각 섹션과 때로는 각 사람이 특정 문제를 해결하기 위해 자신의 AI 도구를 도입하는 이니셔티브를 제공하십시오. 처음에는 이러한 도구가 생산성과 진보를 가속화하는 것처럼 보입니다. 반복적 인 행위는 자동화되고 통찰력이 빠르게옵니다.
그러나 IT 환경은 분리 된 봇 및 플랫폼의 조각난 자연 장면에서 개발되었습니다. 보안 팀은 위협에 직면하고 있으며 승인 된 적이없는 응용 프로그램에서 데이터 배기가 위험에 처해 있습니다.
금융 팀은 SAU 청구서 성장을 유지하려고합니다. 또한 데이터 교환을 위해 비즈니스 애플리케이션을 통합하는 이점은 승인 또는 감독없이 제 3 자 장비를 소프트웨어 포트폴리오에 추가 할 때 손실됩니다.
Martin은 Jensom에서 Enterprise AI 중심 Sam Innovation을 이끌고 있습니다.
대부분의 이니셔티브는 오늘날이 현실에 직면하고 있으며, 장비는 진행 상황 대신 불필요한 비 효율성과 위험을 나타냅니다. AI Sprole로 알려진 점점 커지는 도전입니다. AI는 통합없이 AI 및 SASS 장비를 확인하지 않아야합니다.
오늘날의 CIO, SAM 지도자 및 재무 경영진의 경우 AI와 같이 거의 빠르게 확장되는 문제입니다.
혁신은 필수적입니다
조정되면 AI는 명확한 경쟁 시설입니다. 통합 기술 스택을 사용하는 회사는 빠른 작업과 시간 스크린을 기대하고 측정 가능한 비용을 지출 할 수 있습니다. AI는 생산성을 과급 할 수 있으며 자동으로 자동으로 자동으로 비즈니스 장치가 곡선보다 앞서있을 수 있습니다.
이러한 이점은 발명을 필수적으로 만듭니다. 그러나 AI의 원래 값은 장비가 연결되어 적절하게 관리되는 경우에만 표시됩니다. 흩어진 접근 방식의 빠른 이점은 위험으로 바뀝니다.
최근의 산업 연구에 따르면, 대행사의 68%가 AI 관련 데이터 유출 이벤트를 느꼈지만 20%만이 대규모 AI 보호 정책을 구현했습니다.
이 간격은 CIO와 소프트웨어 리소스 관리자가 혁신적이고 보호 위험이라는 긴장을 도입했습니다.
AI Spol : 숨겨진 위협
AI Sprole은 단순한 소프트웨어 포트폴리오, 비용 또는 보호 문제가 아닙니다. 새로운 도구를 보호하지 않은 사용으로 기술 사용을 효율적으로 사용하고 더 나은 비즈니스 결과를 달성하기위한 노력을 줄이는 조직 전체의 넓은 도전을 반영합니다.
- 보호 약화 : 회사의% 5%가 이미 중요한 보안 오류로 Generator AI 앱을 확립했으며 5%는 한 번의 사건 만 발견했습니다.
- 동의 위험 : EU AI 법률이 발효됨에 따라 회사는 위반 당 3 천 5 백만 달러의 벌금에 처해 AI가 심각한 재정적 문제로 동의합니다. • 기술 감소 및 지출 : 평균 기업은 125 SASS 앱을 실행합니다. 많은 사람들은 AI에 구축 된 것과 일부 기능이 포함되어 있습니다. 일부 회사는 현재 100 개 이상의 AI 장비를 동시에 운영하여 SAM과 IT 팀과 인플레이션을위한 합병증을 만듭니다.
- 데이터 위반 : 데이터 위반의 평균 비용은 2024 년 490 만 달러를 기록했습니다. 기존의 TAIT보다 AI 관련 위반을 감지하고 포함하는 데 평균 290 일이 걸립니다.
각 팀이 정책이나 감독을 공유하지 않고 새로운 장비를 가져 오면 가시성이 희미 해지고 지출 증가 및 보안 격차가 매니 폴드가 증가합니다.
사법
과도한 제어는 혁신을 늦출 수 있습니다. 유해한 사각 지대는 거의 없습니다. 필요한 것은 균형 잡힌 감독 모델입니다. 실제로는 융통성이 있지만 원칙적으로 기반으로합니다.
새로운 프레임 워크는 국가 및 국제 차원의 보호, 투명성, 공정성 및 책임 성에서 이미 신흥 AI 규칙의 가치에서 우선 순위를 정해야합니다.
위험 기반의 예술에 민감한 접근 방식은 감독하는 것이 가장 중요한 위치를 확인합니다. 고도로 통제 된 부문에서 중요한 인프라와 개인 데이터를 처리합니다. 올바른 경비원이 올바른 위치에있는 한 저 위험 테스트는 계속 될 수 있습니다.
이를 지원하기 위해 Sam, SAS 및 IT 리더를 고려해야합니다.
- 규제 샌드 박스 및 조종사 : 대행사 전체에 회사를 광범위하게 배포하기 전에 제한된 제한된 환경에서 새로운 AI 도구를 확인하십시오. 모든 장비가 제대로 테스트되었을 때 혁신을 보호합니다.
- 준 관리 : 일관성, 보호, IT, 비즈니스 리더 및 재정을 모니터링해야합니다. 교차 기능 AI 거버넌스 그룹은 각 장비가 공평하고 전략적으로 관련이 있으며 가짜 기존 권한이 아닌 보장 할 수 있습니다.
- 지속적인 관찰 및 영리한 원리 : AI가 신속하게 개발 된 경우 실시간 사용 추적 및 빈번한 내부 모니터링이 필요합니다. 새로운 위험이나 비 효율성이 공개되면 정책은 신속하게 적응할 수 있어야합니다.
Sweet Spot Achievement : CIO 및 SAM 리더를위한 실용적인 단계
효과적이고 생산적이고 보호 된 소프트웨어 환경을 유지 관리하는 사람들에게는 AI 스프롤의 부정적인 영향을 피하고 새로운 장비의 파도에서 통합 된 값을 잠금 해제하기위한 실질적인 단계가 있습니다.
- 재고 및 통합 : AI 및 SASS 장비를 지속적으로 추적합니다. 불필요하고 겹치거나 그림자 응용 프로그램을 식별하고 원래의 보호 및 관리 가능한 세트에서이를 줄입니다. 예, 각 도구가 지출 기술을위한 다양한 장비에 걸쳐 작업 압력 비용에 대한 관리 정책을 준수하도록하기 위해 숨겨진 비용을 고려합니다.
- 교차 기능 거버넌스 설정 : CIO, SAM 관리자, 보안 리더 및 마지막 사용자는 AI 요구 사항, 사용 및 투자로 돌아가려면 정기적으로 결합해야합니다. 투명한 테스트 및 혁신을 가능하게하면 침묵 스프레드를 방지합니다.
- 정기적 인 모니터링 및 명확한 정책의 유망 : AI 장비 검토는 분기 별 동의주기의 일부를 만듭니다. 보호 및 데이터 투명성에 대한 최소 값으로 예외없이 온 보딩 규칙을 설정하십시오.
- 과대 광고에 대한 가격과 보호에 중점을 둡니다. AI는 잠재력이 뛰어나지 만 각각의 새로운 도구는 비즈니스 영향, 적절한 보호 제어 및 전반적인 기술 환경을 측정하는 데 명확한 역할을해야합니다. 목표는 기술 스택을 혼동하고 깨는 도구가 아닌 낮은 장비입니다.
결론
무제한 AI Sprol은 비즈니스 위험, 생산성에 대한 긴장, 금융 및 규정 준수에 대한 긴장입니다.
그러나 올바른 접근 방식으로; 원칙, 분노 및 교차 기능 협력은 AI 랜드 그레이브를 영구적 인 진보의 원천으로 바꿀 수 있습니다.
오늘 퍼지는 이니셔티브는 내일이 될 것이며, AI의 지도자들은 자신감, 기술 및 성장을 보호 할 때 AI를 약속 할 것입니다.
우리는 최고의 소규모 비즈니스 소프트웨어를 특징으로합니다.
이 기사는 TechraderPro Specialist Insight Channel의 일환으로 기술 산업에서 오늘날 최고의 마음을 사로 잡았습니다. 여기에 발표 된 견해는 저자에 있으며 TechRoderPro 또는 Future PLC에 필수적이지 않습니다. 기여에 관심이 있으시면 여기에서 자세히 알아보십시오.
