L'IA générative responsabilise les utilisateurs mais défie la sécurité

Ces dernières années, le low-code/no-code a été responsabiliser les utilisateurs professionnels répondre par eux-mêmes à leurs besoins, sans attendre l'informatique, en créant intuitivement des applications et des automatisations. L'IA générative, qui a capturé l'imagination et l'esprit de l'entreprise et des clients, augmente à la fois ce pouvoir et réduit la barrière à l'entrée à pratiquement zéro. L'intégration de l'IA générative dans le low-code/no-code dynamise la capacité de l'entreprise à avancer de manière indépendante. Maintenant, sans l'ombre d'un doute, tout le monde est développeur. Sommes-nous prêts pour le risque de sécurité qui s'ensuit ?

Dès la sortie de ChatGPT, les professionnels ont commencé à l'utiliser, ainsi que d'autres outils d'intelligence artificielle générative dans un environnement d'entreprise, pour faire leur travail plus rapidement et mieux. L'IA générative écrit Pitchs RP pour les directeurs marketing, e-mails de prospection pour les commerciauxet la beaucoup plus de cas d'utilisation. Alors que gouvernance des données et des problèmes juridiques sont apparus comme des obstacles à l'adoption officielle par les entreprises, les utilisateurs professionnels n'attendent pas l'approbation et l'ont déjà intégrée dans leurs opérations quotidiennes.

Pendant ce temps, les développeurs utilisent l'IA générative pour écrire et améliorer le code avec des outils tels que Copilote GitHub. Un développeur spécifie un composant logiciel en langage naturel, et l'IA génère un code de travail qui s'intègre dans le contexte du développeur. Le rôle du développeur dans ce workflow est crucial : il doit poser les bonnes questions techniques, être capable d'évaluer le logiciel généré et de l'intégrer au reste de la base de code. Ces tâches nécessitent une expertise en génie logiciel.

Notez qu'il existe une distinction claire entre les cas d'utilisation des professionnels et des développeurs spécifiés ci-dessus ; le développeur produit un logiciel qui peut être partagé et réutilisé, et peut agir au nom des utilisateurs, tandis que le professionnel de l'entreprise répond à une question ou à un besoin précis, un exemple à la fois. Le facteur limitant pour les professionnels de l'entreprise pour générer leurs propres applications est leur capacité à raisonner sur les logiciels produits par l'IA sans avoir l'expertise technique d'un développeur. C'est exactement là que le low-code/no-code entre en jeu.

Génération de code pour les professionnels

Le low-code/no-code est avant tout un langage intuitif qui permet à quiconque de raisonner sur un logiciel sans avoir de connaissances techniques. Cela en fait le candidat idéal pour agir en tant que traducteur entre l'IA générative et les utilisateurs professionnels. Au lieu de générer du code logiciel qui nécessite une expertise technique pour être évalué, l'IA générative génère des applications et des automatisations low-code/no-code que les utilisateurs professionnels peuvent facilement évaluer et ajuster. Low-code/no-code et l'IA sont la combinaison parfaite pour responsabiliser les professionnels.

Majeurs fournisseurs low-code/no-code a déjà copilotes IA annoncés qui génèrent des applications basées sur des entrées de texte. Les analystes prévoient une croissance de 5 à 10 fois du développement d'applications low-code/no-code suite à l'introduction du développement assisté par l'IA. Les plates-formes low-code/no-code permettent également à l'IA de s'intégrer facilement dans l'environnement de l'entreprise, accéder aux données et aux opérations de l'entreprise. Nous nous rapprochons d'une réalité où chaque conversation avec l'IA peut laisser derrière elle une application. Cette application se connecterait aux données de l'entreprise, serait partagée avec d'autres utilisateurs professionnels et serait intégrée aux flux de travail de l'entreprise.

Accepter et gérer le risque de sécurité

Les équipes de sécurité se sont traditionnellement concentrées sur les applications créées par leur organisation de développement. Nous sommes encore souvent la proie de penser à plates-formes commerciales en tant que solutions prêtes à l'emploi, alors qu'en réalité, ils sont devenus des plates-formes de développement d'applications qui alimentent bon nombre de nos applications critiques. Nous venons tout juste de commencer à faire des progrès à amener les développeurs citoyens sous l'égide de la sécurité.

Avec l'introduction de l'IA générative, encore plus d'utilisateurs professionnels vont créer encore plus d'applications. Les utilisateurs professionnels prennent déjà des décisions sur l'endroit où les données sont stockées, comment elles sont traitées par leurs applications et qui y a accès. Si nous leur laissons ces choix sans aucune orientation, des erreurs sont inévitables.

Certaines organisations essaieront d'interdire le développement citoyen ou demanderont aux utilisateurs professionnels d'obtenir l'approbation pour toute application ou accès aux données. Bien que ce soit une réaction raisonnable, j'ai du mal à croire que cela réussirait face aux énormes gains de productivité pour l'entreprise. Une meilleure approche consisterait à fournir aux utilisateurs professionnels un moyen sûr de tirer parti de l'IA générative avec un faible code/aucun code, en installant des garde-fous automatisés qui traitent en silence les problèmes de sécurité et laissent les utilisateurs professionnels faire ce qu'ils font le mieux : faire avancer l'entreprise.

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• La source: https://www.darkreading.com/edge-articles/generative-ai-empowers-users-but-challenges-security