Veeam a présenté un nouveau studio mondial au VeeamON de Londres, centré sur la confiance dans les données et l’intelligence artificielle. La nouvelle information Data and AI Trust Gap de Veeam révèle une faille significative et, chaque fois, dans le noyau de l’entreprise IA, en particulier en ce qui concerne la confiance.
Les 88 % des organisations qui utilisent des agents d’IA testés, mais seulement les 7 % cumulés avec les exigences pour être réellement préparés pour l’IA avec un niveau de confiance adéquat. En outre, 95 % des personnes interrogées affirment que les problèmes liés aux données ont ralenti leur progression en IA. Alors que l’IA génétique passa de pruebas piloto a entornos de producción, les organisations s’engagent à un défi urgent : garantir que les données qui impulsent ces systèmes sean visibles, sontén gouvernants, sean seguros, résilients et general confianza.
L’étude, basée sur une enquête mondiale réalisée sur 600 hauts directives des secteurs financier, sanitaire, manufacturier, de vente au détail et technologique, révèle que l’adoption de l’IA est en train de créer un rythme beaucoup plus rapide que les structures d’administration conçues pour la gestion, affaiblissant la confiance. organisationnel. En raison de la forte inversion et de l’intention des exécutants, la capacité de contrôler, surveiller et récupérer les pertes de l’IA n’est pas suffisamment développée, ce qui a un impact direct sur la confiance opérationnelle.
Il est clair que l’IA s’intensifie plus rapidement que le contrôle et la confiance :
- Seuls les 7 % des organisations sont réellement préparés pour l’IA.
- El 88% ya utiliza o está probando agents de IA.
- Seuls les 28 % sont convaincus de pouvoir détecter les systèmes d’IA qui fonctionnent hors des paramètres approuvés, ce qui reflète un risque de confiance critique.
- 95 % des personnes interrogées affirment que les défis liés aux données ont ralenti leurs avancées en IA.
Les chiffres révèlent une claire rupture de confiance entre l’adoption de l’IA et la gouvernance, la visibilité et le contrôle nécessaire pour la réponse.
«La plupart des organisations n’ont pas de problème d’adoption de l’IA, mais elles ont confiance en elle», a affirmé Anand Eswaran, PDG de Veeam. « La première phase de l’IA se caractérise par l’inversion des infrastructures, l’expérimentation et l’accélération. La phase suivante est définie pour la confiance. Avec l’adoption généralisée des agents de l’IA autonomes qui opèrent à la vitesse de la machine, la question ne vous est pas si elle peut utiliser l’IA, mais si elle peut être Garantissez que toutes les données sont sûres, estén gobernados, cumplan con las normativas et generen confianza de forma cohérente Et si quelque chose de mal, ¿se peut-il récupérer avec précision est-ce la clé pour accélérer une IA sécurité à grande échelle sans incrémenter au même temps les risques opérationnels et? réputationnelle ».
La confiance des directifs occulte une brecha operativa
L’étude révèle une importante rupture de perception entre la haute direction et les équipes opérationnelles responsables de la mise en œuvre de l’IA, qui affecte directement la confiance interne. Le progrès est toujours entre l’intention et l’exécution : la gouvernance est incohérente, les données sont gérées de manière réactive et la responsabilité est assignée, mais fragmentée, ce qui affaiblit la confiance dans les systèmes.
- Les 65 % des PDG créent un inventaire complet d’IA, en comparaison avec seulement 48 % des responsables techniques.
- 52 % des PDG veulent activer la gestion des données, mais seuls 41 % des RSSI et 38 % des CIO coïncident.
- Les 48 % des PDG croient que disposer de données fiables, sûres et conformes à la norme — décidée, avec la confiance du maire — pourrait générer un accroissement des revenus supérieur à 25 %.
- 83 % des PDG exercent une pression pour accélérer leurs capacités d’IA et de gestion des données.
Cette combinaison d’adoption rapide de l’IA, avec une visibilité incomplète et des responsabilités peu claires, crée des conditions parfaites pour les chutes difficiles à détecter, expliquer et contenir, érodant la confiance organisatrice.
Lorsque l’IA tombe, elle ne se manifeste pas comme une interruption du service
Alors que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes, la nature des chutes est modifiée, en mettant en place la confiance dans les résultats. Le risque est que les interruptions traditionnelles du système tombent au niveau des données les plus difficiles à détecter, à expliquer et à contenir. L’étude indique que les erreurs produites à la vitesse de la machine peuvent surpasser la capacité de détection, ce qui oblige la résilience à évoluer avec une récupération précise qui préserve la confiance : restaurer seul le affecté, au lieu de revenir en arrière complètement.
De dentro hacia fuera et de fuera hacia dentro : la gouvernance converge sur les données
Le défi de la gouvernance converge dans les données des deux perspectives : la demande interne et la pression régulatrice externe, des clés pour construire la confiance.
À l’intérieur des organisations, l’utilisation non autorisée par IA est maintenant quelque chose de commun et affecte la confiance :
- Les 95 % d’informations sur l’utilisation non autorisées par IA et les 93 % sont considérés comme un risque important pour la confiance.
- Cependant, seuls les 25 % d’offres alternatives approuvées signifient que la majorité a l’intention de supprimer la demande au lieu de la gestion avec confiance.
- Les 44 % voient l’augmentation des ciberries comme la principale entreprise associée à la « Shadow AI ».
Pendant ce temps, la pression régulatrice externe à l’organisation s’intensifie. Les 61% des organisations affirment que la loi de l’IA de l’UE a influencé les stratégies d’inversion de l’IA, renforçant ainsi la nécessité de confiance, alors que les 47% indiquent que la gestion des registres d’audit est leur principale préoccupation.
La confiance requiert une responsabilité, sans ambiguïté partagée
L’étude montre que les principales barrières pour avancer sont la fragmentation des responsabilités et le manque d’alignement opérationnel, ce qui limite la confiance dans l’exécution. Lorsque «tous ses responsables», vous pouvez établir une politique de décision, appliquer les contrôles et démontrer les résultats, affaiblissant la confiance organisatrice.
Lorsque la responsabilité est clairement définie, la confiance et les résultats sont meilleurs de manière significative :
Les organisations dans lesquelles les RSSI sont responsables du risque associé aux agents de l’IA ont 24 % plus de probabilités de détecter des comportements irréguliers.
Les organisations qui dépendent des modèles de responsabilité ont une réduction de 47 % des probabilités de détection de ces comportements.
Les données ne nécessitent aucun autre défenseur, elles nécessitent un responsable responsable qui génère la confiance et la sécurité, la confidentialité, la complétude et la résilience.
La confianza se está convirtiendo en la base operativa de la IA empresarial
Il y a une différence claire entre les organisations qui peuvent fonctionner avec confiance et celles qui ne le sont pas. Les organisations qui s’alignent avec l’ambition, la visibilité, la gouvernance et la confiance sont significatives pour les plus grands.
À l’intérieur des organisations, l’utilisation non autorisée par IA est maintenant quelque chose de commun et affecte la confiance.
Entre les organisations classées comme entièrement préparées pour l’IA, 97% déclarent avoir obtenu des bénéfices commerciaux commerciaux, ce qui démontre la valeur de convertir la confiance en une capacité opérationnelle à une échelle commerciale.
Veeam : créer une capa de confiance pour les données et l’IA
Veeam a décidé de combiner la résilience, la sécurité et la gestion des données pour aider les organisations à visualiser les données utilisées par l’IA, à contrôler comment accéder à leurs personnes et agents, et à récupérer les données propres et confiables avec précision lorsqu’un incident survient, en se renforçant ainsi en confiance.
« Les résultats sont inéquitables. Alors que 95% des effets confirment que les défis liés aux données sont ralentis dans leur progression en IA, le corps de la bouteille n’est pas le modèle, si les données sont confiables, gérées et récupérables », a ajouté Eswaran. « Veeam crée la capacité de confiance en données et IA pour apporter aux entreprises la visibilité, le contrôle et la récupération précise nécessaires pour augmenter l’IA de forme sûre et générer de la valeur réelle pour l’entreprise ».
