Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
Komunikacja
Magazyn (Nr 26, październik - listopad 2024)
Polska flaga

Jak skutecznie analizować i jednocześnie chronić dane

1 października 2024 15 min czytania
Julien Crowe
Patrick Mesana
Zdjęcie Gregory Vial - Adiunkt IT w HEC Montréal.
Gregory Vial
Jak skutecznie analizować i jednocześnie chronić dane

Streszczenie: Techniki cyberbezpieczeństwa, które chronią dane osobowe, mogą utrudniać ich wykorzystanie do analiz. Aby osiągnąć równowagę między ochroną prywatności a efektywnym użyciem danych, ważna jest ścisła współpraca między specjalistami ds. danych, właścicielami danych oraz zespołem IT. Dzięki temu można wypracować rozwiązania, które jednocześnie zabezpieczą informacje i umożliwią ich optymalne wykorzystanie w procesach analitycznych. MIT Sloan Management Review Polska

Pokaż więcej

Techniki cyberbezpieczeństwa, które chronią dane osobowe, mogą utrudniać ich wykorzystanie do analiz. Aby osiągnąć równowagę między ochroną prywatności a efektywnym użyciem danych, ważna jest ścisła współpraca między specjalistami ds. danych, właścicielami danych oraz zespołem IT. Dzięki temu można wypracować rozwiązania, które jednocześnie zabezpieczą informacje i umożliwią ich optymalne wykorzystanie w procesach analitycznych.

Jak możemy chronić prywatność danych naszych klientów, a jednocześnie bezpiecznie wykorzystywać je do analizy i trenowania sztucznej inteligencji? To pytanie odzwierciedla narastający dylemat, z którym borykają się firmy dążące do zaawansowanej analizy danych i wdrażania technologii sztucznej inteligencji (AI).

Coraz bardziej cyfrowe życie klientów generuje ogromne ilości danych, które stanowią cenne źródło informacji dla organizacji wykorzystujących zaawansowane narzędzia analityczne. Jednocześnie takie wykorzystywanie danych budzi poważne obawy wśród pracowników IT, którzy muszą sprostać zarówno rygorystycznym wymogom regulacyjnym, jak i rosnącym oczekiwaniom samych konsumentów w zakresie ochrony prywatności. Osiągnięcie równowagi między tymi priorytetami wymaga zmierzenia się z trudnym konfliktem. Zapewnienie większej prywatności w procesie analizy danych oraz wykorzystaniu sztucznej inteligencji często wiąże się z koniecznością zastosowania technik, które mogą ograniczyć ich użyteczność, w zależności od specyfiki zadania i wybranej metody ochrony.

Ten problem będzie dotyczył coraz większej liczby organizacji, ponieważ rozwój analizy danych i sztucznej inteligencji postępuje dynamicznie, umożliwiając firmom łatwiejszy dostęp do narzędzi i technologii (w tym rozwiązań chmurowych gotowych do użycia) niż kiedykolwiek wcześniej. Tymczasem klienci mają coraz wyższe oczekiwania w zakresie ochrony prywatności swoich danych osobowych, szczególnie w świetle licznych doniesień o poważnych naruszeniach bezpieczeństwa, które pojawiają się w mediach. Te oczekiwania są dodatkowo wzmacniane przez globalne regulacje dotyczące ochrony danych osobowych i sztucznej inteligencji, co oznacza, że firmy muszą ściśle przestrzegać zasad ochrony danych, aby zapewnić zgodność z przepisami i budować zaufanie swoich klientów.

Zostało 87% materiału do przeczytania

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!

Kup subskrypcję
O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Premium
Co prezesi muszą wiedzieć o suwerennej AI

Globalna skala AI zderza się z lokalnymi regulacjami prawnymi. Dlaczego strategia „suwerennej sztucznej inteligencji” to pilne zadanie dla prezesów, a nie tylko dla działu IT?

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!