Yazar: Rodrigo Coutinho, kurucu ortağı ve AI ürün müdürü Outsystems
AI, pilot projelerin ve gelecekteki vaatlerin ötesine geçti. Bugün, dörtte üçten fazla kuruluşla endüstrilere gömülüdür (% 78) Şimdi AI’yı minimum bir iş işlevinde kullanıyor. Bununla beraber, bir sonraki sıçrama, bir tek içgörü sağlamak yada dar görevleri otomatikleştirmek değil, bununla beraber değişen girişlere uyum sağlayabilen, öteki sistemlerle bağlantı kurabilen ve iş açısından eleştiri kararları etkileyebilen özerk ajanlar olarak çalışan sistemler. Bu ajanlar daha çok kıymet sağlayacak olsa da, gizmen suni zeka da zorluklar doğurur.
Satın alan sorunlarını proaktif olarak gerçek zamanlı olarak çözen yada değişen iş önceliklerini karşılamak için uygulamaları dinamik olarak uyarlayan aracıları hayal edin. Daha büyük özerklik kaçınılmaz olarak yeni riskler getiriyor. Doğru önlemler olmadan, AI ajanları amaçlanan amaçlarından sürüklenebilir yada iş kuralları, düzenlemeler yada etik standartlarla çatışan seçimler yapabilirler. Bu yeni dönemde gezinmek, insan yargısının, yönetişim çerçevelerinin ve şeffaflığın başlangıçtan itibaren yerleşik olduğu daha kuvvetli bir nezaret gerektirir. Gizmen suni zeka potansiyeli oldukça geniş, sadece konuşlandırma ile beraber gelen yükümlülükler de o şekilde. Düşük kodlu platformlar, otonom ajanlar ve kurumsal sistemler içinde bir denetim katmanı olarak hizmet veren bir yol sunar. Yönetişimi ve kalkınmaya uyum sağlayarak, kuruluşlara suni zeka odaklı süreçlerin gereksiz risk eklemeden stratejik hedefleri ilerleteceğine dair itimat verirler.
İçindekiler
Gizmen AI için kod yerine koruma tasarımı
Gizmen suni zeka, insanların yazılımla iyi mi etkileşime girdiklerinde dik bir değişikliği işaret eder. Bu, insanoğlu ve yazılım arasındaki ilişkide temel bir değişimin göstergesidir. Geleneksel olarak, geliştiriciler açık gereksinimler ve öngörülebilir çıktılarla uygulamalar meydana getirmeye odaklanmıştır. Şimdi, parçalanmış uygulamalar yerine, takımlar insanoğlu, sistemler ve verilerle etkileşime giren tüm gizmen ekosistemlerini düzenleyecekler.
Bu sistemler olgunlaştıkça, geliştiriciler kod yazımından satır satırdan değiştirir. Bu ajanlar aynı girişe uyum sağladığından ve değişik cevap verebileceğinden, şeffaflık ve hesap verebilirlik başlangıçtan itibaren oluşturulmalıdır. Nezaret ve tasarıma uyum sağlayarak geliştiriciler, AI odaklı kararların güvenilir, açıklanabilir ve iş hedefleriyle uyumlu kalmasını sağlar. Değişim, geliştiricilerin ve BT liderlerinin daha geniş bir amir rolünü benimsemelerini ve süre içinde hem teknolojik hem de örgütsel değişime rehberlik etmelerini talep ediyor.
Gizmen AI’da Niçin Şeffaflık ve Denetim Mevzusu
Daha çok özerklik kuruluşları ek güvenlik açıklarına maruz bırakmaktadır. Yakın tarihindeki bir outsystems çalışmasına gore, % 64 Teknoloji liderleri, AI ajanlarını ölçeklendirirken yönetişim, itimat ve güvenliği en oldukça endişelendirir. Kuvvetli önlemler olmadan, bu riskler güvenlik ihlallerini ve saygınlık hasarını içerecek şekilde uyum boşluklarının ötesine uzanır. Gizmen sistemlerindeki opaklık, liderlerin kararları anlamasını yada doğrulamasını, iç ve müşterilerle itimatı aşındırarak somut risklere yol açmasını zorlaştırır.
Kontrolsüz, özerk ajanlar hesap verebilirliği bulanıklaştırabilir, hücum yüzeyini genişletebilir ve ölçekte tutarsızlık yaratabilir. Bir AI sisteminin niçin hareket ettiğine dair görünürlük olmadan, kuruluşlar eleştiri iş akışlarında hesap verebilirliği yitirme riskiyle karşı karşıyadır. Bununla birlikte, duyarlı veriler ve sistemlerde etkileşime giren ajanlar siber tehditler için hücum yüzeyini genişletirken, izlenmemiş “gizmen yayılımı” fazlalık, parçalanma ve tutarsız kararlar yaratabilir. Bu zorluklar beraber, itimat ve kontrolü özerklik ölçekleri olarak sakınan kuvvetli yönetişim çerçevelerine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Düşük kodlu temellerle AI’nın güvenli bir halde ölçeklenmesi
En önemlisi, temsilcinin benimsenmesinin yönetişimi sıfırdan tekrardan inşa etmeyi içermesi gerekmez. Kuruluşlar, güvenlik, uyum ve yönetişimin aslına bakarsan geliştirme dokusunun bir parçası olduğu güvenilir, ölçeklenebilir bir çerçeve sunan düşük kodlu platformlar da dahil olmak suretiyle birçok yaklaşımlara haizdir.
İşletmeler içinde BT ekiplerinden, aslına bakarsan işe yarayanları bozmadan acenteleri operasyonlara yerleştirmeleri isteniyor. Doğru çerçevelerle, BT ekipleri AI temsilcilerini mevcut iş akışlarını bozmadan yada temel sistemleri tekrardan mimarlaştırmadan direkt işletme çapında operasyonlara yerleştirebilir. Kuruluşlar, AI ajanlarının her adımda iyi mi işledikleri üstünde tam kontrole haizdir ve sonuçta işletmede güvenle ölçeklenecek itimat oluştururlar.
Düşük kod, AI benimsemesinin merkezinde yönetişim, güvenlik ve ölçeklenebilirliği yerleştirir. Uygulama ve gizmen gelişimini tek bir ortamda birleştirerek, uyumluluk ve nezaret en başından beri yerleştirmek daha kolaydır. Yerleşik devsecops uygulamalarıyla beraber kurumsal sistemlere sorunsuz bir halde entegre etme kabiliyeti, dağıtımdan ilkin güvenlik açıklarının ele alınmasını sağlar. Ve kullanıma hazır altyapı ile kuruluşlar, yönetim yada güvenliğin temel unsurlarını tekrardan keşfetmeden güvenle ölçeklenebilirler.
Yaklaşım, uyumluluğu ve güvenliği sağlam tutarken kuruluşların pilot ve ölçekli gizmen suni zekasını sağlar. Düşük kod, hız ve güvenlik ile teslim etmeyi kolaylaştırır, geliştiricilere ve BT liderlerine ilerlemeye güvenir.
Akıllı sistemler için daha akıllı nezaret
Sonunda, düşük kod, itimatı korurken otonom suni zekayı ölçeklendirmek için güvenilir bir yol sağlar. Bir ortamda uygulama ve gizmen gelişimini birleştirerek, düşük kod en başından beri uyumluluk ve nezaret yerleştirir. Sistemlerde ve yerleşik devsecops uygulamalarına kesintisiz entegrasyon, konuşlandırılmadan ilkin güvenlik açıklarını ele almaya destek olurken, hazır altyapı yönetişimi sıfırdan tekrardan buluş etmeden ölçek sağlar. Geliştiriciler ve BT liderleri için, bu değişiklik, özerk sistemleri şekillendiren kurallara ve önlemlere rehberlik etmek için kod yazmanın ötesine geçmek anlamına gelir. Süratli değişen bir manzarada, düşük kodu güvenle tecrübe etmek, inovasyonu erken kucaklamak ve AI daha özerk olarak büyürken itimatı korumak için ihtiyaç duyulan esnekliği ve esnekliği sağlar.
Yazar: Rodrigo Coutinho, kurucu ortağı ve AI ürün müdürü Outsystems
(Fotoğraf Alexandra_koch)
Ek olarak bakınız: Gizmen AI: Söz, şüphecilik ve Güneydoğu Asya için anlamı
Sanayi liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok data edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik bir parçası Techex ve öteki önde gelen teknoloji etkinlikleriyle beraber bulunuyor, tıklayın Burada Daha çok data için.
AI haberleri tarafınca desteklenmektedir Techforge Medya. Yaklaşan öteki kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
