| +11 голос |
|
Генеративний штучний інтелект стає невіддільною частиною сучасного офісного життя, його присутність в бізнес-процесах зростає з кожним днем. Незалежно від того, чи відомо про це керівництву, інструменти на кшталт ChatGPT, Claude, DeepSeek та Gemini вже активно працюють на комп'ютерах співробітників.
Нещодавнє дослідження MIT Nanda Project виявило приголомшливу реальність: дев'яносто відсотків співробітників використовують АІ для виконання робочих завдань, і переважна більшість із них свідомо приховує цю діяльність від ІТ-підрозділу. Ця цифра може шокувати, але вона не є дивною, адже генеративний АІ кардинально підвищує особисту продуктивність, і працівники не чекають офіційного дозволу, щоб оптимізувати свою рутину.
Ця масова «партизанська» поведінка персоналу демонструє так званий розрив GenAI - прірву між організаціями, які застрягли у нескінченних пілотних проектах без результату, та тими, хто вже отримує реальну цінність від нових технологій. Ваші співробітники вже перетнули цю межу. Замість того, щоб розглядати це як загрозу, CIO може використати цю ситуацію для формування обґрунтованої стратегії. Ключ до успіху лежить у прозорості: керівнику необхідно достеменно знати, які саме інструменти використовує команда і як саме вона це робить. Тільки маючи повну картину, можна розгорнути найбільш ефективні корпоративні інструменти, розробити конкретні сценарії використання та встановити адекватні політики безпеки.
Отримати необхідний рівень прозорості та повного огляду допомагають рішення на кшталт Check Point GenAI Protect, які розгортаються, наприклад, через розширення безпеки браузера. Це дозволяє адміністраторам бачити, які сервіси використовує команда, який тип інформації передається, і навіть аналізувати зміст самих запитів (промптів). Такий масив даних стає фундаментом для двох критичних дій. По-перше, це дозволяє керувати використанням GenAI через встановлення детальних політик безпеки для кожної програми та користувача. По-друге, це дає змогу перетворити "сирі" дані про використання на практичні бізнес-ідеї, розуміючи поведінку співробітників для створення правил, що стимулюють безпечне впровадження технологій.
З точки зору безпеки, такі інструменти допомагають швидко виявляти ризиковану поведінку. Адміністратори можуть миттєво побачити, якщо хтось намагається поділитися конфіденційними фінансовими прогнозами або секретними планами продуктів, оскільки всі відстежувані сесії автоматично оцінюються за рівнем ризику - від низького до критичного. Крім того, система класифікує запити за сценаріями, дозволяючи ІТ-відділу зрозуміти, чи використовується велика мовна модель для налагодження коду, аналізу даних, чи генерації контенту.
Аналіз реального використання є особливо важливим на тлі досить тривожної статистики. Попри те, що підприємства інвестують від 30 до 40 мільярдів доларів в генеративний АІ, технологія поки що не трансформує бізнес глобально. Левова частка пілотних проектів - близько 95% - ніколи не доходить до стадії промислового виробництва, а у більшості опитаних галузей не спостерігається структурних змін після впровадження АІ. Головна причина часто криється у спробах побудувати все з нуля або ігноруванні реальних потреб. Дослідження MIT підказує, що успіх приходить до тих компаній, які зосереджуються на високоцінних і повторюваних робочих процесах, таких як первинний перегляд контрактів, узагальнення документів або генерація шаблонного коду.
Саме тут «тіньове» використання АІ стає стратегічним ресурсом. Ваші співробітники, які використовують GenAI неофіційно, фактично проводять для вас безкоштовне тестування гіпотез, знаходячи найефективніші способи покращення цих робочих процесів. Найуспішніші організації не намагаються винаходити велосипед, а співпрацюють з вендорами, які пропонують інструменти, здатні адаптуватися до специфічних процесів компанії. Вони ставляться до закупівель АІ не як до простого придбання програмного забезпечення, а як до найму партнера з аутсорсингу бізнес-процесів, вимагаючи вимірюваних бізнес-результатів. Завдання керівника, що приймає рішення, полягає в тому, щоб зібрати дані, спостерігати за тим, що вже працює у співробітників, і на основі цього масштабувати успішні практики на всю компанію.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| +11 голос |
|
