Любой, кто работает в области технологий, знает, что ИИ не является новой концепцией. Но любите ли вы это или ненавидите это, теперь, когда эпоха ИИ полностью на нас, ИИ и автоматизация будут продолжать играть неотъемлемая роль в том, как организации и отдельные лица работают, инновации и растут.
Несомненно, есть некоторые риски, которые представляет ИИ (есть причина, по которой 71% руководителей беспокоятся о рисках безопасности, связанных с ИИ). Но ИИ также приносит с собой новые захватывающие возможности, многие из которых мы будем продолжать обнаружить, поскольку технология все чаще становится мейнстримом.
В роли SVP данных и искусственного интеллекта Ninjaone я наблюдаю за исследованиями, разработками и развертыванием безопасных технологических практик искусственного интеллекта внутри компании и тесно сотрудничает с нашей более широкой командой по разработке продуктов, связанных с искусственным интеллектом. Я воочию видел, как ИИ меняет работу и инструменты, которые мы используем, и мне пришлось принимать те же решения, которые сегодня сталкиваются многие ИТ и технологические лидеры.
Особенно для следующего урожая ИТ-лидеров, ИИ предоставляет четкие и значительные возможности для повышения и повышения технической рабочей силы, особенно для тех, кто может различить, где ее практически и безопасно применять.
Вот как ИИ можно использовать навсегда.
Истинное значение ИИ
Что вы могли бы, ваша команда и ваша организация, если каждый сотрудник получил 15-20% своего дня, автоматизируя повторяющиеся задачи или не давая им ударов по переполнению стека? Вот где истинная ценность ИИ находится сегодня.
Инженерам часто поручено с обыденными задачами — такими задачами, как моделирование, сбор данных и анализ — которые могут быть легко автоматизированы с помощью ИИ. Это позволило бы этим сотрудникам сосредоточить больше времени и ресурсов на усилиях, которые продвигают организацию вперед (повышение эффективности и производительности в процессе), вместо того, чтобы тратить часы на регистрацию данных или устранение неполадок. Это дополнительное время также освобождает больше инженеров и ИТ -команд, чтобы отточить свои навыки и продвигаться в своей карьере.
ИИ может помочь сотрудникам исследовать, мозговой штурм и усовершенствовать свою работу, делая их не только более эффективными, но и более креативными и эффективными.
С правильными инструментами ИИ может помочь кому -то ранее в их карьере, работать на более высоких уровнях. Особенно для тех, кто изучал ИИ в школе или имел существующий интерес к технологиям, существует настоящий аппетит к таким ресурсам, которые способствуют их росту. Это большая часть того, почему мы видим, как предъявляем спрос на новые инструменты и ресурсы ИИ продолжают расти.
Сотрудники на всех уровнях ожидают возможности использовать ИИ на работе, что делает их более эффективными и поможет им продвинуть их профессиональное развитие.
Где генеративное ИИ терпит неудачу: критические варианты использования, чтобы избежать
В то же время, знание и понимание того, где использовать ИИ, так же важно, как знать, как лучше всего его использовать. В настоящее время, безусловно, есть места, где не имеет смысла использовать генеративный ИИ, по крайней мере, не совсем самостоятельно.
Прямо сейчас, полагаясь исключительно на генеративный ИИ для инженерных задач или процессов разработки, которые требуют рассуждений, согласованности кода или строгого соблюдения конкретных методов, является рискованным. Что касается безопасности, соответствия и надежности, организации все еще нуждаются и получают пользу от человека в миксе.
В таких областях, как сценарии, в то время как крупные языковые модели (LLMS) становятся лучше, существует множество рисков, представленных ошибочным сценарием, непосредственно влияющим на конечных пользователей или компрометирующие кодовые базы. Кроме того, в качестве фирм по регулированию искусственного интеллекта, подобные надзоры могут иметь критические последствия для организаций. Знание и признание ограничений, особенно по мере развития случаев использования ИИ и лучших практик, является неотъемлемой частью оптимизации технологии навсегда.
Специалист по безопасности AI: Избегание общих рисков развития
Наконец, массовое принятие генеративного искусственного интеллекта заставило многих больше критически думать о том, где и как мы принимаем, управляем и оптимизируем части наших организаций-и, в частности, как факторы безопасности обеспечивают предоставление ИИ в своих долгосрочных обещаниях. Наличие первого мышления безопасности в эпоху ИИ больше не приятно иметь. Это важно.
В то время как в прошлом безопасность была исключительно регулируемой для команд безопасности, теперь организации, инженеры и ИТ -команды всех уровней должны критически думать о безопасности, когда речь идет о экспериментах с ИИ и использованием ИИ.
Например, в то время как автоматизация, управляемая ИИ, может ускорить сценарии и вывод кода, что позволяет ИИ работать без ограждений, создает серьезные риски безопасности. Более стратегический подход заключается в использовании ИИ для улучшения принятия решений человеком, интеграции его в среды или процессы разработчиков, такие как управление патчами. В этих случаях ИИ может выявлять соответствующие понимания, анализируя известные уязвимости и общественные настроения, помогая инженерам определить приоритетные действия, обеспечивая при этом окончательные решения в руках человека.
В конце концов, новые технологии, такие как ИИ, предоставляют интересную возможность и вызов всем нам учиться и расти. Поскольку организации и частные лица продолжают использовать ИИ, исследуя его приложения в своих организациях для продвижения своих миссий и карьеры, важно безопасно и эффективно использовать генеративный ИИ.
Те, кто понимает, где оптимизировать ИИ, а также сотрудничать с технологиями для обеспечения инновационных и безопасных результатов для своей организации, будут те, кто видит самые значительные возможности продвижения в предстоящие годы.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джоэл Карусоне — старший вице -президент по данным и искусственному интеллекту в Ninjaone. Основная ответственность Джоэла — проверенный технический лидер с способностью к инновациям и успеху, чтобы наблюдать за исследованиями, разработкой и развертыванием безопасных технологий ИИ … Подробнее от Джоэла Карузоне