Ogni secondo di ogni giorno, vengono creati 1,7 MB di dati per ogni persona: ecco come possiamo ottenerne il controllo
Dai nostri assistenti vocali digitali che ci aiutano a rimanere in cima alle attività, alla nostra dipendenza da Google Maps per le indicazioni stradali, ai motori di raccomandazione che ci aiutano a decidere cosa guardare su Netflix, l’IA è diventata parte integrante della nostra vita. Sebbene alcuni possano supporre che il termine sia diventato un cliché quasi insignificante, in verità è più importante che mai.
La novità usa come lo spazzolino da denti alimentato dall’intelligenza artificiale di $ 220 che brillerà alla perfezione i tuoi bianchi perlati a parte, viene spesso utilizzato in modi incredibili e di grande impatto. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per aiutare le banche a determinare se le transazioni sono fraudolente o legittime, consente agli ospedali di migliorare l’assistenza ai pazienti e, incredibilmente, l’IA sta aiutando a identificare le persone con tendenze suicide e ottenere loro l’aiuto necessario prima che causino danni a se stessi o agli altri, tra altri usi importanti.
Come l’IA crea così. Tanto. Dati
Ma man mano che l’intelligenza artificiale diventa più comune, la quantità di dati personali che le organizzazioni detengono cresce a un ritmo esponenziale e, di fatto, è proprio così che l’IA si allena. Più dati vengono forniti, più apprende e meglio si comporta. Il risultato? Attualmente, vengono creati più di 1,7 MB di dati su ogni persona ogni secondo di ogni giorno. Questo è un numero impressionante e le tecnologie abilitate all’intelligenza artificiale sono un fattore determinante.
È interessante notare che, negli ultimi anni, i consumatori sono diventati più consapevoli e preoccupati riguardo al modo in cui i loro dati vengono utilizzati e talvolta abusati. In parte grazie all’IA, ma anche attraverso molti altri strumenti, i dati personali sono diventati la linfa vitale degli sforzi di marketing mirati al rasoio. I dati aiutano le organizzazioni a comprendere i modelli di acquisto, il comportamento dei clienti, le percentuali di clic e altro ancora, per raggiungere una serie di nuove intuizioni.
Considera come, ad esempio, funzionano i nostri amati motori di raccomandazione. Dopo una lunga giornata in ufficio (o sul tavolo da cucina trasformato in luogo di lavoro improvvisato), vuoi allungarti e rilassarti con un bello spettacolo. Attivi il tuo servizio di streaming preferito, in attesa di vedere le tue innumerevoli opzioni di visualizzazione.
In che modo quelle persone intelligenti del tuo servizio di streaming sanno a cosa sei interessato? Il team di data science raccoglie migliaia di punti dati per utente, ad esempio per quanto tempo hai trascorso a guardare un particolare spettacolo, l’ora del giorno in cui guardi, i dispositivi che usi, ecc. Più guardi, più dati personali l’IA raccoglie su di te, consentendogli così di fare previsioni migliori e più accurate su ciò che ti interesserà. Questo ciclo di raccolta di dati personali e quindi creazione di un numero ancora maggiore di dati personali non cessa mai , risultando nella quantità sbalorditiva di dati che “nascono” ogni momento.
Il problema con troppe informazioni
Ma ora che il tuo servizio di streaming ha raccolto e creato tutti questi dati, deve essere archiviato, gestito e tenuto al sicuro. Questa è una proposta costosa. Inoltre, la natura dei dati deve essere diffusa. Certo, c’è solo un database, che è probabilmente pensato come il bucket centrale per tutti i dati, ma la realtà è molto più complicata e disordinata; i team di data science creano costantemente copie in vari formati nell’ambito della formazione e del collaudo dei moduli. Inoltre, i dipendenti creano involontariamente copie, inviando PI via e-mail, generando report e altro ancora.
Il risultato è un’enorme quantità di dati personali su cui c’è poca supervisione e ancora meno controllo. Inoltre, la maggior parte di essa non ha alcuna utilità per l’organizzazione e può essere eliminata dopo averla utilizzata, ma chi ricorda davvero / sa che esiste? Ciò lascia le organizzazioni aperte alla censura e alle sanzioni, nonché ai rischi per la sicurezza. Quindi, come è possibile conciliare tutti questi dati, che sembrano quasi irraggiungibili, con la necessità di aderire alle normative sulla privacy come GDPR e CCPA?
Risulta che il problema è anche la soluzione.
AI per reintegrare tutti i tuoi dati
I tentativi fatti dall’uomo di instillare l’ordine nel problema incessante dei dati personali ovviamente non sono all’altezza. Molto corto. Questo perché avere una mano su tutto ciò che hai richiede sapere che ce l’hai in primo luogo, che abbiamo stabilito è quasi impossibile. Ma l’intelligenza artificiale, che riguarda la scala, la velocità, l’accuratezza e l’automazione, è perfettamente adatta per tenere sotto controllo i dati personali.
Per iniziare, l’IA è molto più veloce nello smistamento e nell’organizzazione di enormi volumi di informazioni rispetto agli umani (scusate, umani). Può leggere i dati in modo molto più preciso e rapido di quanto possiamo. Può classificare automaticamente i dati in categorie sensibili al GDPR o CCPA, estrarre PII da dati strutturati e non strutturati , unire duplicati di PII e identificare documenti potenzialmente sensibili sulle immagini – e non si stanca mai di farlo.
L’intelligenza artificiale può anche identificare i dati in luoghi che non dovrebbero essere e può tracciare e controllare tutti i movimenti dei dati, consentendogli di monitorare i rischi. Parlando di rischio, scoprendo automaticamente usi sconosciuti di dati sensibili ed eliminando tutte le copie non necessarie, l’IA ti consente di ridurre drasticamente la superficie di attacco.
Ad esempio, supponiamo che tu abbia un motore di intelligenza artificiale in grado di eseguire l’estrazione di entità, comprendere le relazioni tra entità e il significato degli elementi di dati, nonché comprendere categorie di informazioni come informazioni relative alla salute o informazioni criminali. Con l’IA, puoi analizzare infinite copie in diversi tipi di dati, come dati in movimento, dati a riposo, strutturati e non strutturati, per ottenere effettivamente un maggiore controllo e gestione di tali dati. Infine, con l’IA, le organizzazioni possono eseguire analisi multilingue dei dati su larga scala per elaborare approfondimenti aziendali unici.
La malattia è la cura
In uno dei miei film preferiti di sempre, The Incredibles, Mr. Incredible si rende conto che l’unica cosa abbastanza potente da distruggere il robot è il robot stesso. L’intelligenza artificiale è uno strumento incredibilmente potente. E mentre continuiamo a nutrire il grande mostro, diventerà solo più potente. È giunto il momento di assicurarsi che venga sfruttato correttamente e messo a frutto, utilizzandolo per consentire alle organizzazioni di ottenere un controllo molto maggiore sul loro bene più prezioso.
