KI-basierte Geschäftsmodelle und Produkte, die generative KI (GenAI) nutzen, breiten sich in den unterschiedlichsten Branchen aus. Die aktuelle KI-Welle schafft neue Arbeitsweisen, und Untersuchungen deuten darauf hin, dass Führungskräfte in der Wirtschaft optimistisch sind, was das Potenzial für messbare Produktivitäts- und Kundendienstverbesserungen sowie Veränderungen in der Art und Weise angeht, wie Produkte und Dienstleistungen erstellt und vertrieben werden.

Nach Angaben meines Unternehmens erlauben die meisten (90 %) der Unternehmen ein gewisses Maß an KI-Einführung durch ihre Mitarbeiter 2023 Unstrukturierter Datenmanagementbericht. In die gleiche Richtung geht auch Salesforce Stand der IT Der Bericht ergab, dass 86 % der IT-Führungskräfte glauben, dass generative KI bald eine herausragende Rolle in ihrem Unternehmen spielen wird.

Dennoch birgt diese neue Form der KI viele potenzielle Gefahren, von Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bis hin zu ethischen Bedenken, Ungenauigkeiten, Datenverzerrungen und böswilligen Akteuren. Regierungs- und Wirtschaftsführer analysieren die Probleme und wägen Lösungen für eine sichere und erfolgreiche Einführung von KI ab.

Dieser Artikel gibt einen Überblick über die neuesten Forschungsergebnisse zum Thema KI unstrukturierte Daten Management- und Unternehmens-IT-Pläne. 

Highlights:

• Heutzutage ist generative KI eine Top-Geschäfts- und Technologiestrategie, hat aber auch höchste Priorität für Datenspeichermanager.
• Obwohl generative KI großes Potenzial hat, wirft sie auch eine Reihe von Bedenken hinsichtlich der Datenverwaltung in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und Ethik auf, die die Einführung behindern.
• Unternehmen gestatten den Einsatz generativer KI, legen jedoch häufig Beschränkungen für die Anwendungen und Daten fest, die Mitarbeiter nutzen dürfen.
• Die meisten Unternehmen verfolgen einen mehrstufigen Ansatz, der Speicher-, Datenverwaltungs- und Sicherheitstools umfasst, um sich vor generativen KI-Risiken zu schützen.

Führende Unternehmensbedenken hinsichtlich generativer KI 

Die mit generativer KI verbundenen Bedenken und Risiken drohen, viele Vorteile der Technologie zunichte zu machen und Unternehmen, ihren Mitarbeitern und ihren Kunden zu schaden. Laut der Umfrage meines Unternehmens ist die Verletzung von Datenschutz und Sicherheit die größte Sorge von IT-Führungskräften bei der Nutzung von KI in Unternehmen (28 %), gefolgt von mangelnder Datenquellentransparenz und Risiken durch ungenaue oder verzerrte Daten (21 %). 

Andere Untersuchungen offenbaren weitere Bedenken:

• Die drei größten Risiken generativer KI laut einer Umfrage von KPMG, sind Cybersicherheit, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes personenbezogener Daten und Haftung.
• Primäre Bedenken, die kürzlich in einer Studie angeführt wurden Harris Poll waren Qualität und Kontrolle (51 %), Sicherheitsrisiken (49 %), Einschränkung menschlicher Innovation (39 %) und menschliches Versagen aufgrund mangelnden Verständnisses für die Verwendung des Tools und versehentlicher Verstöße gegen Unternehmensdaten (38 %). . 
• 64 % der von Salesforce befragten IT-Führungskräfte sind besorgt über die Ethik generativer KI.
• Etwa die Hälfte (49 %) der Befragten in einem IDC-Whitepaper äußerten Bedenken hinsichtlich der Veröffentlichung der proprietären Inhalte ihrer Organisation in den großen Sprachmodellen von Anbietern generativer KI-Technologie.

Lassen Sie uns etwas tiefer in diese Problembereiche eintauchen. Datenschutz und Sicherheit ist das offensichtlichste. Ohne Einschränkungen bei der Datennutzung können Mitarbeiter unabsichtlich sensible Unternehmensdaten wie geistiges Eigentum, Markengeheimnisse, Produkt-Roadmaps, proprietäre Bilder und Kundendaten weitergeben, die in Dateien verborgen sind, die sie einem KI-Tool zuführen. 

Ein generatives KI-Tool Sprachlernmodell (LLM) würde dann diese sensiblen Daten enthalten, die später in Werke gelangen könnten, die von anderen mit demselben Tool in Auftrag gegeben wurden. Diese Daten könnten sogar in den öffentlichen Bereich gelangen und dort auf unbestimmte Zeit verbleiben. Neuere KI-Funktionen, wie „geteilte Links“ von Konversationen, die von den Tools generiert werden, machen es noch einfacher, versehentlich vertrauliche Informationen preiszugeben, wenn der Link in die falschen Hände gerät. Umgekehrt kann ein Unternehmen haftbar gemacht werden, wenn ein Mitarbeiter ein abgeleitetes Werk in KI erstellt, das geschützte Daten enthält, die von einer anderen Organisation durchgesickert sind. 

Ein weiteres wichtiges Problem ist das Potenzial für ungenaue oder schädliche Ergebnisse, wenn die Daten im Modell voreingenommen, verleumderisch oder nicht überprüft sind. Es gab auch eine Flut von Klagen von Künstlern und Schriftstellern wegen der Verwendung ihrer Werke für die Ausbildung von Modellen. 

Bei der Verwendung allgemeiner KI-Trainingsmodelle können Organisationen unabsichtlich für eine Vielzahl potenzieller Ansprüche haftbar gemacht werden. Dies kann zu einer langfristigen Schädigung der Kundenbeziehungen, des Markenrufs und der Einnahmequellen eines Unternehmens führen. Dementsprechend ergab die Untersuchung von KPMG, dass 45 % der Führungskräfte der Meinung waren, dass KI negative Auswirkungen auf das Vertrauen der Organisation haben könnte, wenn die entsprechenden Risikomanagement-Tools nicht implementiert würden.

Vorbereitung auf KI

Da sich kommerzielle KI-Technologien rasant weiterentwickeln, denken IT-Organisationen über KI-Strategien und -Richtlinien nach und setzen diese um. Laut der Umfrage meines Unternehmens ist die Vorbereitung auf KI im Jahr 2023 tatsächlich die wichtigste Datenspeicherpriorität von IT-Führungskräften, verglichen mit einem primären Fokus auf Cloud-Migrationen im Jahr 2022. Nur 26 % der IT-Führungskräfte gaben an, dass sie keine Richtlinien zur Steuerung von KI haben, und nur 21 % erlauben KI ohne Einschränkungen hinsichtlich der Daten oder Anwendungen, die Mitarbeiter nutzen können. 

KI-Vorbereitungen können die folgenden Investitionen und Strategien umfassen: 

Wählen Sie das richtige Werkzeug: Große Cloud-Anbieter sowie namhafte Anbieter von Unternehmenssoftware bringen alle ihre eigene Variante generativer KI-bezogener Lösungen auf den Markt, um unterschiedliche Anwendungsfälle und Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Nehmen Sie sich Zeit, um die Ziele und das Risikoprofil Ihres Unternehmens zu verstehen. Ein Teil des Auswahlprozesses besteht darin, zu bestimmen, ob Sie ein vorab trainiertes Allzweck-KI-Modell wie ChatGPT oder Google Baird verwenden oder ein benutzerdefiniertes Modell erstellen möchten. Dieser Blogbeitrag beschreibt die beiden unterschiedlichen Ansätze. Eine Organisation mit strengen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen wählt möglicherweise den kundenspezifischen Entwicklungsansatz, erfordert jedoch erhebliche Investitionen in Technologie und Fachwissen.

Investieren Sie in eine KI-fähige Speicherinfrastruktur: Der Betrieb generativer KI-Anwendungen erfordert viel Leistung. Ein KI-Computing-Stack besteht typischerweise aus leistungsstarker Rechenkapazität (CPUs und GPUs), effizientem Flash-Speicher von Unternehmen wie Vast und Pure Storage sowie geeigneten Sicherheitssystemen zum Schutz aller im LLM verwendeten sensiblen IP-Daten. Die führenden Cloud-Anbieter AWS, Azure und Google haben mehrere neue Dienste veröffentlicht, um generative KI-Projekte durchzuführen und die Kosten, den Energieverbrauch und die Komplexität für IT-Organisationen zu senken.

Berücksichtigen Sie die Auswirkungen auf die Datenverwaltung: Bei der Verwendung der unstrukturierten Datenverwaltung in KI-Tools sind fünf Schlüsselbereiche zu berücksichtigen, die Sicherheit, Datenschutz, Herkunft, Besitz und Verwaltung unstrukturierter Daten (SPLOG) umfassen. Die Überlegung beginnt damit, einen umfassenden Einblick in die Datei- und Objektdaten im lokalen, Edge- und Cloud-Speicher zu erhalten. Zu den Taktiken gehören:

• Trennen Sie sensible und proprietäre Daten in einer privaten, sicheren Domäne, die die Weitergabe an kommerzielle KI-Anwendungen einschränkt. 
• Führen Sie einen Prüfpfad darüber, wer welche Unternehmensdaten in KI-Anwendungen eingespeist hat.
• Verstehen Sie, welche Garantien Ihre Anbieter gegebenenfalls für die Verwendung Ihrer Daten in ihren KI-Algorithmen geben. Dies geht über die KI-Anbieter hinaus, da auch andere Unternehmenssoftwareanwendungen KI mittlerweile in ihre Plattformen integrieren.
• Bitten Sie KI-Anbieter, Informationen über die Quellen der für das LLM kuratierten Daten weiterzugeben und wie sie Ihr Unternehmen vor schädlichen Folgen oder Verbindlichkeiten im Zusammenhang mit dem Schulungsmodell schützen.

Vierzig Prozent der IT-Führungskräfte in der Umfrage meines Unternehmens geben an, dass sie einen mehrstufigen Ansatz verfolgen werden, der Speicher-, Datenmanagement- und Sicherheitstools umfasst, um sich angemessen vor generativen KI-Risiken zu schützen. Zu den damit verbundenen Ergebnissen gehören: 35 % werden mit ihren bestehenden Sicherheits-/Governance-Anbietern zusammenarbeiten, um Risiken zu mindern; 32 % geben an, dass ihre Datenspeicherungs- und/oder unstrukturierten Datenverwaltungslösungen über Möglichkeiten zur Risikominderung verfügen; 31 % haben eine interne Task Force zur Entwicklung und Umsetzung einer Strategie eingerichtet; und 26 % werden nur mit einem KI-Anbieter zusammenarbeiten, der über angemessene Schutzmaßnahmen und Kontrollen verfügt.

Über die Technologie hinaus sollten IT- und Unternehmensleiter in die Schulung und Aufklärung der Mitarbeiter investieren, wie sie KI-Technologien ordnungsgemäß und sicher einsetzen können, um Unternehmensziele zu erreichen und die zahlreichen Datenschutz-, Sicherheits-, Ethik- und Ungenauigkeitsprobleme zu verhindern, die auftreten können. Trotz eines 20-fachen Anstiegs der Stellen, die KI-Kenntnisse erfordern, wurde laut einer von im Auftrag von Randstad.

2023 wird für die meisten Unternehmen als das Jahr der Transformation von KI von einer experimentellen Idee zu einer strategischen Priorität in die Geschichte eingehen, wobei die Budgets entsprechend angepasst werden. Wie IT- und Unternehmensleiter KI aus Sicht der Datenverwaltung und des Risikomanagements implementieren, wird darüber entscheiden, ob dies insgesamt eine positive Entwicklung für die Menschheit sein wird oder nicht.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/data-governance-in-the-age-of-generative-ai/