Veeam a présenté un nouveau studio mondial au VeeamON de Londres. La nouvelle information Data and AI Trust Gap de Veeam révèle une faille significative et, chaque fois, au sein du noyau de l’entreprise IA. Les 88 % des organisations qui utilisent des agents d’IA, mais seulement les 7 % cumulés avec les exigences pour être réellement préparés pour l’IA.
En outre, 95 % des personnes interrogées affirment que les problèmes liés aux données ont ralenti leur progression en IA. Grâce à ce que l’IA génétique a effectué des essais pilotes pour les entreprises de production, les organisations sont en contact avec un défi urgent : garantir que les données qui impulsent ces systèmes sont visibles, sont gérées, sûres et résilientes. Dans ce contexte, l’expansion de l’IA agéntica va redéfinir les exigences de contrôle et de supervision des données.
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, en particulier avec l’augmentation de la IA génétique. 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 déployée.
Il est clair que l’IA s’intensifie plus rapidement que le contrôle, une tendance est la plus accusée dans les initiatives d’IA agent :
- Seuls les 7 % des organisations sont réellement préparés pour l’IA.
- El 88% ya utiliza o está probando agents de IA.
- Seuls 28 % des personnes interrogées sont en mesure de détecter les systèmes d’IA qui fonctionnent à l’aide de paramètres approuvés, ce qui est critique dans l’environnement d’IA agent.
- 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, en particulier lors des opérations de l’IA agent.
«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 dans l’infrastructure, 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 — un rasgo distinctif de l’IA agéntica —, la question n’est pas si se Vous pouvez utiliser l’IA, mais si vous pouvez garantir que toutes les données de Sean sont sécurisées, elles sont conformes aux normes et sont résilientes. Et si quelque chose ne va pas, pouvez-vous récupérer avec précision cette clé pour accélérer une IA sûre à grande échelle sans incrémenter le même temps ? los riesgos operativos y reputacionales ».
La confiance des directifs occulte une brecha operativa
L’étude révèle une importante brecha de perception entre la haute direction et les équipes opérationnelles responsables de la mise en œuvre de l’IA. 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 rend difficile l’escalade des projets d’IA génétique.
- 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 qu’ils disposent de données fiables, sûres et conformes à la norme qui pourraient 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.
Lorsque l’IA tombe 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 particulier dans les scénarios d’IA génétique. 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 par la vitesse de la machine peuvent dépasser la capacité de détection, ce qui oblige la résilience à évoluer d’une récupération générale à une précision : restaurer seul le affecté, au lieu de revenir complètement à l’état initial.
Parmi les organisations qui utilisent actuellement IA, une seule peut être identifiée en quelques minutes :
- A quoi les systèmes ont accédé (29%).
- Quelles actions ont été réalisées (25%).
- Quelles décisions ont influencé (24%).
- Que les données ont utilisé le système (22%).
De plus, seuls 40 % des dirigeants sont pleinement convaincus de pouvoir s’en sortir et de revenir avec précision à une faute provoquée par un agent de l’IA.
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, intensifiées par l’utilisation approfondie de l’IA agent.
À l’intérieur des organisations, l’utilisation non autorisée par IA est maintenant quelque chose de commun :
- Les 95 % d’informations sur l’utilisation ne sont pas autorisées par l’IA au sein de votre organisation et les 93 % sont considérés comme un risque significatif.
- Cependant, seuls 25 % des offres alternatives sont approuvées, ce qui signifie que la majorité a l’intention de supprimer la demande au lieu d’une gestion efficace.
- 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 au cours des 12 derniers mois, tandis que 47 % indiquent que la tenue des registres d’audit pour les décisions d’IA est leur principale préoccupation en matière de réglementation.
La confiance requiert une responsabilité, sans ambiguïté partagée
Le nouveau studio montre que les principales barrières pour faire avancer la fragmentation des responsabilités et la faute de ligne opérationnelle, donde les responsabilités de données, l’IA et la gouvernance sont dispersées entre les équipes, ce qui dilue la restitution des comptes et ralentit l’exécution. Lorsque «tous ses responsables», vous pouvez établir une politique politique décisive, appliquer les contrôles et démontrer les résultats.
Lorsque la responsabilité est clairement définie, 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 suffisamment solide pour aligner la gouvernance, la sécurité, la confidentialité, le cumul 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 et la gouvernance sont significatives pour les autres.
Entre les organisations classées comme entièrement préparées pour l’IA, 97% déclarent avoir obtenu des bénéfices commerciaux grâce à leurs conversions de données et IA, devant 48% des médias généraux, qui démontrent la valeur de convertir la confiance en une capacité opérationnelle à l’échelle commerciale.
Veeam : créer une capa de confiance pour les données et l’IA
Veeam a décidé de combiner résilience, sécurité et gestion des données pour aider les organisations à visualiser les données utilisées par l’IA, contrôler comment accéder à leurs personnes et agents, et récupérer les données propres et confiables avec précision lorsque des incidents se produisent, un aspect clé pour l’issue de la IA génétique.
L’étude montre que les principales barrières pour faire progresser la fragmentation des responsabilités et le manque de ligne opérationnelle
« 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 ».
