Privacy dei dati e aumento della spesa per la conformità in concomitanza con gli sforzi sull’IA
Negli ultimi dodici mesi, le aziende statunitensi hanno aumentato il budget per la sicurezza dei propri dati, con un incremento del 71%, secondo un rapporto di Blancco pubblicato mercoledì.
Spesa in aumento
Più della metà delle aziende globali ha aumentato i budget per la privacy e la protezione dei dati, con una crescita media di questo settore di spesa del 46%. Tra le organizzazioni statunitensi, la spesa per la conformità è aumentata del 71% rispetto all’anno precedente. Questo aumento è attribuibile a diversi fattori, inclusa la necessità di conformarsi a nuove normative in risposta alla supervisione dell’IA.
Secondo il rapporto, “Le normative potrebbero guidare il cambiamento, ma i team IT e di conformità affrontano anche richieste interne per un allineamento alla sostenibilità e un uso più intelligente delle risorse.”
Aumento dei costi di conformità
Gli sforzi per implementare l’IA nelle aziende hanno portato ad un aumento dei costi di calcolo, con i CIO che lavorano per fornire automazione su larga scala. Anche i costi di conformità e privacy dei dati sono aumentati, poiché le aziende hanno risposto a cambiamenti nella supervisione dell’IA e hanno cercato di mitigare i rischi informatici crescenti.
Più di 2 dirigenti su 5 hanno dichiarato che le loro aziende hanno potenziato le pratiche di cybersecurity e rivalutato le misure di sicurezza dei dati a causa dei rischi aumentati associati all’adozione dell’IA.
Problemi dati e IA
Quasi la metà dei rispondenti al sondaggio di Blancco ha attribuito all’IA il merito di aver aiutato a ridurre i dati ridondanti o obsoleti. Tuttavia, più di 1 dirigente su 4 ha riportato il contrario: l’uso dell’IA ha aumentato la presenza di questo tipo di dati nei propri sistemi IT.
Molti leader identificano i problemi di dati come un ostacolo all’implementazione su larga scala dell’IA. La sfida si complica con l’emergere di nuovi tipi di dati.
Soluzioni tramite IA
Secondo un esperto del settore, è necessario ripensare come etichettare e comprendere i dati. L’IA potrebbe fornire una risposta a questo problema, aiutando le organizzazioni a gestire i dati esistenti in modo più efficiente, man mano che strumenti come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) entrano nel mercato per accelerare l’etichettatura dei dati.
