企業における生成的人工知能（Gen IA）の迅速な採用は、プロセスを再定義しています, 革新を可能にし、自動化を推進する. ブルームバーグ・インテリジェンスの最近の研究によると, 今後10年間のAIの成長率は年率42%になると予測されています – ほぼその範囲を倍にする. しかし, これらのソリューションの成功は、これらのモデルにデータを供給するデータの慎重な管理に依存しています. ここでサイバーセキュリティが重要になります, プライバシーと情報の完全性を保護するための重要な要素
生成AIは従来の人工知能モデルを超えています, 単に行動を分類したり予測したりするだけの, 新しいコンテンツをテキストとして作成します, 画像とコード. この革新の能力は、さまざまな分野で新しい可能性を開きます, しかし、データの使用と安全性に関して慎重なアプローチが求められ、これは日常的に技術を使用する人々によって認識されています. Stack OverFlowの2024年開発者調査によると, 主要な課題の一つ,AIで働く際の5%は、セキュリティリスクを軽減するための適切なポリシーを持たないことです.
その意味で, おテクニカルプロダクトマネージャージョアン・バティスタ, ZupのStackSpot AIプラットフォームの責任者, これらのリスクを軽減するために説明します, 企業は厳格なセキュリティ対策を実施するべきです, サイバー犯罪がますます高度化しており、2025年までに10兆ドルの損失をもたらす可能性があることを考慮すると,5兆ドル, サイバーセキュリティ年鑑によると.
AIモデルが安全かつ倫理的に運用されることを保証するには、多面的なアプローチが必要です, 強力な暗号化を組み合わせる, 効果的なデータガバナンス, モデルのトレーニング中に厳格なプライバシー慣行と制限されたアクセス制御. テクノロジーを創造する企業に焦点を当てると, AIによって駆動されるセキュリティに特化したソフトウェア開発アシスタントを持つことは、チームがコードが安全なコーディングのベストプラクティスに従うことを保証するのをサポートすることができます. これ, 例えば, 脆弱性を特定するための予測メカニズムです. ますます, 道は、革新を考慮した共同戦略を考えることです, データのセキュリティと保護は、この種の技術を適用するための重要な三本柱です, ジョアン・バティスタを強調する
法律に関しては, エンリケ・フローレス, Contraktorの共同創設者であり、CK Readerの開発リーダー, スタートアップのIA, 「Iの使用をより適切に規制するための法律を待っている間」.あ. 生成的, テクノロジーの専門家は、暗号化の良い実践の適用を守る責任がある, データの匿名化とガバナンス政策.私. 当事者の商業的利益のバランスを保証できること, アルゴリズムのトレーニングメカニズムの透明性とデータの操作における倫理的使用.
新興技術で革新することを認識しているが, 生成的人工知能として, 唯一の変革の機会である, ジョバンナ・ロッシ, RethinkのCPO, テクノロジーコンサルティング, デザインと戦略, それは彼女が重大なリスクを伴っていることを否定できないことを強調している, 機密情報の露出や高度なサイバー攻撃の可能性. デジタル製品分野の責任者として, リーダーシップがリスクを軽減するためにAIの使用において戦略的アプローチを優先することがいかに重要であるかを見ています. 私たちは、この技術を倫理的かつ安全な方法で形作る責任があります, すべての人にとってその影響がポジティブで持続可能であることを保証する, エグゼクティブは主張する.
ブラジルはインターネット上で高いデータ量が流通しており、デジタル化が加速しています. 商標保護に関して, ディエゴ・ダミネッリ, BrandMonitorのCEO, デジタル環境における不正競争対策の先駆者であり専門家の企業, ブラジルのセキュリティインフラはまだ遅いペースで進んでいるという警告, 国を世界で最もサイバー攻撃の標的の一つにしている, 犯罪者による攻撃のより高度な洗練. 安全文化はまだ多くの企業にとってあまり重視されていないトピックです, AIを使用せず、古い技術を使用している, ブランドのデジタルプレゼンス全体を監視することができず、攻撃に対して脆弱にする可能性がある
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