Konsultan Pendidikan Luar Negeri Terbaik Empower Education
Kuliah ke Luar Negeri Anti Ribet
Dear Clients,
Kindly note that in celebration of Eid Al-Fitr, our offices will be closed from April 8th to April 16th, 2024. We will resume regular business hours on April 17th, 2024.
Thank you for your understanding and Eid Mubarak!
Organisasi yang berupaya menciptakan nilai dari AI generatif beralih ke data mereka. Jika dimanfaatkan dengan benar, permata mahkota perusahaan tersebut dapat membantu organisasi mencapai efisiensi proses dan aliran pendapatan baru – yang merupakan unsur utama untuk memperoleh keunggulan kompetitif.
AI generatif siap untuk meningkatkan laba tahunan sebesar $2,6 hingga $4,4 triliun, menurut perusahaan konsultan McKinsey & Company. Hal ini memberikan insentif kepada banyak perusahaan untuk memanfaatkan aplikasi AI generatif untuk menyusun materi penjualan dan pemasaran, melakukan brainstorming produk digital baru, dan bahkan menulis kode perangkat lunak.
Seperti halnya dengan teknologi baru apa pun, layanan AI generatif memiliki risiko dan ketidakpastian yang cukup besar, namun menjalankan solusi AI generatif di pusat data Anda dapat menghasilkan lebih banyak fleksibilitas dan kontrol atas data. Berikut tiga kunci untuk membatasi risiko keamanan AI generatif.
Pengendalian sangat penting pada saat kekhawatiran mengenai pengelolaan teknologi AI generatif semakin besar. Banyak karyawan sudah menggunakan generator teks, gambar, dan video untuk meningkatkan aktivitas kerja sehari-hari mereka, seringkali tanpa dukungan IT, sehingga menyebabkan munculnya shadow AI.
Sifat generatif dari keluarannya berarti mereka mampu mengungkapkan informasi dari data pelatihan secara tidak sengaja. LLM dapat mewarisi bias yang ada dalam data pelatihannya atau menampilkan konten yang tidak akurat. Kedua risiko tersebut dapat menimbulkan implikasi etika dan hukum bagi bisnis Anda.
LLM juga dapat dieksploitasi untuk membuat kode berbahaya, seperti penipuan phishing dan malware lainnya. Layanan AI generatif rentan terhadap apa yang disebut serangan injeksi cepat, di mana penyerang dapat mengekstrak perintah dan file apa pun yang mungkin diunggah karyawan ke model untuk menyempurnakan hasilnya. Dan, sama seperti peretasan rekayasa sosial sebelumnya, pelaku kejahatan menjadi lebih baik dalam memalsukan kepalsuan yang realistis.
Terkadang data yang digunakan untuk menginformasikan LLM mungkin memerlukan perlindungan tambahan untuk mencegah privasi tidak sah atau pengungkapan lainnya. Aturan kedaulatan data mengatur cara data disimpan, diproses, dan digunakan di negara-negara di seluruh dunia. Semua ini merupakan tantangan berat bagi Anda sebagai pemimpin IT yang berjuang mempertimbangkan risiko penerapan AI generatif. Survei Dell baru-baru ini menunjukkan bahwa 45% pengambil keputusan IT menyebutkan risiko terhadap data dan kekayaan intelektual sebagai alasan utama mereka ragu untuk menerapkan AI generatif.
Meskipun tidak ada solusi jitu untuk melindungi aset perusahaan Anda, pelatihan dan penambahan model AI generatif di lokasi dapat membantu Anda mengurangi bias, disinformasi, dan ancaman lain terhadap data dan reputasi perusahaan Anda. Anggap saja seperti ini: Pusat data lokal Anda seperti bank, brankas yang melindungi IP sensitif Anda, memungkinkan Anda memprioritaskan keamanan, privasi, tata kelola, dan kontrol.
Untuk memajukan praktik perlindungan data dan melindungi aset perusahaan, Anda dapat menerapkan strategi zero-trust. Hal ini akan memungkinkan Anda memutuskan siapa yang memiliki akses ke data dan data apa yang dibagikan, serta cara mengatasi masalah keamanan. Prinsip zero-trust selanjutnya akan memungkinkan Anda mengenkripsi dan memantau data sambil menerapkan kebijakan tata kelola dan komunikasi untuk penggunaan yang bertanggung jawab.
Meskipun lokal mungkin menawarkan opsi terbaik untuk mengamankan dan bahkan menyesuaikan model AI generatif, beberapa organisasi mungkin memerlukan pendekatan yang lebih luas dan portabel. Hal ini mungkin memerlukan penerapan aplikasi AI generatif di berbagai lingkungan operasi, dekat dengan tempat data berada. Dalam skenario seperti ini, organisasi mungkin ingin membangun aplikasi mereka secara on-premise namun menjalankannya di private cloud atau public cloud demi ketangkasan, atau di edge yang latensinya harus lebih rendah.
Survei Dell baru-baru ini menunjukkan bahwa 82% pengambil keputusan TI mengatakan mereka tertarik untuk mengambil pendekatan lokal atau hybrid untuk membangun solusi AI generatif mereka. Pada akhirnya, mengidentifikasi tempat terbaik untuk menjalankan beban kerja AI generatif dengan aman tidaklah mudah, dan banyak organisasi mungkin tidak memiliki talenta untuk melakukannya. Di sinilah ekosistem mitra bersinar.
Portofolio solusi AI generatif Dell Technologies sangat luas, menampilkan perangkat klien dan infrastruktur server yang akan mendukung kebutuhan beban kerja AI Anda. Dan, dengan menerapkan pendekatan zero-trust pada arsitektur, Dell berada pada posisi yang tepat untuk membantu Anda mengamankan aplikasi dan data seiring Anda secara bertahap mengadopsi AI generatif.
Sumber: businessinsider.com
Email: info@konsultanpendidikan.com