L’IA a commencé à une nouvelle époque dans les affaires, et la majorité des organisations ont lu pour maintenir le jour, et au même moment, en conformité avec les normes. Le tir et l’expansion entre l’innovation et la gouvernance ont toujours un équilibre délicat, mais cette tension est la plus prononcée à l’ère de l’IA et de la visibilité des données, c’est-à-dire que l’adoption est prise en charge, tant qu’il y a un risque pour les données, comme une vente opérationnelle.
Les régulateurs de tout le monde espèrent désormais avoir des garanties sur la manière de suivre les données relatives aux modèles d’IA. Étant donné que les employés adoptent chaque fois plus d’outils de IA sans autorisation du département de TI, la gestion des données est plus complète. Ce projet est poussé par les équipes de TI à avoir une nouvelle frontière en matière de résilience des données, grâce à la transparence de l’IA, à l’impulsion de l’innovation, sans restreindre l’expérimentation. Dans ce panorama, la visibilité des données n’est pas une protection facultative, mais un indicateur vital de la crédibilité et l’issue sur une grande place d’une organisation.
Les pressions réglementaires sont augmentées
Pour suivre le rythme de l’adoption technologique, les régulateurs et les dirigeants d’entreprise sont conscients que l’issue des initiatives d’IA dépend des structures des dirigeants et des gestionnaires. Il s’agit là d’un panorama approfondi des cadres réglementaires au niveau mondial, qui comprend la Loi de résilience opérationnelle numérique de l’UE et les lois régionales de confidentialité aux États-Unis. Donner la priorité à l’ensemble des normes est toujours fondamental, mais aujourd’hui, les organisations accordent une attention particulière à leurs pratiques de confidentialité des données. L’application de la norme numérique peut exposer ces systèmes à des ransomwares et à des interruptions. Cela pourrait également nuire à la crédibilité d’une organisation et rendre difficile la récupération de votre réputation.
Les attentes en matière de satisfaction évoluent également. La réglementation numérique examine principalement les systèmes de données gérés par les personnes. Cependant, afin que les entreprises mettent en œuvre davantage de modèles d’IA et de processus automatisés pour leurs opérations quotidiennes, elles sont également pressées de voir plus d’erreurs humaines et d’expliquer en détail comment les modèles d’IA utilisent leurs données. La capacité de démontrer une traçabilité claire depuis l’entrée jusqu’à la sortie est essentielle pour démontrer la maturité de l’IA, tout comme la transparence dans les flux de données et l’entraînement des modèles. Les organismes régulateurs exigent maintenant que les organisations expliquent et documentent les processus de décision qui régissent l’utilisation des modèles d’IA. Ce niveau de transparence dépend de votre capacité à maintenir le contrôle de la gestion des données et à ce qu’ils soient utilisés de manière responsable et sécurisée.
Surveiller l’évaluation de l’explicabilité et de la viabilité des modèles de IA est la responsabilité des équipes de TI, qui doivent être replantées dans leur intégralité en matière de confidentialité, de permis et de politiques de cycle de vie des données à l’intérieur de l’organisation. Cependant, enregistrer une compréhension totale des modèles d’IA est une tâche titanesque lorsque la plupart des organisations qui s’engagent à mettre en œuvre IA aujourd’hui en extraen données de forme aléatoire du vaste panorama des entreprises modernes hybrides et multicloud sans surveiller leur sécurité. En conséquence, les organisations et leurs équipes de TI ont des difficultés à obtenir une vision précise de l’endroit où résident leurs données et qui ont accès à elles. Ceci convie la responsabilité numérique dans une étude décisive de la compréhension et de la gestion des données par une partie de l’organisation, qui prépare le terrain pour que les équipes de TI se soumettent à une tâche ardue dans la supervision des pratiques d’utilisation des données de votre organisation.
Le risque d’utilisation non supervisé par l’IA
Il ne faut pas surprendre que les équipes de TI, qui se retrouvent avec des volumes inimaginables de données mal interprétées, doivent réagir pour permettre aux employés de l’organisation d’expérimenter librement avec les outils de IA. L’IA augmente intrinsèquement le risque de vulnérabilité et la mauvaise gestion des données lors de l’introduction de nouveaux flux de données à une plus grande échelle. Cependant, à une époque où l’IA ofrece a eu plus d’opportunités pour l’efficacité commerciale et l’innovation, les organisations de tout le monde et de tous les secteurs ont l’intention de mettre en œuvre pour gérer ces risques.
TI dans l’ombre, un terme qui décrit l’adoption non contrôlée de la technologie par les employés de la supervision de l’équipe de TI, a envoyé les bases pour le phénomène le plus récent de l’IA dans l’ombre. Sans l’autorisation du responsable de TI, les employés se lancent dans l’expérimentation des outils émergents de IA pour satisfaire l’appétit créatif du marché pour la productivité.
La réalité est que l’IA dans la sombre est incontrôlable. Alors que les employés se familiarisent avec les outils numériques basés sur l’IA, ils découvrent de nouvelles méthodes pour intégrer l’IA sans l’approbation ni la connaissance de l’équipement de TI, qui sont même abrumados par l’utilisation des données non contrôlées dans votre organisation.
Superar la TI en la sombre
Le chemin commence avec une révision claire de la réalité. En premier lieu, les équipes de TI et les organisations doivent se replanter pour compléter leur enquête et reconnaître qu’elles ont perdu le bruit si elles traitent l’IA comme un problème temporel qui doit être éliminé. De plus, les organisations doivent reconnaître l’inévitabilité de l’IA et concentrer les risques à travers la visibilité, la gestion des données et l’éducation proactive.
Guiados por cette mentalidad, le deuxième pas consiste à ce que les équipes de TI adoptent des méthodes progressives, mais disciplinées, vers la transparence. En attendant la méthode de gouvernance parfaite, pour commencer peu à peu (avec des projets pilotes, des possibilités limitées ou des marques claires pour classifier les informations confidentielles), les équipes de TI peuvent développer une connaissance institutionnelle et réduire l’incertitude en matière d’utilisation de l’IA dans l’organisation. Ces petites étapes aident à établir des barrières pratiques qui peuvent s’exprimer dans toute l’entreprise. Par contre, rien ne permettra que les risques s’accumulent, augmentant ainsi la probabilité que les organisations subissent les conséquences d’erreurs inévitables.
La visibilité est fondamentale dans cette étude. Pour gérer l’IA de forme responsable, les organisations doivent comprendre d’abord leur rapport de données pour partager les informations qui existent, ainsi que celles qui interagissent avec elles et qui se déplacent entre les systèmes. Cette carte aide les dirigeants à identifier les actifs de données les plus précieux pour l’entreprise et à protéger les éventuels dommages. Dans d’autres termes, la visibilité n’est pas limitée au respect des normes, si ce n’est qu’elle sert de point d’appui pour une prise de décision plus intelligente et une plus grande résilience des données.
Les équipes de TI peuvent développer une connaissance institutionnelle et réduire l’incertitude lors de l’utilisation de l’IA dans l’organisation
Une meilleure visibilité améliore naturellement la capacité d’une organisation pour récupérer les interruptions de données. Lorsque les équipes savent qu’elles rencontrent les données critiques et qu’elles sont connectées aux systèmes clés, elles peuvent aligner les stratégies de responsabilité et de récupération avec ce qui est le plus important pour le commerce. Un traitement de données solide crée une base de confiance partagée. Ce sont les mêmes disciplines qui renforcent et garantissent la continuité du commerce, désormais adaptées à l’ère de l’IA.
Enfin, les organisations qui triomphent seront celles qui combinent innovation et responsabilité. L’IA dans la nuit peut être inévitable, mais nos risques sont ses maniables lorsqu’ils établissent les bases adéquates. Les changements de mentalité centraux dans le progrès et un renforcement de l’organisation de la visibilité et du traitement des données peuvent ouvrir la porte à une expérimentation sûre avec IA, sans risque. À une époque où apparemment toutes les entreprises étaient volcaniques en IA, le contrôle des données n’était pas une charge, mais la clé pour que l’innovation avance de manière sûre et durable.
Dave Russell, vice-président senior et directeur de la stratégie de Veeam Software
