התקדם מהר ושבור את הארגון עם AI

התקדם מהר ושבור את הארגון עם AI

התקדם מהר ושבור את הארגון עם AI PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

עבודה עבור מפעל גדול במשך שנים רבות מותירה אותך לעתים קרובות עם הרגשה חזקה שהכל יישאר אותו דבר לנצח. בטח, כמה דברים משתנים, אפילו באופן דרסטי. יש עליות ומורדות, ארגון מחדש בקצב קבוע, ולפעמים חברות אפילו ממציאות ומחדשות את עצמן כמו שעשתה מיקרוסופט של סאטיה נאדלה בשנים האחרונות. אבל רוב הדברים נשארים אותו הדבר, והתרבות חודרת לעומק. יש חוסר רצון מובנה לשנות; אחרי הכל, אלה ארגונים גדולים ומצליחים - למה לשנות?

אנשי אבטחה מגיעים לרוב לנקודה בקריירה שבה הם מסתכלים אחורה ושואלים: האם התקדמנו? האם ארגונים באמת בטוחים יותר היום מאשר היו לפני 20 שנה? אין ספק, נוף האיומים שונה, אבל כך גם כמות הכסף, וחשוב מכך, שיתוף המוח המושקע באבטחה בכל התעשייה. אפילו עם כל זה, יש דברים שלעולם לא משתנים. יש לנו אמירות ירוקות, כמו "למפתחים לא אכפת מאבטחה", "אתה לא יכול לאבטח את ההיקף", "x הוא ההיקף החדש", והמועדף (הלא) האישי שלי, "המשתמשים הם החוליה החלשה ביותר".

אבטחת מיזם גדול משמעה צורך להתמודד עם הבעיות של מיזם גדול, שכאמור לעיל יש לו חוסר רצון בסיסי לשינוי.

עד שזה יקרה.

שינוי במהירות הבינה המלאכותית

הכנס לבינה מלאכותית (AI). מחוזקים מהבטחת הטכנולוגיה לשנות את כל התעשיות, ארגונים גדולים מגייסים את יוזמות הבינה המלאכותית שלהם במהירות הבזק. זה היה מדהים (ומפחיד) לראות באיזו מהירות מיקרוסופט ואחרות, כולל Salesforce, Google ואמזון, דחפו בינה מלאכותית ישירות להצעות הליבה הארגוניות שלהן. הם עושים זאת למרות שהם יודעים של-AI יש בעיות רציניות שאף אחד לא באמת יכול לפתור עדיין, כמו יישור עם ערכים אנושיים ו בטיחות סיכונים. הם עושים זאת מכיוון שהלקוחות שלהם - כל השוק הארגוני - להוטים לאמץ את היתרון המדמם כדי לעלות על המתחרים שלהם.

אם אתה חובב AI או ספקן AI לא משנה בשלב זה. רוחות השינוי נושבות, ונפתחה הזדמנות שבה ארגונים מוכנים לסכן את כישורי הליבה שלהם כדי לקצור את הפירות של AI לפני שמתחריהם.

לשבור את הארגון

ההתקדמות המשמעותית ביותר ב-AI ארגוני היא Copilots עסקיים. כל חנות גדולה של מיקרוסופט בודקת Microsoft 365 Copilot לחפש את מימוש ההבטחה להגברת פרודוקטיביות עצומה. Google, AWS, ו Salesforce הוציאו גרסאות משלהם: Duet AI, Amazon Q ו-Einstein, בהתאמה. הם עושים זאת כי הם רואים ערך עצום שניתן להשיג. הרעיון הזה של פיילוט גם נשבר לחלוטין הנחות מפתח על אופן פעולתו של ארגון.

  • שבירת הרשאות. כדי לתת שירות לבקשות שלי, ה-AI הארגוני האישי שלי צריך לגשש את כל הנתונים שאני יכול לגשת אליהם כדי להוסיף אותם לאינדקס כך שהם יהיו זמינים לשאילתה. די בקרוב נוכל לצפות שהוא יתאמן בשיחה הקודמת שניהלתי איתו. עכשיו בואו נחשוב מה קורה כשאני עובר לתפקיד אחר בחברה או שמישהו מסיר את הגישה שלי. האם נוכל להסיר את הידע הזה מהרשת העצבית של הבינה המלאכותית? לא נראה שזו יכולת קיימת של דגמים כיום. אולי מחר?

  • פריצת גבולות נתונים. אם AI יחיד יכול לענות על שאלות בכל הגישה לנתונים הארגוניים שלי, קשה לראות כיצד ניתן לשמור על גבולות הנתונים. כל שליטה שאנו שמים מול הנתונים הופכת חסרת משמעות, כאשר ה-AI יכול לקרוא את הנתונים ולכתוב אותם אינסוף פעמים מה"זיכרון" שלו.

  • שבירת ניטור פעילות. אנחנו רגילים לנטר את פעילות המשתמשים כדי למצוא עובדים חוטטים או להבחין בין התנהגות אנושית לתסריט. כאשר בינה מלאכותית פועלת על ידי התחזות משתמש וצריכה לגעת בכל פיסת נתונים שיש לי גישה אליה כדי לבנות אינדקס, האם גישה חריגה מתכוון כבר למשהו?

לבעיות הללו עשויות להיות פתרונות ממש מעבר לפינה, או שהן עשויות להיות בלתי עבירות בצורה הנוכחית של AI ודורשות חשיבה מחדש מהותית. אבל דבר אחד ברור: הבעיות לא נפתרו, ובכל זאת אנחנו מתקדמים בכל מקרה. וזה בטוח יהיה מעניין.

בול זמן:

עוד מ קריאה אפלה