כיצד ניתן להתמודד עם אתגרי אבטחה, פרטיות וציות רגולטורי ביישום בינה מלאכותית בארגון?

פתרונות בינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML) מספקים לעסקים יכולות מתקדמות לפריסה מאובטחת בתשתיות פרטיות או בסביבות ענן היברידיות. טכנולוגיות אלו מותאמות במיוחד לתעשיות שבהן ישנה דרישה לסטנדרטים מחמירים של פרטיות נתונים, אבטחת מידע ושליטה בתהליכים. באמצעות גישה ארכיטקטונית ייחודית, ארגונים יכולים לממש את היתרונות העסקיים של בינה מלאכותית תוך הקפדה על הגנה על פרטיות הנתונים ועמידה בדרישות תאימות. להלן מספר מקרי שימוש מרכזיים:

ניתוח נתונים מאובטח ותובנות
מקרה שימוש: ארגונים המטפלים בנתונים רגישים (למשל, שירותי בריאות, פיננסים) יכולים לנתח נתונים בצורה מאובטחת מבלי לחשוף אותם לסיכוני ענן ציבורי.
דוגמה: בתי חולים המשתמשים בבינה מלאכותית פרטית כדי לנתח רישומי חולים לאבחון חזוי תוך עמידה בתקנות  HIPAA

אפליקציות Edge AI
מקרה שימוש: עיבוד וניתוח נתונים בזמן אמת בקצה עבור יישומים רגישים לארגון.
דוגמה: קמעונאים פורסים AI במקומות קצה לניתוח התנהגות לקוחות, ניהול מלאי וחוויות מותאמות אישית.

ציות לרגולציה
מקרה שימוש: הבטחת יישומי AI/ML עומדים בדרישות רגולטוריות ותאימות מחמירות על ידי עיבוד נתונים בתוך הארגון.
דוגמה: מוסדות פיננסיים המבצעים גילוי הונאה תוך הקפדה על תקני GDPR או PCI DSS.

פתרונות AI ספציפיים לתעשייה
מקרה שימוש: דגמי AI וזרימות עבודה מותאמות לצרכים ספציפיים לתעשייה.   

דוגמא:

ייצור- תחזוקה חזויה של ציוד

שירותי בריאות-גילוי תרופות וניתוח הדמיה רפואית

ביטוח- טיפול אוטומטי בתביעות והערכת סיכונים.

פריסות בינה מלאכותית היברידית
מקרה שימוש: שילוב של AI פרטי עם יכולות ענן ציבורי לעומסי עבודה ניתנים להרחבה וחסכוניות.
דוגמה: חברת מדיה שמפעילה עומסי עבודה בינה מלאכותית רגישים לנתונים במקום תוך הורדת משימות פחות רגישות לענן.

ריבונות נתונים
מקרה שימוש: הבטחה שהנתונים לעולם לא יוצאים מאזור גיאוגרפי ספציפי לצורך תאימות או דרישות עסקיות.
דוגמה: סוכנויות ממשלתיות המעבדות נתוני אזרחים באופן מקומי כדי לעמוד בחוקי הביטחון הלאומי והפרטיות.

אימון מודל AI עם נתונים רגישים
מקרה שימוש: הדרכה של מודלים מותאמים אישית של AI באמצעות מערכי נתונים קנייניים או רגישים תוך שמירה על שליטה מלאה על הנתונים.
דוגמה: חברות תרופות הכשרות מודלים על נתוני ניסויים קליניים קנייניים.

שיתוף פעולה עם פדרציית למידה
מקרה שימוש: הפעלת אימון בינה מלאכותית מבוזרת במספר מיקומים מבלי לשתף נתונים גולמיים.
דוגמה: בנקים משתפים פעולה כדי לשפר מודלים לגילוי הונאה מבלי לחשוף נתוני לקוחות.

עיבוד שפה טבעית (NLP)
מקרה שימוש: פריסת מודלים של NLP למקרי שימוש פנימי מאובטחים כמו צ'אטבוטים, עיבוד מסמכים או תמיכת עובדים.
דוגמה: משרדי עורכי דין המשתמשים בבינה מלאכותית פרטית לניתוח וסיכום חוזים.

אבטחת סייבר משופרת
מקרה שימוש: מינוף AI כדי לזהות ולהגיב לאיומי אבטחת סייבר בזמן אמת.
דוגמה: ארגונים הפורסים AI פרטי כדי לנטר את פעילות הרשת ולזהות חריגות המעידות על הפרות.

אוטומציה מונעת בינה מלאכותית
מקרה שימוש: אוטומציה של זרימות עבודה פנימיות בצורה מאובטחת באמצעות קבלת החלטות מונעת בינה מלאכותית.
דוגמה: אוטומציה של תהליכי הצטרפות עובדים ו-HR תוך שמירה על תאימות.

ממשל והסבר בינה מלאכותית
מקרה שימוש: הבטחת מודלים של בינה מלאכותית בהתאמה לסטנדרטים אתיים וממשל תוך שמירה על שקיפות.
דוגמה: פיתוח מודלים של בינה מלאכותית הניתנים להסבר עבור החלטות בעלות הימור גבוה, כגון אישורי אשראי או אבחנות רפואיות.

מעבדות חדשנות מונעות בינה מלאכותית
מקרה שימוש: הפעלת פרויקטים ניסיוניים ומו"פ בינה מלאכותית בסביבה מבוקרת ומאובטחת.
דוגמה: חברות רכב המחדשות בנהיגה אוטונומית ו-ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).

תשתית כמו VMware Private AI יכולה לתרום משמעותית לקידום היכולות הארגוניות בתחומים הבאים:

• בקרת נתונים ופרטיות: שמירה על אבטחת נתונים רגישים בתוך סביבת הארגון
• גמישות: תמיכה בארכיטקטורה היברידית ורב-עננית להתאמה לצרכים משתנים
• מדרגיות: שילוב אינטגרטיבי וחלק עם תשתיות VMware לניהול עומסי עבודה מוגברים.
• ציות לתקנות: עמידה בדרישות רגולציה מחמירות בתעשייה ובממשל.

באמצעות יישום VMware Private AI ארגונים יכולים להאיץ את יישום אסטרטגיות הבינה המלאכותית שלהם, תוך התמודדות יעילה עם אתגרי אבטחה, פרטיות וציות רגולטורי.