ג'נאי מגיע לפלטפורמת ה- UEM שלך: איך להכין

יכולות ותכונות של בינה מלאכותית (GENAI) גנוציות מגיעים אליהם- למעשה, חלקם כבר כאן - ומנהיגי הטכנולוגיה והעסקים צריכים להיות מוכנים לאתגרים שעשויים להתמודד איתם.

חלק מה-ספקי UEM מוביליםהם אריגת AI ו- GENAI תכונות לפלטפורמות שלהם. להלן מספר דוגמאות:

ניהולהפכה את העוזרת המבוססת על AI, ZIA, חלק בלתי נפרד מפתרון ה- UEM שלה, Endpoint Central. באמצעות אינטראקציות בשפה טבעית עם הצ'אט "שאל זיה", צוותי IT יכולים להתחבר לתובנות המונעות על ידי AI, דור דוחות אינטליגנטי ותמיכה מרחוק המאפשרת AI.

התכונות הקרובות לפלטפורמה כוללות ניהול המונע על ידי GenaI ואוטומציה אבטחה. יכולות GENAI ישולבו באמצעות ASK ZIA, ותכונות נוספות יכוונו לשפר את אופטימיזציה של ביצועי המכשירים וניהול אירועי אבטחה.

מיקרוסופטמציעה Copilot עבור Windows AutoPatch במוצר Intune UEM שלה, המאפשר הנחיות מונעות AI באמצעות כל שלב ניהול עדכונים, החל מתכנון ופריסה ועד להנפיק זיהוי ותיקון. הכלי GenaI מספק תובנות ניתנות לפעולה כך שצוותים יוכלו לשמור על נקודות קצה מאובטחות ומעודכנות עם הפרעה מינימלית, לפי החברה. תכונות אינטרוניות זמינות או צפויות אחרות כוללות סיוע של Copilot עבור שאילתות מכשירים מרובות, ניהול הרשאות נקודת קצה וניהול מדיניות.

אוכמניותיכולת ההגנה על האיומים הניידים עבור UEM משתמשת במודלים של AI ו- Learning Machine כדי לנהל אפליקציות וכתובות אתרים כדי לבדוק אם יש תוכנות זדוניות ואתרים זדוניים ואירועי דיוג. החברה טוענת כי היא מעריכה מקרי שימוש בגנאי הן בשרתים והן באפליקציות לצורך הכללה במהדורות עתידיות, תוך דגש על שמירה על פרטיות נתוני הלקוחות. דובר דחה הערות נוספות על תכונות מפת הדרכים הללו או על מסגרת הזמן המשוערת של השחרור.

שומרי התעשייה מצביעים גם על שיפור ייצור התסריט המשופר, מיצוי וניתוח נתונים בשפה טבעית, ותמיכה של משתמש קצה כיישומים סבירים לכלי GenaI בכלי UEM.

בארגון גדול, פלטפורמת UEM עשויה לנהל אלפי מכשירי משתמשים ונקודות קצה אחרות וקשורה בחוזקה למערכות אבטחה, כלי חוויית עובדים דיגיטליים ותוכנות ארגוניות אחרות. ברור שיש פוטנציאל לאתגרים סביב אבטחה, חווית משתמש ויעילות תפעולית כאשר Genai מוטמע ב- UEM. ההכנה חשובה להצלחה.

World Worldשאל שלושה אנליסטים בניידות ארגונים על עצתם כיצד עסקים יכולים לנצל את GenaI בכלי UEM תוך הגנה על המשתמשים, המערכות והנתונים שלהם.

בקש מהספקים מידע מפתח

"הצעד הראשון החשוב ביותר שארגונים יכולים לנקוט הוא להבין באופן מלא את מפת הדרכים של הספק לתכונות GenaI, יחד עם הארכיטקטורה שתשמש להעברת היכולות", אמר טום צ'יפולה, מנהל בכיר ואנליסט בחברת המחקר גרטנר.

"שחרור הפתעה של ג'נאי מעיד על כישלון בהכנה ועל יחסי ספק שעלולים להיות חלשים", אמר צ'יפולה.

עלויות טכנולוגיה הן דאגה נפוצה של ארגונים, ולכן מנהלים צריכים לשמור על כרטיסיות על כמה תכונות GenaI עולות והאם ההוצאה הנוספת שווה את זה.

"כיום, רוב היכולות הללו הן בטא ומוצעות ללא עלות", אמר אנדרו יואיט, אנליסט ראשי במחקר פורסטר. "עם זאת, יתכן שזה לא יימשך, שכן עלות הגנאי גבוהה." על הלקוחות לבקש מהספקים לפרטים על מה שהם מתכוונים לחייב בגין תכונות גנאי שונות בפלטפורמות ה- UEM שלהם - ומתי, אמר.

סוגיות גדולות אחרות כוללות אבטחת סייבר ופרטיות הנתונים הארגוניים.

"ג'נאי עשוי להשתמש בנתונים הקנייניים לארגון, ושליחתם לענן של צד שלישי" עשויה להיות מסוכנת, אמר יואיט. זה נוהג טוב לאמת עם ספק ה- UEM כי נתונים מעובדים באופן מקומי ומוגן, אמר.

לשם כך, לקוחות UEM צריכים לקבל ערבויות מהספק שלהם לגבי הגנות אבטחה ופרטיות, אמר יואיט. יש לציין בחוזה כי הנתונים הקנייניים של הלקוחות, כולל הנתונים הפרטיים של העובדים שלהם, מוצפנים ולא ישמשו בהדרכת מודלים של ג'נאי.

CIPOLLA של גרטנר גם הפציר במנהיגיו להבטיח כי ספקי ה- UEM שלהם יהפכו את האבטחה לעדיפות עם GENAI. באופן אידיאלי, יש לספק תכונות של ג'נאי באופן מאובטח המבודד את נתוני העובדים והלקוחות האישיים.

"ארגונים צריכים לבדוק בקפידה את תיעוד הגנת הפרטיות של הנתונים שמספק הספק, ובאופן ספציפי לחפש מקרים בהם יכולות הגנאי של הפלטפורמה משתמשות בציבורלמלא בקשות, "אמרה צ'יפולה.

צור מעקות

לפני פריסת יכולות GENAI הקרובות בפלטפורמות ה- UEM שלהן, חברות צריכות לנקוט בצעדים כדי להגן על המערכות והנתונים שלהן. לדוגמה, הם צריכים להציב מעקות כדי לוודא שנתונים קנייניים, כגון מידע המאפשר זיהוי אישי לעובדים, מוגנים.

"ארגונים צריכים לבנות ממשל AI לא רק לפלטפורמות UEM, אלא גם על פני ערימת מקום העבודה הדיגיטלי", אמר יואיט. "הם צריכים לעשות מלאי של מקום בו הנתונים שלהם שוכנים כיום, אילו הגנות יש להם לאישור מאובטח, ולבצע את בדיקת הנאותות שלהם סביב מידע רגיש אישי או אחר."

ארגוני IT צריכים להתחיל לחשוב על תהליך האוטומציה שלהם, הוסיף יואיט. "אילו סוגים של אישורים והרשאות יהיו נחוצים לביצוע אוטומציה בערימת ניהול נקודת הקצה?" הוא אמר. "איך הם יתכננו להשיג אמון וביטחון ב- AI ובאוטומציה? כיצד עליהם למדוד את זה? לקיחת מלאי של תהליכי אוטומציה קיימים יכולה לעזור כאן, כמו גם לבצע בדיקות של GENAI במקרי שימוש בסיסיים."

בדיקת תכונות GENAI צריכה להיעשות בסביבה בטוחה לפני גלגולן. "כמו בכל פיתרון AI, ארגונים צריכים להמשיך בזהירות ולהשתמש באסטרטגיית 'בלוק, ללכת, לרוץ' בזמן שהם מקבלים נחמה עם הפיתרון ובביטחונו", אמרה סיפוללה.

לאמת, לבחון ולפקח - עם בני אדם האחראים

כאשר תכונות GENAI מתחילות להופיע בכלי UEM, "על ארגונים להבטיח שלמשימות או פונקציות של ניהול מכשירים נקודת קצה המופעלות או בסיוע AI יש תוצאות דומות או טובות יותר" מאשר גישות ששימשו בעבר, אמר פיל הוכמוט, סגן נשיא התוכנית, Enterprise Mobility, בחברת המחקר IDC.

זה אומר לפקוח מקרוב על המלצות AI ופעולות. "צוותים המשתמשים ב- AI בפעולות IT עבור נקודות קצה חייבות להיות בעלות פיקוח על פרשנות שגויה של מערכת AI, השלמה חלקית או שגויה של משימות ותוצאות רעות אחרות המשפיעות על תפוקת משתמש הקצה", אמר הוכמוט.

ארגונים צריכים להיות מודעים במיוחד להמלצות שווא או לא מדויקות של AI, אמר יואיט. מנהלים צריכים לערוך "בדיקת שפיות" על המלצות אלה לפני יישוםם בסביבתם. לדוגמה, חשוב לאשר שההמלצות מבוססות על נתונים אחרונים או בזמן אמת, אמר.

סיפוללה הסכימה. "מידע שנמסר באמצעות GENAI יכול להכיל אי דיוקים והזיות - הצהרות שנשמעות עובדתיות אך אינן מדויקות - הנובעות ממודל השפה הגדול המשמש לאימון ה- AI," אמר.

אם תוצאות GENAI אינן מאומתות לפני השימוש, זה עלול לגרום להשפעות תפעוליות משמעותיות, כולל אובדן נתונים, פגיעה באמינות המותג וחווית עובדים דיגיטלית מושפלת, אמרה CIPOLLA.

"מסיבה זו, יש לשלב את ג'נאי עם מומחיות אנושית כדי לאמת תוצאות שנוצרו", אמר. "לפני יישום המלצות GENAI, וודא שלפחות מומחה אחד אנושי מאמת את דיוק המידע. אל תשתמש ב- GENAI כדי לאמת את GENAI, מכיוון שמודלים שונים יכולים לחלוק הזיות."

כדי להפחית את הסיכון לתוצאות לא מדויקות, CIPOLLA המליצה להשתמש במסגרת הדומה לגישות נפוצות על בסיסספריית תשתית IT (ITIL), שם מתבצעת שינויים מתאימים של IT.

"כמו כן, לפני יישום כל תסריט בסביבת ייצור, וודא כי הבדיקה מבוצעת כדי לאמת כי אין תופעות לוואי לא מכוונות. לאחר היישום, עקוב בזהירות אחר פעולת המערכת להשפעות מעוכבות," אמרה CIPOLLA.

ארגונים לא צריכים ליפול למלכודת של חשיבה שג'נאי יכולים להחליף את עובדי הטכנולוגיה.

"דיוק המידע המיוצר בגני-גני במקרי שימוש מותאמים, כגון כלי ניהול דיגיטלי במקום העבודה, ישתפר במהירות. עם זאת, ג'נאי לעולם לא יוכל להחליף את האינטואיציה, אמפתיה, סקרנות, ניסיון ומומחיות אנושית," אמר סיפוללה.

כדי למנוע תוצאות קטסטרופליות שעלולות להיות, "יש למקם את גנאי כדי להגדיל את בני האדם ולא להיתפס כהזדמנות להחליף בני אדם", אמר צ'יפולה. "יצירתיות ומומחיות אנושית בשילוב עם ג'נאי היא מכפיל כוח שיש לו פוטנציאל להניב פריצות דרך משמעותיות."

כדי לשתף ולשפר באופן קולקטיבי את התוצאות החיוביות, CIPOLLA המליצה לארגונים ליצור ספריות בסגנון ויקי, שניתן לחפש בקלות של הנחיות (ומערכות תוצאות מדגם) שניתן להשתמש בהן כדי לזהות הנחיות מוצלחות נפוצות.

"זה יכול להיות פשוט כמו גיליון אלקטרוני משותף, ערוץ בכלי שיתוף פעולה, או אתר בסיסי בסגנון ויקי. אפשר לכל העובדים לתרום, ולהכיר בעובדים המציגים יצירתיות יוצאת דופן בהנחיות שלהם," אמר צ'יפולה.

"ניתן לרכוש ספריות מהירות מספקיות כשירות", ציין.