Veeam: Proteggi il tuo futuro digitale oggi

Quasi due decenni fa, Clive Humby coniò l'ormai celebre frase "i dati sono il nuovo petrolio". Con l'intelligenza artificiale (IA), abbiamo il nuovo motore a combustione interna. Il discorso sull'IA ha raggiunto picchi altissimi, ma questa "era dell'IA" in cui siamo entrati è solo un capitolo di una storia che va avanti da anni: la trasformazione digitale.

L'entusiasmo per l'intelligenza artificiale che sta attraversando ogni settore è comprensibile. Il potenziale è grande, stimolante e rivoluzionario, ma prima di correre ad accendere i motori, le organizzazioni devono mettere in atto processi per alimentare la resilienza dei dati e garantire che questi siano disponibili, accurati, protetti e intelligenti, in modo che la loro attività continui a funzionare qualunque cosa accada. Prendetevi cura dei vostri dati e loro si prenderanno cura di voi.

Assumete il controllo contro lo “shadow sprawl”

È molto più facile gestire la formazione e i controlli fin dall'inizio quando si tratta di qualcosa di così pervasivo e in continua evoluzione come i dati di un'azienda. Non volete ritrovarvi a cercare di "tornare indietro nel tempo". Il momento di iniziare è adesso. L'ultima McKinsey Global Survey on AI ha rilevato che il 65% degli intervistati ha dichiarato che la propria organizzazione utilizza regolarmente la Gen AI (il doppio rispetto a soli dieci mesi prima). Ma il dato che dovrebbe far riflettere i responsabili IT e della sicurezza è che quasi la metà degli intervistati ha dichiarato di "personalizzare pesantemente" o sviluppare i propri modelli.

Si tratta di una nuova ondata di "shadow IT", ovvero l'uso non autorizzato o sconosciuto di software o sistemi all'interno di un'organizzazione. Per una grande azienda, tenere traccia degli strumenti che i team delle varie unità aziendali potrebbero utilizzare è già una sfida. I dipartimenti o addirittura i singoli individui che costruiscono o adattano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) renderanno ancora più difficile la gestione e la tracciabilità dei movimenti dei dati e dei rischi all'interno dell'organizzazione. Il fatto è che è quasi impossibile avere un controllo completo su questo aspetto, ma la messa in atto di processi e formazione sulla gestione dei dati, sulla privacy e sulla proprietà intellettuale può essere d'aiuto. Se non altro, la presenza di queste misure rende la posizione dell'azienda molto più difendibile se qualcosa va storto. 

Gestire il rischio

Non si tratta di essere la “polizia del progresso”. L'intelligenza artificiale è un ottimo strumento da cui le organizzazioni e i dipartimenti trarranno un enorme valore. Tuttavia, poiché diventa rapidamente parte dello stack tecnologico, è fondamentale assicurarsi che rientri nei principi di governance e protezione dei dati dell'azienda. Per la maggior parte degli strumenti di IA, si tratta di mitigare il rischio operativo dei dati che vi transitano. In generale, i fattori di rischio principali sono tre: sicurezza (cosa succede se un soggetto esterno accede ai dati o li ruba?), disponibilità (cosa succede se perdiamo l'accesso ai dati, anche temporaneamente?) e accuratezza (cosa succede se ciò che stiamo elaborando è sbagliato?).   

È qui che la resilienza dei dati è fondamentale. Man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale diventano parte integrante dello stack tecnologico, è necessario garantire visibilità, governance e protezione dell'intero "panorama dei dati". Si torna alla triade della CIA, relativamente vecchia scuola, ovvero mantenere la riservatezza, l'integrità e la disponibilità dei dati. L'uso massiccio o incontrollato dei modelli di intelligenza artificiale in un'azienda potrebbe creare delle lacune. La resilienza dei dati è già una priorità nella maggior parte delle aree di un'organizzazione, e gli LLM e altri strumenti di IA devono essere coperti. In tutta l'azienda, è necessario comprendere i dati critici per l'attività e dove risiedono. Le aziende possono disporre di una buona governance dei dati e di una buona resilienza, ma se non venisse attuata una formazione adeguata, l'uso incontrollato dell'IA potrebbe causare problemi. E la cosa peggiore è che potreste anche non accorgervene.

Sviluppare (e mantenere) la resilienza dei dati

Garantire la data resilience è un compito importante, che riguarda l'intera organizzazione, quindi tutto il team deve essere responsabile. Inoltre, non si tratta di un compito "una tantum": le cose sono in continuo movimento e cambiamento. La crescita dell'intelligenza artificiale è solo un esempio di ciò a cui bisogna reagire e adattarsi. La resilienza dei dati è una missione onnicomprensiva che comprende la gestione delle identità, la sicurezza dei dispositivi e delle reti e i principi di protezione dei dati come il backup e il ripristino. Si tratta di un progetto di riorganizzazione massiccia, ma per essere efficace richiede soprattutto due cose: la già citata visibilità e il consenso dei dirigenti. La data resilience inizia dall’alto. Senza il supporto del leadership team, i progetti cadono nel vuoto, i finanziamenti limitano le possibilità di intervento e compaiono lacune in termini di protezione/disponibilità. Il fatidico "NMP" ("non è un mio problema") non può più funzionare.

Non lasciate che le dimensioni del compito vi impediscano di iniziare. Non potete fare tutto, ma potete fare qualcosa, ed è infinitamente meglio che non fare nulla. Iniziare ora sarà molto più facile che iniziare tra un anno, quando gli LLM saranno già spuntati in tutta l'organizzazione. Molte aziende possono incorrere negli stessi problemi che hanno avuto con la migrazione al cloud tanti anni fa: si punta tutto sulla nuova tecnologia e si finisce per desiderare di aver pianificato alcune cose in anticipo, invece di dover lavorare a ritroso. Testate la vostra resilienza con esercitazioni: l'unico modo per imparare a nuotare è nuotare. Quando fate i test, assicuratevi di avere a disposizione alcuni scenari realistici del caso peggiore. Prevedete un piano B, C e D. Facendo questi test, è facile capire quanto siete preparati. La cosa più importante è iniziare.

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