तेजी से आगे बढ़ें और एआई के साथ उद्यम को तोड़ें

तेजी से आगे बढ़ें और एआई के साथ उद्यम को तोड़ें

टाइम स्टैम्प: 23 जनवरी, 2024 सुबह 9:30 बजे
तेजी से आगे बढ़ें और एआई प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस के साथ उद्यम को तोड़ें। लंबवत खोज. ऐ.

कई वर्षों तक एक बड़े उद्यम के लिए काम करना अक्सर आपको एक मजबूत भावना के साथ छोड़ देता है कि सब कुछ हमेशा वैसा ही रहेगा। ज़रूर, कुछ चीज़ें बदल जाती हैं, यहाँ तक कि बहुत ज़्यादा भी। इसमें उतार-चढ़ाव आते हैं, नियमित ताल पर बदलाव आते हैं और कभी-कभी कंपनियां भी खुद को नया रूप देती हैं और खुद को फिर से जीवंत कर लेती हैं जैसा कि सत्या नडेला के माइक्रोसॉफ्ट ने हाल के वर्षों में किया था। लेकिन अधिकांश चीज़ें वैसी ही रहती हैं, और संस्कृति गहरी चलती है। परिवर्तन की अनिच्छा अंतर्निहित है; आख़िरकार, ये बड़े, सफल उद्यम हैं - परिवर्तन क्यों?

सुरक्षा पेशेवर अक्सर अपने करियर में एक ऐसे बिंदु पर पहुँच जाते हैं जहाँ वे पीछे मुड़कर देखते हैं और पूछते हैं: क्या हमने कोई प्रगति की है? क्या आज संगठन वास्तव में 20 साल पहले की तुलना में अधिक सुरक्षित हैं? निश्चित रूप से, खतरे का परिदृश्य अलग है, लेकिन पूरे उद्योग में सुरक्षा पर खर्च की जाने वाली धनराशि और उससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि माइंडशेयर भी अलग है। इतना सब होने पर भी, कुछ चीज़ें कभी नहीं बदलतीं। हमारे पास सदाबहार कहावतें हैं, जैसे "डेवलपर्स को सुरक्षा की परवाह नहीं है," "आप परिधि को सुरक्षित नहीं कर सकते," "x नई परिधि है," और मेरा व्यक्तिगत (संयुक्त राष्ट्र)पसंदीदा, "उपयोगकर्ता सबसे कमजोर कड़ी हैं।"

एक बड़े उद्यम को सुरक्षित करने का अर्थ है एक बड़े उद्यम की समस्याओं से निपटना, जिसमें, जैसा कि ऊपर कहा गया है, बदलाव की बुनियादी अनिच्छा है।

जब तक ऐसा नहीं होता.

एआई की गति से बदल रहा है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) दर्ज करें। सभी उद्योगों को बदलने के प्रौद्योगिकी के वादे से उत्साहित होकर, बड़े उद्यम बिजली की गति से अपनी एआई पहल कर रहे हैं। यह देखना अविश्वसनीय (और भयावह) है कि कितनी तेजी से माइक्रोसॉफ्ट और सेल्सफोर्स, गूगल और अमेज़ॅन सहित अन्य ने एआई को सीधे अपने मुख्य उद्यम प्रसाद में धकेल दिया है। वे यह जानने के बावजूद ऐसा करते हैं कि एआई में गंभीर समस्याएं हैं जिन्हें वास्तव में कोई भी अभी तक हल नहीं कर सका है, जैसे संरेखण मानवीय मूल्यों के साथ और सुरक्षा जोखिम. वे ऐसा इसलिए करते हैं क्योंकि उनके ग्राहक - संपूर्ण उद्यम बाज़ार - अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे निकलने के लिए ब्लीडिंग एज अपनाने के लिए उत्सुक हैं।

चाहे आप एआई उत्साही हों या एआई संशयवादी, इस बिंदु पर कोई फर्क नहीं पड़ता। परिवर्तन की बयार बह रही है, और एक अवसर खुल गया है जिसमें उद्यम अपने प्रतिस्पर्धियों से पहले एआई के पुरस्कार प्राप्त करने के लिए अपनी मुख्य दक्षताओं को जोखिम में डालने को तैयार हैं।

उद्यम को तोड़ना

एंटरप्राइज एआई में सबसे महत्वपूर्ण प्रगति बिजनेस कोपायलट है। माइक्रोसॉफ्ट की हर बड़ी दुकान पर नजर रखी जा रही है माइक्रोसॉफ्ट 365 कोपिलॉट भारी उत्पादकता वृद्धि के वादे को पूरा करने के लिए। गूगल, एडब्ल्यूएस, तथा Salesforce ने अपने स्वयं के संस्करण जारी किए हैं: क्रमशः डुएट एआई, अमेज़ॅन क्यू और आइंस्टीन। वे ऐसा इसलिए कर रहे हैं क्योंकि उन्हें बड़ा मूल्य प्राप्त होने की उम्मीद है। यह विचार एक सहपायलट का भी है पूरी तरह से टूट जाता है मुख्य धारणा एक उद्यम कैसे संचालित होता है इसके बारे में।

  • अनुमतियाँ तोड़ना. मेरे अनुरोधों को पूरा करने के लिए, मेरे व्यक्तिगत कॉर्पोरेट एआई को उस सभी डेटा को खंगालना होगा जिसे मैं एक्सेस कर सकता हूं ताकि इसे अनुक्रमित किया जा सके ताकि यह क्वेरी के लिए उपलब्ध हो सके। बहुत जल्द हम उम्मीद कर सकते हैं कि यह मेरी इसके साथ हुई पिछली बातचीत के आधार पर प्रशिक्षित होगा। अब आइए विचार करें कि क्या होता है जब मैं कंपनी में एक अलग भूमिका में चला जाता हूं या कोई मेरी पहुंच हटा देता है। क्या हम उस ज्ञान को एआई के तंत्रिका नेटवर्क से हटा सकते हैं? ऐसा प्रतीत होता है कि यह आज के मॉडलों की मौजूदा क्षमता नहीं है। शायद कल?

  • डेटा सीमाओं को तोड़ना. यदि एक एआई मेरे सभी कॉर्पोरेट डेटा एक्सेस से संबंधित प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, तो यह देखना मुश्किल है कि डेटा सीमाओं को कैसे बनाए रखा जा सकता है। डेटा के सामने रखा गया प्रत्येक नियंत्रण निरर्थक हो जाता है, जब AI डेटा को पढ़ सकता है और उसे अपनी "मेमोरी" से अनंत बार लिख सकता है।

  • ब्रेकिंग गतिविधि की निगरानी। हम जासूसी करने वाले कर्मचारियों को ढूंढने या मानव और स्क्रिप्टेड व्यवहार के बीच अंतर करने के लिए उपयोगकर्ता गतिविधि की निगरानी करने के आदी हैं। जब एआई उपयोगकर्ता प्रतिरूपण द्वारा काम करता है और उसे इंडेक्स बनाने के लिए डेटा के हर टुकड़े को छूना पड़ता है जिस तक मेरी पहुंच होती है असामान्य पहुंच अब और कुछ मतलब?

इन समस्याओं का समाधान निकट ही हो सकता है, या एआई के वर्तमान स्वरूप में वे दुर्गम हो सकती हैं और उन पर मौलिक पुनर्विचार की आवश्यकता हो सकती है। लेकिन एक बात स्पष्ट है: समस्याओं का समाधान नहीं हुआ है, फिर भी हम आगे बढ़ रहे हैं। और यह दिलचस्प होने के लिए बाध्य है।

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