מונעת על ידי התקדמות טכנולוגית וקבלה גוברת בשוק, הבינה המלאכותית התייצבה כאלמנט אסטרטגי עבור חברות בברזיל. לפי מחקר של IPSOS וגוגל, 54% מהברזילאים השתמשו ב-AI גנרטיבי בשנת 2024, עולה על הממוצע הגלובלי של 48%. עם זאת, הצמיחה המואצת הזו מביאה גם אתגרים, בעיקר בכל הנוגע לאבטחה ולממשלת נתוני החברה.
הגעת ה-DeepSeek, צ'אטבוט סיני של בינה מלאכותית עם קוד פתוח, הגביר את הדיון הזה. שוחררה בדיסקרטיות בברזיל בינואר 2025, הפלטפורמה זכתה במהרה לפופולריות והפכה למתחרה מבטיחה ל-ChatGPT, מ-OpenAI, והג'מיני, עשה גוגל. עד כי, בעוד שהענקים הללו דרשו השקעות של מיליארדים, דיפסיק נוצר עם תקציב משמעותית יותר מצומצם, מייצר ספקות לגבי הצורך האמיתי בהשקעות הענק הללו.
היעילות המיוחסת וביצועי המודל הסיני suggest that, אולי, שוק ה-AI עשוי להתקדם בדרך כלכלית יותר, מוביל להרהור על הכדאיות של השקעות כה גדולות בחברות מערביות, שמודלים העסקיים שלהם עכשיו נראים כאילו הם נעלמים לטובת חלופות נגישות יותר ויעילות באותה מידה.
בינתיים, הדיפסיק מעלה שאלות ביקורתיות, מעבר לרגישויות האתיות השונות. הטבע הפתוח של הפלטפורמה מעלה שאלות לגבי הביטחון, לוגו, חברות שמשתמשות בבינה מלאכותית בקוד פתוח צריכות להיות ערניות לשמירה על המידע שלהן.
לאחרונה, כשל של Deepseek חשף פקודות משתמשים ומפתחות API, מגביר את החששות לגבי הפרטיות במערכת. בנוסף לכך, מדינות שונות, כמו אוסטרליה, דרום קוריאה, טייוואן, הולנד ואיטליה, מגבילים את השימוש בו בשל הסיכון לשיתוף מידע עם שרתים סיניים.
בינה מלאכותית בעולם העסקי: כיצד לאזן בין חדשנות לביטחון
בעוד שכמה אומות מאמצות גישה זהירה יותר, ברזיל מתקדמת במהירות באימוץ של אינטליגנציה מלאכותית. המחקר של IPSOS וגוגל עדיין מראה ש-65% מהברזילאים רואים בטכנולוגיה כמש promising, ו-60% מאמינים שהיא תיצור יותר מקומות עבודה. האמון בשינוי שוק העבודה על ידי בינה מלאכותית עלה מ-62% ל-68% בתוך שנה, בעוד שהחשש מאובדן מקומות עבודה ירד מ-20% ל-15%.
עבור העסקים, מציאות זו מייצגת גם הזדמנות וגם אתגר. הגידול בשימוש בבינה מלאכותית דורש איזון בין חדשנות לביטחון, עם הנחיות שכוללות הערכה קפדנית של סיכונים, יישום שקיפות וממשלתיות, הכשרת צוותים ושיתופי פעולה עם ספקים מהימנים. אימוץ טכנולוגיות כמו DeepSeek ללא אסטרטגיה מוצקה יכול לחשוף עסקים לסיכונים רגולטוריים, דליפת מידע וחוסר יציבות תפעולית.
בנוסף לכך, חוסר התאמה עם תקנות מקומיות להגנת נתונים ופגיעות להתקפות סייבר עשויים לפגוע בשלמות החברה, פוגע במוניטין שלו ובאמון הלקוח. לכן, חשוב שהארגונים יבצעו הערכה זהירה לפני שימשיכו ליישם את הטכנולוגיות הללו, מבטיח שהבחירות שלך יהיו תואמות לרגולציות ולשמירה על נתונים רגישים, ממזער נזקים פוטנציאליים בטווח הארוך.
אסטרטגיה שעוזרת לחברות לשמור על אבטחת הסייבר שלהן תמיד מעודכנת ויעילה, למשל, זהו ניהול מחזור חיי האבטחה (SLM). היא מבטיחה שכל השלבים של הגנת המידע – מזיהוי סיכונים ועד לתגובה לאירועים – יהיו במעקב ושיפור מתמיד.
בפועל, זה אומר שהביטחון לא נתפס כמשהו סטטי, אלא כמו תהליך מתמשך. איומים חדשים צצים כל הזמן, ה, לכן, חשוב מאוד לעבור על זה מחדש, לְהַתְאִים וּלְחַזֵּק אֶת מִדְּעָתוֹת הַגָּנוּת בְּקֶבַע. ה-SLM מאפשר לארגונים להקדים בעיות אפשריות ולשמור על הנתונים והמערכות שלהם מוגנים תמיד. כלומר, אימוץ ה-AI צריך להתלוות למדיניות ברורה של ציות וביטחון, מבטיחים שהשימוש בו יהיה תואם למטרות הארגוניות ולשמירה על נתונים רגישים.
הבינה המלאכותית הגנרטיבית כבר חלק מהמציאות העסקית הברזילאית ותמשיך להתרחב בשנים הקרובות. המקרה של DeepSeek מדגיש את הצורך במבט ביקורתי על אבטחה וממשלתיות, אך גם מחזק את הפוטנציאל המהפכני של הבינה המלאכותית בעולם העסקי. חברות שידעו לשלב את הטכנולוגיה הזו בצורה אחראית ואסטרטגית יהיו בעלות יתרון תחרותי, מניעת חדשנות וצמיחה מבלי לפגוע בהגנת נתונים ובאמון הלקוחות.
