Beskyt dine data i AI-alderen

I dagens Tech Pulse får du indsigt i, hvordan:

• Robuste data bliver stadig vigtigere, efterhånden som virksomhederne integrere kunstig intelligens i deres kerneaktiviteter fremhæver vigtigheden af at beskytte AI-systemer og de data, de bruger.
• Forståelse AI-databaser kan transformere beslutningskapaciteten på tværs af sektorer Forbedring af effektivitet og strategisk planlægning med innovative databehandlingsteknologier.
• Forskellige typer Syntetiske data tjene forskellige formål og strategisk sætte virksomheder i stand til at optimere deres drift med skræddersyede, privatlivskompatible og omkostningseffektive dataløsninger.

Hver af disse artikler er skrevet af medlemmer af Forbes Teknologiråd, nøglestjerner, der former fremtiden for teknologisk lederskab.

Snup din kaffe, og lad os dykke ind!

Hvorfor datarobusthed er afgørende i AI-æraen

Russ Kennedy - Ledende evangelist Nasuni

I en tid, hvor AI-teknologier er dybt forankret i operationelle arbejdsgange, illustrerer historien om et hospital, der er lammet af et cyberangreb, en vigtig lektie: datarobusthed er vigtigere end nogensinde.

Med cybertrusler, der i stigende grad bruger AI til at forfine deres strategier, bliver sikring af AI- og ML-systemer og de data, de er afhængige af, altafgørende for virksomheder på tværs af alle sektorer.

Udforsk vigtig indsigt nedenfor:

🏥Indvirkning på sundhedsvæsenet: Et hospital stod over for et drastisk tilbageslag på grund af et cyberangreb, hvilket understreger nødvendigheden af robuste databeskyttelses- og gendannelsessystemer i kritiske sektorer.

🔐AI og cybersikkerhed: Cyberkriminelle udnytter avanceret AI til at skabe mere vildledende phishing-angreb, hvilket gør sikkerheden i generative AI-projekter til et presserende problem.

🤖Sikring af AI-systemer: Efterhånden som virksomheder integrerer AI i deres kerneaktiviteter, er det vigtigt at forbedre databeskyttelsen – både eksisterende og nyligt genereret af AI – for effektivt at udnytte disse teknologier.

🏭 Anvendelse i fremstilling: I højt automatiserede industrier som produktion kræver AI-drevne systemer kontinuerlig og sikker datainput for at forbedre produktionseffektiviteten og kvalitetskontrollen.

📊Medie- og marketinginnovationer: Indførelsen af AI i medier og marketing afhænger af tilgængeligheden af sikre data af høj kvalitet til at generere pålidelig indsigt og kreativt indhold.

🛡️ Strategier for datarobusthed: Det er afgørende at opbygge modstandsdygtighed over for sofistikerede cybertrusler. Virksomheder skal prioritere sikkerheden af deres data og hurtig genopretning efter angreb for at forhindre betydelige driftsforstyrrelser.

Læs hele artiklen >

Udforskning af AI-databaser: Motorer for fremtidige datadrevne beslutninger

Ashok Reddy - Administrerende direktør KX

Forestil dig en nær fremtid – 2030 – hvor AI-databaser gør det muligt for detailhandlere at forudse forbrugeradfærd, sundhedsudbydere at diagnosticere sygdomme forebyggende og finansielle institutioner at opdage svindel med det samme.

Langt fra science fiction skitserer dette scenarie den transformative virkning af AI-databaser i forskellige sektorer.

Her er hvad du behøver at vide:

🔍 Hvad er en AI-database? AI-databaser smelter AI-teknologier sammen med traditionelle databasesystemer og forbedrer databehandlingskapaciteten for at understøtte komplekse opgaver som mønstergenkendelse og forudsigende analyse inden for millisekunder.

🚀Forbedring af menneskelige evner: Ved at automatisere dataanalyse frigør disse avancerede databaser menneskelige ressourcer til at fokusere på strategisk tænkning og kreativ problemløsning, fremme innovation og drive forretningsfleksibilitet.

🛡️ Sikkerhed og etiske overvejelser: På trods af deres fordele er der stadig bekymringer om databeskyttelse og skævheder. Organisationer skal prioritere etisk AI-praksis og robust datastyring for at opretholde tillid og overholdelse.

🌐Tværsektoriel virkning: AI-databaser kan dramatisk forbedre beslutningstagningen ved at forudsige tendenser og optimere strategier, hvilket øger effektiviteten på tværs af brancher, fra finans til sundhedspleje og detailhandel.

📈Strategisk indsættelse: Effektiv brug af AI-databaser involverer integration af dem i organisatoriske arbejdsgange, opbygning af effektive modelpipelineplatforme og proaktivt håndtering af udfordringer med datastyring.

🔮Ser fremad: Efterhånden som den datadrevne fremtid udfolder sig, vokser AI-databasernes rolle i at gøre det muligt for industrier at udnytte indsigt til strategiske fordele, hvilket sikrer et sted, hvor teknologi virkelig øger det menneskelige potentiale.

Læs hele artiklen >

Navigering af syntetiske datamuligheder for øget forretningseffektivitet

Gonçalo (G) Martins Ribeiro - Administrerende direktør YData

Da virksomheder i stigende grad er afhængige af data til operationer lige fra softwaretest til avanceret analyse, fremstår indkøb af forskelligartede og kompatible data af høj kvalitet som en kritisk bekymring.

Syntetiske data fremstår som en strategisk løsning, der lover at revolutionere datastyring og AI-udvikling ved at balancere datasæt, bevare privatlivets fred og reducere omkostningerne.

Her er alt, hvad du behøver at vide:

📊Forståelse af syntetiske data: Syntetiske data, der er kunstige, er designet til at simulere scenarier fra den virkelige verden for at understøtte datadrevne opgaver, forbedre privatlivets fred og afhjælpe dataknaphed.

🛠️ Typer af syntetiske data

• Dummy/Mock Data: Udformet manuelt, nyttigt til grundlæggende test, men mangler den kompleksitet, der er nødvendig for avancerede applikationer.
• Simuleringsdata: Genereret gennem fysiske modeller; afgørende inden for områder som sundhedspleje og bilindustrien for etisk og omkostningseffektiv forskning.
• Datadrevne syntetiske data: Produceret via AI, replikerer nøje reelle datas statistiske egenskaber, hvilket er afgørende for robust analyse og maskinlæringstræning.
• AI-genereret fokus: Differentiering mellem forudtrænede modeller som GPT og skræddersyede generative modeller er afgørende, da det påvirker datakvaliteten og privatlivets fred.
• Forudtrænede modeller: Tilbyd alsidighed og privatliv, men kan mangle specificitet og medføre højere omkostninger.
• Proprietære generative modeller: Skræddersyet til specifikke virksomhedsdata, der tilbyder høj relevans og kontrol af privatlivets fred, men kræver sofistikeret udvikling og potentiel leverandørafhængighed.

🔍 Valg af den rigtige model

• Kvalitet og relevans: Proprietære modeller leverer data, der nøje afspejler reelle organisatoriske situationer, hvilket er afgørende for sektorer med unikke databehov.
• Omkostninger og effektivitet: Mens forudtrænede modeller i starten er mere tilgængelige, kan brugerdefinerede generative modeller tilbyde bedre langsigtet omkostningseffektivitet og driftstilpasning.
• Tilpasning og fleksibilitet: Virksomheder, der har brug for meget specifikke data, drager fordel af den skræddersyede karakter af proprietære modeller, som kan tilpasses til at opfylde præcise krav.

Læs hele artiklen >

Indpakning op

Hvis disse artikler vakte din interesse, har vi et netværk, som du absolut vil elske: Forbes Teknologiråd.

Dette eksklusive, kontrollerede fællesskab samler de klogeste hjerner inden for teknologi - grundlæggere, administrerende direktører, CIO'er, CTO'er, CISO'er og andre ledere af teknologifokuserede teams.

Sæt dig selv på forkant med innovation med adgang til udgivelsesmuligheder på Forbes.com, en personlig, SEO-venlig lederprofil og chancen for at netværke med andre respekterede ledere på området.

Bliv medlem af Forbes Technology Council i dag, og bliv en del af en gruppe, der driver transformation inden for teknologi.