Generatywna sztuczna inteligencja daje użytkownikom większe możliwości, ale zagraża bezpieczeństwu

W ostatnich latach low-code/no-code było wzmocnienie pozycji użytkowników biznesowych samodzielnie, bez czekania na IT, zaspokajać swoje potrzeby, intuicyjnie budując aplikacje i automatyzacje. Generatywna sztuczna inteligencja, która zawładnęła wyobraźnią i umysłami przedsiębiorstwa i klientów, zarówno zwiększa tę moc, jak i zmniejsza barierę wejścia praktycznie do zera. Wbudowanie generatywnej sztucznej inteligencji w kodowanie z małą ilością kodu lub jego brak zwiększa zdolność firmy do niezależnego rozwoju. Teraz, bez cienia wątpliwości, każdy jest programistą. Czy jesteśmy gotowi na wynikające z tego zagrożenie bezpieczeństwa?

Gdy tylko wypuszczono ChatGPT, profesjonaliści biznesowi zaczęli używać go i innych generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji w środowisku korporacyjnym, aby szybciej i lepiej wykonywać swoją pracę. Generatywna AI pisze Prezentacje PR dla dyrektorów marketingu, e-maile prospektywne dla przedstawicieli handlowych, wiele innych przypadków użycia. Podczas zarządzanie danymi i problemy prawne pojawiły się jako przeszkody dla oficjalnego przyjęcia przedsiębiorstwa, użytkownicy biznesowi nie czekają na zatwierdzenie i już zintegrowali go ze swoimi codziennymi operacjami.

Tymczasem programiści używają generatywnej sztucznej inteligencji do pisania i ulepszania kodu za pomocą narzędzi takich jak Drugi pilot GitHub. Deweloper określa komponent oprogramowania w języku naturalnym, a sztuczna inteligencja generuje działający kod, który pasuje do kontekstu programisty. Rola programisty w tym przepływie pracy jest kluczowa: musi zadawać właściwe pytania techniczne, być w stanie ocenić wygenerowane oprogramowanie i zintegrować je z resztą bazy kodu. Zadania te wymagają specjalistycznej wiedzy z zakresu inżynierii oprogramowania.

Zauważ, że istnieje wyraźne rozróżnienie między opisanymi powyżej przypadkami użycia dla profesjonalistów i programistów; programista tworzy oprogramowanie, które może być udostępniane i ponownie wykorzystywane oraz może działać w imieniu użytkowników, podczas gdy profesjonalista biznesowy odpowiada na konkretne pytanie lub potrzebę, po jednym przykładzie na raz. Czynnikiem ograniczającym generowanie własnych aplikacji przez profesjonalistów biznesowych jest ich zdolność do rozumowania na temat oprogramowania produkowanego przez sztuczną inteligencję bez posiadania wiedzy technicznej programisty. Właśnie w tym miejscu wchodzi w grę low-code/no-code.

Generowanie kodu dla profesjonalistów

Low-code/no-code to przede wszystkim intuicyjny język, który pozwala każdemu zastanawiać się nad oprogramowaniem bez wiedzy technicznej. To czyni go idealnym kandydatem do działania jako tłumacz między generatywną sztuczną inteligencją a użytkownikami biznesowymi. Zamiast generować kod oprogramowania, którego ocena wymaga specjalistycznej wiedzy technicznej, generatywna sztuczna inteligencja generuje aplikacje i automatyzacje z małą ilością kodu lub bez kodu, które użytkownicy biznesowi mogą łatwo ocenić i dostosować. Low-code/no-code i sztuczna inteligencja to idealne połączenie, które zwiększa możliwości profesjonalistów biznesowych.

Major dostawcy z niskim kodem/bez kodu już mieć zapowiedzieli piloci AI które generują aplikacje na podstawie wprowadzonych danych tekstowych. Analitycy prognozują 5-10-krotny wzrost tworzenia aplikacji z niskim kodem / bez kodu po wprowadzeniu rozwoju wspomaganego przez sztuczną inteligencję. Platformy typu low-code/no-code umożliwiają również łatwą integrację sztucznej inteligencji w środowisku korporacyjnym, uzyskanie dostępu do danych i operacji przedsiębiorstwa. Zbliżamy się do rzeczywistości, w której każda rozmowa z AI może pozostawić po sobie aplikację. Ta aplikacja łączyłaby się z danymi biznesowymi, była udostępniana innym użytkownikom biznesowym i integrowała się z przepływami pracy w firmie.

Zaakceptuj i zarządzaj ryzykiem bezpieczeństwa

Zespoły ds. bezpieczeństwa tradycyjnie koncentrowały się na aplikacjach tworzonych przez ich organizację programistyczną. Wciąż często padamy ofiarą myślenia platformy biznesowe jako gotowe rozwiązania, podczas gdy w rzeczywistości stały się platformami do tworzenia aplikacji, które napędzają wiele naszych aplikacji o znaczeniu krytycznym dla biznesu. Dopiero zaczęliśmy poczynić postępy w objęciu deweloperów obywatelskich parasolem bezpieczeństwa.

Wraz z wprowadzeniem generatywnej sztucznej inteligencji jeszcze więcej użytkowników biznesowych będzie tworzyć jeszcze więcej aplikacji. Użytkownicy biznesowi już teraz podejmują decyzje o tym, gdzie przechowywane są dane, jak są przetwarzane przez ich aplikacje i kto uzyskuje do nich dostęp. Jeśli pozostawimy im te wybory bez żadnych wskazówek, błędy muszą się zdarzyć.

Niektóre organizacje będą próbowały zakazać rozwoju obywatelskiego lub poprosić użytkowników biznesowych o zgodę na dostęp do dowolnej aplikacji lub danych. Chociaż jest to rozsądna reakcja, trudno mi uwierzyć, że odniosłaby sukces w obliczu ogromnych zysków z produktywności dla firmy. Lepszym podejściem byłoby zapewnienie użytkownikom biznesowym bezpiecznego sposobu wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji z niskim kodem/bez kodu, zainstalowaniem zautomatyzowanych barier ochronnych, które po cichu rozwiązują problemy bezpieczeństwa i pozwalają użytkownikom biznesowym robić to, co potrafią najlepiej — popychać firmę do przodu.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
• Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.darkreading.com/edge-articles/generative-ai-empowers-users-but-challenges-security