AI đang thay đổi cách doanh nghiệp làm việc với tốc độ rất nhanh. Một báo cáo có thể được tóm tắt trong vài giây, một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích gần như tức thời, còn những công việc lặp lại trước đây cần nhiều giờ của nhân sự nay có thể được hỗ trợ bằng AI. Sự tiện lợi này khiến AI nhanh chóng đi từ một công cụ thử nghiệm thành một phần trong quy trình làm việc. Nhưng khi AI bắt đầu được kết nối với email, tài liệu nội bộ, hệ thống lưu trữ đám mây và các phần mềm doanh nghiệp, một câu hỏi quan trọng cũng xuất hiện: doanh nghiệp đang kiểm soát dữ liệu của mình đến đâu? Đây chính là lúc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp trở thành vấn đề cần được nhìn nhận song song với quá trình ứng dụng AI.
AI càng được trao nhiều khả năng, lượng thông tin mà hệ thống cần tiếp cận càng có xu hướng tăng. Một công cụ chỉ dùng để viết nội dung có thể không cần quyền truy cập sâu, nhưng một hệ thống AI được dùng để tìm kiếm tài liệu, hỗ trợ phân tích báo cáo hoặc tự động xử lý công việc lại có thể cần kết nối với nhiều nguồn dữ liệu hơn. Từ góc nhìn vận hành, đó là bước tiến về năng suất. Từ góc nhìn IT, đây lại là sự mở rộng của bề mặt truy cập. Nếu quyền truy cập được thiết kế thiếu chặt chẽ, dữ liệu có thể đi xa hơn phạm vi doanh nghiệp dự tính. Vì vậy, bảo mật dữ liệu doanh nghiệp không thể chỉ bắt đầu khi sự cố xảy ra mà cần được tính ngay từ lúc thiết kế cách AI kết nối với hệ thống.
Khi AI bắt đầu truy cập dữ liệu công ty
Quyền truy cập mới là nơi doanh nghiệp cần bắt đầu
Một hệ thống càng nhiều người dùng, ứng dụng và kết nối thì càng khó kiểm soát nếu tất cả đều được cấp quyền theo cách rộng và cố định. Nguyên tắc hợp lý hơn là quyền phải bám vào đúng nhu cầu công việc.
AI cũng cần được đặt trong cùng logic đó. Một ứng dụng hỗ trợ tổng hợp email không nhất thiết phải có khả năng đọc toàn bộ kho dữ liệu nội bộ. Một tác vụ phân tích báo cáo không nên mặc nhiên mở đường đến những tài liệu không liên quan.
Khi quyền được giới hạn theo mục đích, phạm vi ảnh hưởng của một lỗi cấu hình hoặc một tài khoản bị lộ cũng được thu hẹp. Đây là một trong những nguyên tắc quan trọng của bảo mật dữ liệu doanh nghiệp khi AI ngày càng được kết nối với nhiều hệ thống.
Vấn đề thường xuất hiện sau giai đoạn triển khai ban đầu. Doanh nghiệp bắt đầu bằng vài công cụ AI, sau đó thêm ứng dụng mới, kết nối thêm dịch vụ và cho nhiều bộ phận sử dụng hơn.
Mỗi thay đổi có thể tạo ra một quyền truy cập mới. Nếu không có quy trình rà soát, những quyền cũ và mới sẽ chồng lên nhau cho đến khi rất khó trả lời chính xác ai đang có quyền truy cập vào dữ liệu nào.
Đây là lúc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp gắn chặt với quản trị tài khoản, phân quyền và khả năng theo dõi hoạt động của hệ thống.
Shadow AI tạo ra khoảng trống mà IT khó nhìn thấy
Một trong những vấn đề khó kiểm soát nhất không đến từ hệ thống chính thức mà đến từ cách nhân viên tự sử dụng AI. Một người có thể dùng công cụ AI để viết báo cáo, tóm tắt hợp đồng, làm sạch dữ liệu hay chuẩn bị nội dung cho khách hàng vì muốn hoàn thành công việc nhanh hơn. Về mặt năng suất, hành vi này có thể hoàn toàn hợp lý. Nhưng nếu dữ liệu nội bộ được đưa vào một dịch vụ ngoài phạm vi quản trị của doanh nghiệp, bộ phận IT có thể không biết dữ liệu nào đang được xử lý, tài khoản nào đang kết nối và thông tin được lưu giữ theo cơ chế nào.
Đó là bối cảnh thường được gọi là Shadow AI. Càng nhiều công cụ được sử dụng ngoài quy trình chính thức, doanh nghiệp càng khó có một bức tranh đầy đủ về luồng dữ liệu. Nếu không có chính sách sử dụng AI rõ ràng kết hợp với khả năng quản lý thiết bị, tài khoản và dữ liệu, khoảng cách giữa hệ thống được doanh nghiệp kiểm soát và hệ thống nhân viên thực tế sử dụng sẽ ngày càng lớn. Bảo mật dữ liệu doanh nghiệp lúc này đòi hỏi nhiều hơn việc cấm hoặc cho phép. Doanh nghiệp cần tạo ra một cách sử dụng AI có kiểm soát, để nhân viên vẫn có thể làm việc nhanh mà dữ liệu quan trọng không bị đưa ra khỏi tầm nhìn của IT.
Hạ tầng IT là lớp kiểm soát phía sau AI
AI thường được nhìn như một phần mềm, nhưng trong môi trường doanh nghiệp nó ngày càng trở thành một mắt xích trong cả hệ sinh thái công nghệ. Phía sau một quy trình AI có thể là tài khoản người dùng, hệ thống mạng, máy chủ, dịch vụ đám mây, API, hệ thống lưu trữ và các ứng dụng nghiệp vụ. Khi những thành phần đó kết nối với nhau, khả năng kiểm soát AI phụ thuộc rất lớn vào khả năng quan sát và quản trị của hạ tầng IT. Một công cụ hiện đại không thể tự giải quyết một hệ thống có phân quyền lộn xộn hoặc thiếu khả năng giám sát.
Đây cũng là lý do doanh nghiệp nên đánh giá hạ tầng trước khi mở rộng AI thay vì chỉ mua thêm công cụ. Một hạ tầng sẵn sàng phải giúp doanh nghiệp biết dữ liệu đang nằm ở đâu, ai có quyền truy cập, ứng dụng nào đang kết nối và những thay đổi nào đang diễn ra trong hệ thống. Khi những thông tin đó được nhìn thấy rõ, doanh nghiệp có thể phản ứng sớm hơn trước các cấu hình bất thường và giảm nguy cơ dữ liệu bị sử dụng ngoài phạm vi mong muốn.
Đối với doanh nghiệp đang muốn củng cố môi trường công nghệ, việc xem xét riêng từng thiết bị hay từng phần mềm thường chưa đủ. Điều quan trọng hơn là nhìn toàn bộ mối liên hệ giữa dữ liệu, người dùng và hệ thống. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ việc rà soát quyền truy cập, sau đó kiểm tra cách dữ liệu được lưu trữ, cách thiết bị được quản lý và khả năng giám sát hạ tầng. Khi những lớp này được kết nối thành một quy trình thống nhất, bảo mật dữ liệu doanh nghiệp mới có nền tảng đủ chắc để theo kịp tốc độ phát triển của AI.
Không nên cấm AI, nên kiểm soát cách AI được sử dụng
Trước các rủi ro về dữ liệu, phản ứng dễ nhất là cấm nhân viên sử dụng AI. Tuy nhiên, trong thực tế, việc cấm hoàn toàn có thể không giải quyết được gốc vấn đề. Nhu cầu sử dụng AI vẫn tồn tại, trong khi nhân viên có thể tìm đến những công cụ bên ngoài và việc kiểm soát thậm chí trở nên khó hơn. Cách tiếp cận bền vững hơn là xây dựng một môi trường trong đó AI được phép hoạt động nhưng nằm trong phạm vi quản trị của doanh nghiệp.
Điều đó bắt đầu từ việc xác định dữ liệu nào được phép sử dụng với AI và dữ liệu nào cần hạn chế. Khi phạm vi dữ liệu đã rõ, doanh nghiệp có thể thiết lập quyền truy cập phù hợp với từng người dùng và từng ứng dụng. Song song với đó là khả năng theo dõi những thay đổi trong hệ thống để IT có thể phát hiện sớm các kết nối hoặc hành vi bất thường. Khi quyền, dữ liệu và khả năng giám sát được thiết kế cùng nhau, bảo mật dữ liệu doanh nghiệp sẽ không còn là một lớp bảo vệ tách rời mà trở thành một phần của chính quy trình ứng dụng AI.
Đây cũng là điểm mà doanh nghiệp cần phân biệt giữa “có AI” và “sẵn sàng cho AI”. Một doanh nghiệp có thể sở hữu nhiều công cụ AI nhưng vẫn chưa thực sự sẵn sàng nếu không biết AI đang kết nối với dữ liệu nào, ai đang sử dụng và hệ thống có thể kiểm soát đến đâu. Ngược lại, một doanh nghiệp có thể bắt đầu với quy mô nhỏ nhưng thiết kế tốt ngay từ đầu sẽ có lợi thế hơn khi mở rộng sau này.
AI càng mạnh, yêu cầu kiểm soát càng cao
AI đang bước vào giai đoạn mà khả năng tạo nội dung chỉ là một phần trong bức tranh lớn hơn. Khi AI có thể tìm kiếm dữ liệu, kết nối với ứng dụng và tham gia vào quy trình, giá trị mà AI tạo ra cho doanh nghiệp cũng tăng lên. Nhưng chính sự gia tăng về quyền năng đó khiến yêu cầu kiểm soát trở nên quan trọng hơn. Doanh nghiệp cần biết AI đang nhìn thấy gì, được phép làm gì và những quyền đó có thể được kiểm tra hoặc thu hồi hay không.
Từ góc nhìn này, bảo mật dữ liệu doanh nghiệp không phải là lý do để doanh nghiệp đứng ngoài cuộc chơi AI. Ngược lại, đó là điều kiện để doanh nghiệp có thể ứng dụng AI một cách bền vững. Khi quyền truy cập được thiết kế hợp lý, dữ liệu được quản lý rõ ràng và hạ tầng có khả năng giám sát, doanh nghiệp có thể tận dụng tốc độ và khả năng xử lý của AI mà vẫn giữ được quyền kiểm soát đối với tài sản dữ liệu của mình.
AI không chỉ cần thông minh. AI cần được kiểm soát. Và muốn kiểm soát AI tốt, doanh nghiệp phải bắt đầu từ chính nền tảng công nghệ đang vận hành phía sau nó.
SDIVN hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá hạ tầng phía sau AI
AI đang giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian xử lý công việc, khai thác dữ liệu hiệu quả hơn và từng bước tự động hóa những quy trình trước đây phụ thuộc nhiều vào nhân sự. Nhưng để những lợi ích đó tạo ra giá trị lâu dài, doanh nghiệp không thể chỉ tập trung vào việc lựa chọn công cụ AI. Điều quan trọng hơn là phải xây dựng một nền tảng đủ tốt để kiểm soát quyền truy cập, dữ liệu, thiết bị và toàn bộ hạ tầng công nghệ mà AI đang kết nối.
Vì vậy, bảo mật dữ liệu doanh nghiệp không nên được xem là yếu tố cản trở quá trình ứng dụng AI. Ngược lại, đây là nền tảng giúp doanh nghiệp sử dụng AI an toàn hơn, giảm rủi ro trong quá trình vận hành và tạo điều kiện để mở rộng sang các mô hình tự động hóa trong tương lai.
Khi hệ thống đã được chuẩn hóa, dữ liệu được quản lý rõ ràng và các quyền truy cập được kiểm soát, doanh nghiệp có thể đi xa hơn bằng cách kết nối các hệ thống đang vận hành và tự động hóa những công việc lặp lại. Tìm hiểu các giải pháp tự động hóa của SDIAUTOMATION để khám phá cách kết nối công nghệ, tối ưu quy trình và xây dựng môi trường sẵn sàng cho AI.
Cuối cùng, AI không chỉ cần mạnh về khả năng xử lý mà còn cần được đặt trên một nền tảng đủ an toàn và linh hoạt. AI càng mạnh, doanh nghiệp càng cần hạ tầng đủ vững để kiểm soát dữ liệu và đủ linh hoạt để biến những quy trình thủ công thành quy trình tự động.
