חרב הפיפיות של ה-AI - מדוע ניהול דאטה נכון הוא הכרחי
בימים אלה נדמה שהעולם נמצא במירוץ כנגד הזמן, שבו ארגונים גדולים כקטנים ממהרים לשלב פתרונות בינה מלאכותית בעסקיהם בתקווה להשיג יתרון תחרותי. אך אליה וקוץ בה: הטמעה מהירה מדי ללא הכנה מתאימה עלולה לסכן ארגונים באופן חמור. מעבר לסכנה המוכרת של עובדים שעשויים להזין מידע רגיש לכלים ציבוריים כמו ChatGPT, מה שמדאיג לא פחות הן מערכות הבינה המלאכותית הפנים-ארגוניות שיש להן גישה חסרת תקדים למידע הרגיש ביותר של הארגון, אך עלולות ללקות בחסר באמצעים הדרושים להגנה עליו.
האיום הפנימי: כיצד מערכות בינה מלאכותית עלולות להשתבש
חשבו על זה: כלי AI פנים-ארגוני עלול בטעות לאפשר לעובד זוטר (שלא אמורה להיות לו גישה לכך) לצפות בדו"חות פיננסיים ברמת ההנהלה, או לחשוף נתוני שכר לעובד מחוץ למחלקת משאבי האנוש של החברה. פרצות אבטחה לא תמיד קורות כתוצאה מפריצה זדונית – אבל ההשלכות של פרצות כאלה יכולות להיות לא פחות חמורות. ללא ניהול קפדני של נתוני הארגון, בינה מלאכותית יכולה להקשות עוד יותר על השליטה במי רואה מה - והופכת גישה מוגבלת לחשיפה בלתי מכוונת של מידע רגיש. דליפות מידע מחוץ לארגון עלולות ליפול לידיים זדוניות - בין אם דרך מתקפת סייבר, שיתוף בשוגג, או מערכות לא מוגנות.
אחד מלקוחותיי שאל פעם, "איך אני יכול להיות בטוח שמידע רגיש לא חשוף לאנשים הלא נכונים, כשיש לי עשרות אלפי שרתים ואני אפילו לא יודע איפה כל המידע שלי נמצא?"
זו דאגה אמיתית - וכזו שחברות רבות אינן ערוכות להתמודד איתה.
החשיבות של ניהול נתונים מוצלח
בלב כל הסוגיות האלה נמצאים הנתונים – הדאטה הארגוני. מערכות AI טובות רק כמו הדאטה שאיתו הן מתקשרות, ועבור ארגונים רבים, הנתונים שלהם עשויים להיות פזורים במגוון סביבות - מערכות ארגוניות ישנות, כוננים אישיים, וסביבות ענן. ללא הבנה והיכרות היכן נמצא מידע רגיש, למי יש גישה אליו, וכיצד הוא משמש, הניסיון להגן עליו נראה אבוד מראש.
וכאן טמונה האירוניה: ככל שמערכות הבינה המלאכותית נעשות מתקדמות יותר, כך גדל הסיכון הנובע מנתונים בלתי מנוהלים. אם נתוני הארגון אינם ממופים, מסווגים ומאובטחים כראוי, כלי AI עלולים לגרום יותר נזק מתועלת.
הפתרון: הכן ארגונך ל-AI
ארגונים שרוצים להטמיע AI באופן אחראי צריכים לקחת צעד אחורה וקודם כל להיערך בהתאם. העדיפות הראשונה היא להכין את הדאטה של הארגון לבינה מלאכותית:
• מיפוי וזיהוי נתונים רגישים: דעו בדיוק היכן נמצאים הנתונים הקריטיים שלכם - משרתים ישנים ועד תיקיות בענן. לדוגמה, קבצים מיותרים או רשומות עובדים שנשכחו ברחבי הענן עלולים להוות סיכון רציני.
• סימון וסיווג אוטומטי: השתמשו בכלים שיכולים לסרוק אוטומטית את כל הארגון שלכם, ולתייג קבצים על פי רגישותם - בין אם מדובר במידע פיננסי, אישי או אסטרטגי. זה מבטיח שבקרות גישה יוכלו להיות מיושמות בצורה מדויקת.
• בקרת גישה וניטור: קבעו מדיניות ברורה לגבי מי יכול לגשת למידע ספציפי ובאילו תנאים. ישמו כלים שיתריעו לכם כאשר מתרחשת גישה לא מורשית.
נתונים מנוהלים היטב מפחיתים סיכונים, מגנים על פרטיות העובדים והלקוחות, ומבטיחים שבינה מלאכותית תממש את הפוטנציאל שלה ללא תוצאות בלתי צפויות.
מכאוס לשליטה: הפתרון הטכנולוגי שכל ארגון חייב להכיר
ארגונים בכל התעשיות כבר מתמודדים עם אתגר ניהול הנתונים זה באמצעות פתרונות DSPM (Data Security Posture Management) - גישה פרואקטיבית לזיהוי, סיווג ואבטחת מידע רגיש בכל מרחב הנתונים של הארגון. במקום להסתמך על תהליכים ידניים, שכמעט בלתי אפשרי לבצע בזמן סביר, פתרונות DSPM ממפים אוטומטית היכן נתונים מאוחסנים, מעריכים למי יש גישה אליהם, ומיישמים אמצעי אבטחה כדי למנוע חשיפה לא מורשית.
היתרונות ברורים: ניהול נתונים טוב יותר מפנה את הדרך לאימוץ בטוח יותר של בינה מלאכותית, מפחית סיכונים של דליפות מידע, חשיפה משפטית, ושחיקת אמון בקרב עובדים ולקוחות.
הצלחת הבינה המלאכותית תלויה באחריות לנתונים
בינה מלאכותית אינה האויב. למעשה, היא מייצגת את אחת ההזדמנויות המרגשות ביותר לחדשנות שראינו בעשורים האחרונים - אך היא גם דורשת רמה גבוהה יותר של אחריות. ארגונים שמתעלמים מניהול נתונים היום מסתכנים בהתמודדות עם תוצאות קטסטרופליות מחר - מדליפות פנימיות ועד קנסות רגולטוריים ושחיקת אמון בקרב עובדים ולקוחות.
השאלה כבר אינה "האם נוכל לאמץ בינה מלאכותית?" אלא "כיצד נעשה זאת בצורה בטוחה ואחראית?" - והתשובה מתחילה בניהול נכון של הדאטה הארגוני.
ארגונים שמשקיעים בפתרונות למיפוי, סיווג ואבטחת הנתונים שלהם הם אלה שישגשגו בעידן הבינה המלאכותית. על ידי שילוב חדשנות עם אחריות, הם יממשו את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית תוך שמירה על הנכס היקר ביותר שלהם: הנתונים שלהם.
עמית שקד הוא מנכ"ל רובריק ישראל וסמנכ"ל DSPM בחברה הגלובלית
