Klausimą, kurį dirbtinio intelekto (DI) įrankį naudoti, galima palyginti su klausimu, su kokiu automobiliu važiuoti į darbą – pasirinkimas dažnai priklauso nuo asmeninių preferencijų. Tačiau darbo aplinkoje šis principas galioja ne visada. Pasak Roberto Primagovo, „Telia“ produktų pardavimų vadovo, kai DI sprendimai naudojami su įmonės duomenimis, svarbiausiu kriterijumi tampa ne patogumas ar įpročiai, o saugumas.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Pasak R. Primagovo, DI įrankių pasirinkimas organizacijose pirmiausia yra pasitikėjimo klausimas. Skirtingi generatyvinio DI sprendimai gali skirtis funkcionalumu ar pritaikymu konkrečioms užduotims, tačiau organizacijoms svarbiausia, kaip jie tvarko ir saugo vartotojų duomenis.
„Esminis klausimas nėra vien tai, kuris DI įrankis patogesnis. Ne mažiau svarbu, kaip tvarkomi vartotojų duomenys ir ar galima būti tikram, kad pateikta informacija liks saugioje aplinkoje“, – sako R. Primagovas.
Jo teigimu, dalis viešai prieinamų DI platformų, ypač nemokamų jų versijų, gali naudoti vartotojų pateiktą informaciją modelių tobulinimui ar kitoms paslaugų teikėjo reikmėms. Tokia praktika gali kelti papildomų rizikų organizacijoms, jei darbuotojai į šias sistemas įkelia konfidencialius dokumentus, kodą ar kitą jautrią informaciją.
„Pastaraisiais metais pasaulyje ne kartą fiksuoti atvejai, kai įmonių duomenys pateko į viešas DI sistemas vien dėl to, kad darbuotojai jose analizavo ar apdorojo vidinius dokumentus. Tyrimai rodo, kad daugiau nei pusė darbuotojų, naudojančių generatyvinį dirbtinį intelektą darbe, yra bent kartą į tokius įrankius įvedę konfidencialią įmonės informaciją, o apie du trečdaliai tai daro per asmenines, įmonės neprižiūrimas paskyras“, – atkreipia dėmesį jis.
Viešo ir organizacijoms skirto DI skirtumai
Roberto Primagovo teigimu, vienas svarbiausių skirtumų tarp asmeniniams vartotojams skirtų DI platformų ir organizacijoms pritaikytų sprendimų yra duomenų valdymas. Organizacijoms skirti DI įrankiai įprastai užtikrina, kad vartotojų pateikta informacija nebūtų naudojama viešųjų kalbos modelių mokymui ir liktų organizacijos kontroliuojamoje aplinkoje.
Be to, tokie sprendimai dažnai integruojami su jau naudojamomis darbo sistemomis. Pavyzdžiui, dalis dirbtinio intelekto įrankių, tokių kaip „Copilot“, veikia tiesiog organizacijos darbo aplinkoje ir gali naudoti tik tuos dokumentus ar duomenis, prie kurių vartotojas jau turi prieigos teises. Tokiu būdu nereikia papildomai kopijuoti ar perkelti informacijos į išorines platformas.
„Įsivaizduokite, jūs į namus įsileidžiate valytoją ir duodate jai raktą nuo viso būsto. O organizacijos patvirtinto DI įrankio atveju galite duoti ne tik raktą nuo namų, bet ir atskirai reguliuoti, į kuriuos kambarius galima užeiti, kurių spintelių negalima atidaryti. Tai leidžia išlaikyti esamą prieigos valdymo sistemą ir užtikrina, kad organizacija galėtų kontroliuoti, kokie duomenys yra pasiekiami konkrečiam darbuotojui ar sistemai“, – aiškina R. Primagovas.
Ekspertas taip pat pabrėžia, kad rizikos, susijusios su DI naudojimu, dažnai yra susijusios su žmogiškuoju faktoriumi. Net jei organizacijos neapibrėžia aiškių informacijos panaudojimo taisyklių, darbuotojai vis tiek gali naudoti įvairius DI įrankius savo darbui palengvinti.
Todėl, pasak jo, organizacijoms svarbu ne tik nustatyti naudojimo gaires, bet ir pasiūlyti darbuotojams saugius, organizacijos patvirtintus ir valdomus DI sprendimus. Taip galima sumažinti riziką, kad jautri informacija bus perduota į išorines sistemas.
„Dirbtinis intelektas organizacijose jau tapo svarbia darbo priemone, todėl sprendimas, kokius DI įrankius naudoti, turėtų būti vertinamas ne tik technologiniu, bet ir saugumo, valdymo bei organizacinės atsakomybės požiūriu“, – apibendrina „Telia“ produktų pardavimų vadovas Robertas Primagovas.
Paieška archyve
