
Questa fase iniziale è caratterizzata da un'esplosione di sperimentazioni con strumenti di IA come ChatGPT e altre applicazioni SaaS abilitate dall'IA. Gli utenti sono concentrati ad accelerare la produttività e a provare New cose.
Una sfida significativa in questa fase è l'emergere dell'uso dell'intelligenza artificiale ombra, in cui i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale non approvati senza la supervisione dell'azienda, introducendo New rischi.
In questa fase, le organizzazioni riconoscono la necessità di visibilità nelle interazioni abilitate dall'intelligenza artificiale, poiché sempre più applicazioni SaaS integrano l'intelligenza artificiale.
L'obiettivo principale è valutare la sicurezza e il rischio di queste applicazioni. Questo è un passo cruciale per comprendere quali strumenti di IA vengono utilizzati e iniziare a valutarne i potenziali rischi.
Questa è la fase in cui si trovano attualmente molte organizzazioni. Stanno standardizzando un unico strumento genAI (ad esempio, Microsoft Copilot, Google Gemini) per stabilire una corretta postura di rischio e creare una politica uniforme. L'obiettivo è quello di mitigare l'aumento della superficie di rischio centralizzando l'utilizzo e il controllo dell'intelligenza artificiale.
Andando oltre gli strumenti standard, le organizzazioni in questa fase sviluppano le proprie applicazioni di intelligenza artificiale su piattaforme locali o cloud. Ciò amplia ulteriormente la superficie di rischio.
Le principali sfide includono garantire che l'applicazione stessa sia sicura e non vulnerabile a exploit, oltre a verificare che i dati utilizzati per addestrare il modello non siano sensibili.
Questa fase prevede l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale autonomi che agiscono come "utenti 10X" con accesso a varie applicazioni e dati all'interno dell'ambiente dell'organizzazione. Questa fase introduce New sfide legate all'accesso dell'IA e ai privilegi dei dati, poiché questi agenti operano in modo indipendente e possono interagire con sistemi e informazioni sensibili
Questa fase iniziale è caratterizzata da un'esplosione di sperimentazioni con strumenti di IA come ChatGPT e altre applicazioni SaaS abilitate dall'IA. Gli utenti sono concentrati ad accelerare la produttività e a provare New cose.
Una sfida significativa in questa fase è l'emergere dell'uso dell'intelligenza artificiale ombra, in cui i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale non approvati senza la supervisione dell'azienda, introducendo New rischi.
In questa fase, le organizzazioni riconoscono la necessità di visibilità nelle interazioni abilitate dall'intelligenza artificiale, poiché sempre più applicazioni SaaS integrano l'intelligenza artificiale.
L'obiettivo principale è valutare la sicurezza e il rischio di queste applicazioni. Questo è un passo cruciale per comprendere quali strumenti di IA vengono utilizzati e iniziare a valutarne i potenziali rischi.
Questa è la fase in cui si trovano attualmente molte organizzazioni. Stanno standardizzando un unico strumento genAI (ad esempio, Microsoft Copilot, Google Gemini) per stabilire una corretta postura di rischio e creare una politica uniforme. L'obiettivo è quello di mitigare l'aumento della superficie di rischio centralizzando l'utilizzo e il controllo dell'intelligenza artificiale.
Andando oltre gli strumenti standard, le organizzazioni in questa fase sviluppano le proprie applicazioni di intelligenza artificiale su piattaforme locali o cloud. Ciò amplia ulteriormente la superficie di rischio.
Le principali sfide includono garantire che l'applicazione stessa sia sicura e non vulnerabile a exploit, oltre a verificare che i dati utilizzati per addestrare il modello non siano sensibili.
Questa fase prevede l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale autonomi che agiscono come "utenti 10X" con accesso a varie applicazioni e dati all'interno dell'ambiente dell'organizzazione. Questa fase introduce New sfide legate all'accesso dell'IA e ai privilegi dei dati, poiché questi agenti operano in modo indipendente e possono interagire con sistemi e informazioni sensibili
Dal caos iniziale di Shadow AI alla standardizzazione di strumenti come Copilot, il percorso di adozione dell'IA è pieno di insidie. Guarda questo video per scoprire le sfide critiche per la sicurezza in ciascuna delle cinque fasi dell'adozione dell'intelligenza artificiale prima di compiere il passo successivo.

