub słabo ustrukturyzowane, inicjatywy AI kończą się niepowodzeniem, ograniczając zwrot z inwestycji (ROI). Organizacje, które priorytetowo traktują dane gotowe na AI, osiągają szybsze wdrożenie i mierzalną wartość biznesową. Innowacje obywatelskie, czyli „shadow AI”, stwarzają ryzyko, omijając ramy zarządzania, co podważa zaufanie do potencjału AI.
Aby wspierać generatywną sztuczną inteligencję, organizacje muszą zmienić sposób zarządzania danymi, dostępu do nich i ich monetyzacji. Dane gotowe na sztuczną inteligencję zapewniają bezproblemową integrację z procesami biznesowymi i umożliwiają wdrożenie w skali całego przedsiębiorstwa. Przejście od fazy koncepcyjnej do produkcyjnej wymaga zaufanego, zarządzanego i zintegrowanego fundamentu danych. Bez niego generatywna sztuczna inteligencja nie będzie w stanie zapewnić trwałej wartości ani wspierać transformacji w całym przedsiębiorstwie.
Struktura zapewniająca bezpieczne i chronione operacje sztucznej inteligencji oraz raportowanie zgodności
Ramy zarządzania
Ramy Zarządzania zapewniają kompleksowe podejście do zarządzania danymi AI i zapewnienia zgodności w całym przedsiębiorstwie. Warstwa Podstawowa koncentruje się na ustanowieniu podstawowych zasad zarządzania danymi, zarządzaniu metadanymi oraz ochronie prywatności danych, takich jak RODO, CCPA i HIPAA, zapewniając bezpieczne i zgodne z przepisami przechowywanie danych. Warstwa Operacyjna wzmacnia to dzięki dostępności danych w czasie rzeczywistym, możliwości audytu i zarządzaniu ryzykiem modelu AI. Integruje ona kluczowe zasady, takie jak uczciwość algorytmiczna, wyjaśnialność i identyfikowalność, zapewniając transparentność i bezstronność decyzji dotyczących AI. Warstwa Doświadczenia priorytetowo traktuje kontrolę dostępu użytkowników, federacyjne zarządzanie i ciągły monitoring, umożliwiając bezproblemową aktywację danych bez narażania bezpieczeństwa i zarządzania. We wszystkich warstwach sześć podstawowych zasad – prywatność danych, uczciwość algorytmiczna, wyjaśnialność, audytowalność, bezpieczeństwo i zgodność – jest wbudowanych w celu zapewnienia odpowiedzialnego wdrażania AI. Ramy te umożliwiają skalowalne i bezpieczne wdrażanie AI przy jednoczesnym zachowaniu zgodności, umożliwiając organizacjom wykorzystanie potencjału AI i ochronę zaufania.
Rosnące regulacje wyprzedzające we wszystkich branżach
Generatywna sztuczna inteligencja oferuje potencjał transformacyjny, ale dyrektorzy ds. informatyki i liderzy technologiczni stoją przed wyzwaniem jej bezpiecznego i odpowiedzialnego wdrożenia. Aby w pełni wykorzystać jej potencjał, solidne zarządzanie sztuczną inteligencją jest niezbędne dla uzyskania przewidywalnych, kontrolowanych i zgodnych z przepisami rezultatów. Pomimo zaawansowanych architektur, takich jak „lakehouse”, przedsiębiorstwa borykają się z wyzwaniami związanymi z bezpieczeństwem, zgodnością z przepisami i integracją, co spowalnia proces wdrażania. Niedobór danych gotowych na wdrożenie sztucznej inteligencji dodatkowo ogranicza jej skalowalność. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji organizacje muszą przygotować się na ewoluujące przepisy na szczeblu federalnym, stanowym i lokalnym. Kluczowe działania w zakresie zgodności obejmują zapewnienie prywatności danych zgodnie z RODO, CCPA i HIPAA, zarządzanie suwerennością danych oraz zapewnienie zrozumiałości sztucznej inteligencji. Ponadto organizacje muszą monitorować uczciwość algorytmów, wdrażać zarządzanie ryzykiem modeli oraz ustanawiać mechanizmy kontroli operacyjnej, takie jak RBAC i egzekwowanie zasad. Przestrzeganie standardów branżowych i ram cyberbezpieczeństwa, wraz z ciągłym monitorowaniem, pomaga przedsiębiorstwom ograniczać ryzyko i zapewniać odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji.
Sześć zasad gotowości i zaufania do sztucznej inteligencji
Sześć zasad gwarantuje gotowość danych do obsługi sztucznej inteligencji dzięki dyscyplinie stawiającej administrację na pierwszym miejscu, zapewniającej zaufanie, zgodność z przepisami i praktyczne informacje dotyczące obciążeń AI w przedsiębiorstwie.
Podejście „najpierw rząd”
Podejście „Govern-First” w magazynie AI to strategiczna filozofia kładąca nacisk na wbudowanie zarządzania danymi, bezpieczeństwa i zgodności bezpośrednio w podstawę platformy danych i całego cyklu życia AI.
- Zarządzanie jest podstawą
- Zapewnia zgodność, bezpieczeństwo i wiarygodność w całym cyklu życia danych i sztucznej inteligencji
- Wykracza poza statyczne reguły i przechodzi do adaptacji
- Zapewnia ciągły monitoring, pochodzenie i możliwość audytu w celu ograniczenia ryzyka i poprawy rozliczalności
Suwerenność danych
Rozwiązanie AI Warehouse dba o suwerenność danych, udostępniając mechanizmy techniczne i architektoniczne (takie jak zintegrowane kontrole i zapytania), które gwarantują zgodność danych z przepisami regionalnymi, a jednocześnie umożliwiają uzyskiwanie globalnych spostrzeżeń opartych na sztucznej inteligencji.
- Centralne sterowanie i zdecentralizowane operacje
- Zintegrowane, sterowane przez sztuczną inteligencję elementy sterujące, które ewoluują wraz z użytkowaniem i regulacjami
- Umożliwiaj transgraniczny wgląd poprzez zapytania federacyjne i zagregowane wyniki
Kopiowanie danych zerowych
Zero Data Copy w magazynie AI to zasada architektoniczna, która umożliwia dostęp do danych i ich analizę bezpośrednio w miejscu ich przechowywania, bez konieczności ich fizycznego przenoszenia lub duplikowania w magazynie.
- Dane pozostają na swoim miejscu i można do nich uzyskać dostęp za pomocą zintegrowanych kontroli zgodnych z polityką
- Minimalizuje duplikację, ryzyko i koszty, maksymalizując jednocześnie wydajność i suwerenność
Zunifikowane repozytorium metadanych
Ujednolicone Repozytorium Metadanych automatycznie wykrywa, taguje i klasyfikuje zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane przedsiębiorstwa, umożliwiając inteligentną klasyfikację rekordów i plików dla wszystkich produktów danych. Wykrywając ukryte dane, zapewnia trafność i zgodność z przepisami w obciążeniach AI, integrując zasady zarządzania AI w celu zapewnienia bezpiecznego, niezawodnego i gotowego do obsługi AI zarządzania danymi w całej organizacji.
- Automatycznie wykrywa, taguje i klasyfikuje zasoby strukturalne i niestrukturalne
- Inteligentna klasyfikacja rejestrów i plików wszystkich zasobów przedsiębiorstwa i produktów danych
- Rozjaśnia niejasne dane, zapewniając trafność i zgodność z obciążeniami AI
Semantyka sztucznej inteligencji
Semantyka AI w hurtowni AI odnosi się do wykorzystania sztucznej inteligencji i zaawansowanych struktur danych w celu wzbogacenia znaczenia, kontekstu i relacji wszystkich danych przedsiębiorstwa, przekształcając surowe punkty danych w spójną i praktyczną wiedzę biznesową.
Jest to dyscyplina, która dba o to, aby dane były nie tylko uporządkowane (klasyfikacja), ale także zrozumiałe zarówno dla ludzi, jak i systemów sztucznej inteligencji.
- Wzbogaca metadane o taksonomie, ontologie i grafy wiedzy w celu zapewnienia wspólnego kontekstu
- Przekształca surowe dane w praktyczne wnioski, osadzając w nich znaczenie i relacje
Analityka i wyszukiwanie AI
Analityka i wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji (AI) odnoszą się do możliwości wykorzystujących sztuczną inteligencję, w szczególności sztuczną inteligencję generatywną i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby umożliwić użytkownikom interakcję z danymi przedsiębiorstwa i wyciąganie z nich wniosków w sposób wysoce intuicyjny, bezpieczny i spersonalizowany.
- Zapewnia bezpieczną, uwzględniającą role, opartą na języku naturalnym i kontekstowych komunikatach analizę danych biznesowych i inteligencję biznesową przedsiębiorstwa.
- Umożliwia pracownikom bezproblemowe odkrywanie i analizowanie informacji, zachowując jednocześnie zgodność z zasadami minimalnego poziomu uprawnień
Powiązane zasoby
Przeglądaj powiązane zasoby, aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje, pomocne przewodniki i porady ekspertów, które pomogą Ci osiągnąć sukces.
-
Biała KsięgaSztuczna inteligencja przedsiębiorstwa: platforma danych czwartej generacji
Pobierz białą księgę -
Biała KsięgaReinwencja danych: przekształcanie zapomnianych danych w inteligencję AI
Pobierz białą księgę -
Biała KsięgaArchitektura informacji przedsiębiorstwa dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Pobierz białą księgę -
Dlaczego SOLIXCloud
SOLIXCloud oferuje skalowalną, bezpieczną i zgodną z przepisami archiwizację w chmurze, która optymalizuje koszty, zwiększa wydajność i zapewnia kontrolę nad danymi.
-
Wspólna platforma danych
Zunifikowane archiwum danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych.
-
Zmniejszyć ryzyko
Archiwizowanie i przechowywanie danych zgodnie z zasadami
-
Ciągłe Wsparcie
Solix oferuje światowej klasy wsparcie ekspertów 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby sprostać Twoim potrzebom w zakresie zarządzania danymi.
-
Sztuczna inteligencja na żądanie
Elastyczna oferta skalowania pamięci masowej i wsparcia dla Twojego projektu
-
W pełni zarządzany
Oferta oprogramowania jako usługi
-
Bezpieczne i zgodne z przepisami
Kompleksowe zarządzanie danymi
-
Rozpocznij za darmo
Abonament miesięczny z płatnością za zużycie, dzięki czemu kupujesz tylko to, czego potrzebujesz.
-
Przyjazny dla użytkownika końcowego
Dostęp do danych dla użytkownika końcowego z możliwością elastycznego wyboru formatu.