Vještačka inteligencija (AI) bi trebala omogućiti brže, pametnije i konkurentnije poslovanje, ali većina projekata ne uspijeva. Prema Cloud Security Alliance (CSA), pravi problem je u tome što kompanije pokušavaju ugurati AI u zastarjele, krute procese koji jednostavno ne mogu pratiti tempo promjena.
„Primjena AI-a u poslovanju i proizvodnji ne uspijeva barem dvostruko češće nego što uspijeva“, navodi CSA. „Kompanije pokušavaju integrirati AI u zastarjele strukture procesa koje nemaju transparentnost, prilagodljivost ni integraciju podataka u stvarnom vremenu.“
CSA predlaže model nazvan Dynamic Process Landscape (DPL) – okvir koji preusmjerava primjenu AI-a sa fragmentisane automatizacije ka strukturisanim, usklađenim i strateški usmjerenim radnim tokovima.
Praznina u upravljanju
Većina pokušaja automatizacije propada jer organizacijama nedostaje transparentnost procesa. DPL zahtijeva od timova da u potpunosti razumiju svoje osnovne radne tokove prije nego što uvedu AI. To znači mapiranje zavisnosti, definisanje uloga ljudskog nadzora i osiguranje da su tokovi podataka jasno razumljivi.
Za glavne informacione sigurnosne službenike (CISO), ulog je visok. Nepravilna primjena AI-a može izložiti osjetljive podatke, prekršiti pravila usklađenosti i narušiti operativnu sigurnost. DPL okvir je dizajniran tako da u svaku AI odluku ugradi objašnjivost i mogućnost revizije, podržavajući nepromjenjive logove, tačke ljudske kontrole (HITL) i mehanizme za eskalaciju kada dođe do anomalija.
To je model koji ozbiljno shvata usklađenost, a istovremeno omogućava AI-u da autonomno djeluje unutar definisanih okvira.
Snaga bez kontrole je odgovornost
CSA pravi jasnu razliku između inovacije i neodgovornosti. Samo zato što se AI može primijeniti, ne znači da treba — posebno u regulisanim okruženjima gdje je ljudska odgovornost neizostavna.
„AI ne dizajnira landscape procesa“, upozoravaju autori. „Njegova snaga je u automatizaciji procesa, donošenju odluka u stvarnom vremenu zasnovanih na podacima, te u otkrivanju anomalija koje omogućavaju pravovremene intervencije i kontinuiranu validaciju sistema.“
Ovakav pristup vraća odgovornost na sigurnosne i upravljačke lidere. Ako AI sistemi rade bez nadzora, sljedivosti ili transparentnosti – to nije inovacija. To je kockanje.
Tri puta implementacije
Umjesto da propisuje jedan način primjene, CSA predlaže tri strateške opcije za primjenu DPL modela:
- Zeleno polje (Greenfield) – Idealno za nove poslovne jedinice ili startupe. Omogućava izgradnju DPL-a od nule, bez naslijeđenih ograničenja.
- Paralelno testiranje (Parallel sandboxing) – Pokretanje DPL-a paralelno s postojećim procesima u izolovanom okruženju. Pogodno za regulisane industrije poput zdravstva ili finansija.
- Primjena okinuta događajem (Event-triggered adoption) – Uvođenje DPL-a u ciljana područja gdje su promjene već u toku zbog regulatornih ažuriranja ili konkurentskog pritiska.
Sve tri metode zahtijevaju stroge kontrole, uključujući unaprijed definisane KPI-jeve, mehanizme eskalacije i kriterije uspjeha prije nego se AI sistemi presele u produkciju. CSA naglašava da automatizacija ne smije nadmašiti zrelost upravljanja.
„CISO-vi moraju izvršiti detaljnu procjenu praznina u procesima (poslovanje) i podacima (informacije)“, rekla je dr. Chantal Spleiss, supredsjedavajuća CSA Radne grupe za AI upravljanje i usklađenost, za Help Net Security. Ipak, tehnička sposobnost nije dovoljna. Uspješna tranzicija ka DPL-u u velikoj mjeri zavisi od podrške liderstva i kulture promjena u cijeloj organizaciji. „Kompanija je spremna za DPL ako je tranzicija potpuno podržana od strane poslovanja i rukovodstva“, objašnjava dr. Spleiss. „Kultura promjene, gdje su uposlenici, odjeljenja za usklađenost i kvalitet, te tim za upravljanje podacima uključeni, izuzetno je važna.“
Ova transformacija nije samo tehnička automatizacija, već strateška promjena koja može podići poslovanje na viši nivo. Ali bez osnovnog okvira, DPL lako može postati teret. „Ako se ovo ne uradi ispravno, primjenom standarda, najboljih praksi i propisa kako bi osnovni okvir ostao jednostavan i pouzdan, DPL koji se naknadno dodaje može se srušiti pod vlastitom kompleksnošću“, upozorava dr. Spleiss.
Za organizacije u regulisanim industrijama, rigorozno testiranje u sandbox okruženju nije opcija — to je zakonska obaveza. „Sandboxing je suštinski važan i zakonski zahtijevan, te pokriva ekstremne scenarije, neuobičajene radne tokove i potpune revizije tragova aktivnosti“, ističe dr. Spleiss. Iako to nije obavezno u drugim sektorima, on snažno preporučuje isti pristup kako bi se osigurala otpornost i pouzdanost.
Prvo izgradite temelje
Mnogim organizacijama nedostaje digitalna zrelost potrebna da AI uspije. To uključuje pouzdane podatkovne tokove, preglednost procesa i podršku rukovodstva. CSA upozorava da preskakanje tih osnovnih koraka može sabotirati bilo koju AI inicijativu, bez obzira na naprednost modela.
Istraživači predlažu ključna pitanja za procjenu spremnosti:
- Jesu li vaši radni tokovi jasno mapirani i razumljivi?
- Da li je vaše upravljanje podacima robusno?
- Imate li HITL (ljudske tačke kontrole) procese?
- Mogu li se AI odluke objasniti i poništiti?
Ova pitanja su ključna za CISO-ve, koji često snose odgovornost za AI pred regulatorima i upravnim odborima.
Zašto je ovo važno sada
Novi propisi, poput EU AI Zakona i NIS2 Direktive, sve više pozivaju organizacije i njihovo rukovodstvo na ličnu odgovornost za sisteme koje primjenjuju. CSA posebno ističe ovaj trend: „Vrijedi napomenuti da evropske regulative NIS2 i DORA naglašavaju čak i ličnu odgovornost višeg rukovodstva.“
Drugim riječima, ako vaš AI sistem donese pogrešnu odluku, to neće objašnjavati vendor – već vi.
Izvor:Help Net Security