Aan de slag met AI in 2024: Security & Privacy Do’s & Don’ts
De vraag is in jouw organisatie hopelijk niet of maar hoe je Artificial Intelligence een rol gaat geven in de bedrijfsprocessen in 2024. Als jij je in je organisatie bezighoudt met informatiebeveiliging of met het borgen van privacygevoelige data, dan heb je ongetwijfeld een aantal zorgen over de turbulente ontwikkelingen. Terecht, maar er zijn gelukkig óók ontwikkelingen die je leven makkelijker (en veiliger!) maken. Daarom nemen we je in dit artikel mee langs een paar nuttige do’s en don'ts op het gebied van de toepassing van AI in jouw bedrijf. Lekker praktisch; kun je straks meteen aan de slag!
Do #1: AI als hulp bij netwerkbeveiliging
In je streven naar een robuuste netwerkbeveiliging zijn AI tools in toenemende mate van toegevoegde waarde. Aangedreven door machine learning, kunnen AI tools patronen in je netwerkverkeer leren identificeren, waardoor ze in staat zijn ongewone activiteiten te detecteren. Activiteiten die op hun beurt weer kunnen duiden op potentiële beveiligingsrisico's. Voorbeeld van dergelijke tools zijn Darktrace of Splunk, waarmee je gerichte aanvallen op jouw netwerk preventief kunt aanpakken.
Met dit soort geavanceerde systemen ben je dus niet langer alleen maar reactief; je bent hackers zelfs een stap voor. Van onverwachte toegangspogingen tot ongebruikelijk dataverkeer, AI ziet het en reageert direct. Het gaat daarmee niet langer om het optrekken van steeds maar hogere muren rondom je bedrijf, maar je spot bedreigingen direct als ze zich voordoen of zelfs ervoor. Is dat feilloos? Nee. Natuurlijk bestaat er een risico op de false positives. Jij en je team zullen altijd nog een laatste beoordeling moeten doen, maar hoe fijn is het als dat kan op basis van voorgesorteerde waarschuwingen versus een duik in een grote onoverzichtelijke bak aan netwerkdata?
Do #2: Betere besluitvorming dankzij Predictive Analytics
Een handige stap in het benutten van AI binnen je organisatie, kan het inzetten van predictive analytics voor slimmere besluitvorming zijn. AI-gedreven predictive analytics maken gebruik van uitgebreide data-analyses om zo toekomstige trends en patronen te voorspellen. Dit stelt je in staat om datagestuurde beslissingen te nemen, wat natuurlijk leidt tot beter onderbouwde strategieën en efficiëntere processen.
Een praktisch voorbeeld hiervan is Google Analytics Predictive Metrics, dat machine learning inzet om het gedrag van websitebezoekers te analyseren. Simpel gesteld, probeert Google een antwoord te vinden op de vraag: "Wat gaat er hierna gebeuren?"
Het voorspellen van klantgedrag dus. Essentieel voor het ontwikkelen van effectievere marketing- en verkoopstrategieën. Door te anticiperen op klantbehoeften en trends, kun je je benadering verfijnen en je kansen op succes vergroten. Een mooie manier om een competitieve voorsprong in je branche te pakken.
Do #3: Gedragsanalyse
We zagen bij de eerste tip al het advies om AI een rol te laten spelen bij de monitoring van netwerkverkeer. Je kunt verder gaan: AI laten waken over het gedrag in je bedrijfsomgeving. Dit soort tools monitoren dan in real-time het gedrag van gebruikers op het netwerk, beoordelen de risico's en kunnen automatisch reageren op potentiële dreigingen. Dat soort systemen zijn niet alleen effectief in het detecteren van ongebruikelijke of potentieel gevaarlijke activiteiten. Ze voorkomen ook een veelgehoord stukje kritiek: door gepersonaliseerde beveiliging, hinder je niet langer de gebruikservaring van al je gebruikers.
Zoek je naar een tool met deze capaciteiten, dan ben je in de regel op zoek naar een zogeheten User and Entity Behavior Analytics (UEBA) oplossing.
UEBA-tools gebruiken geavanceerde algoritmes en machine learning om gebruikersgedrag te analyseren. Zo herkennen dit soort tools afwijkende patronen die kunnen wijzen op een beveiligingsrisico. Je voorkomt hiermee bijvoorbeeld insider threats, gecompromitteerde accounts of brute force aanvallen. Voorbeelden van tools die met de inzet van AI dit soort geavanceerde beveiliging mogelijk maken, zijn Exabeam en IBM’s QRadar SIEM.
Don't #1: Het belang van AI training onderschatten
Een belangrijke valkuil bij de implementatie van AI-technologieën is het onderschatten van de noodzaak om grondig te trainen. Het effectief inzetten van AI vereist niet alleen technologische middelen, maar ook kennis van zaken. Want hoe functioneren die systemen nou echt? Onvoldoende training leidt tot misinterpretatie van de resultaten. Of tot verkeerd gebruik van AI-tools. Want wat zijn de gevolgen als AI jouw sollicitanten screent, maar dat op basis van een ongewenste bias blijkt te doen? Of je gevoelige data terechtkomt in de trainingsdataset van een AI tool?
Het opleiden van je medewerkers is daarom essentieel. Je kunt dat doen door de leerstof in te kopen, bijvoorbeeld bij LinkedIn Learning, of door zelf lesstof te ontwikkelen die toegespitst is op je specifieke bedrijfsprocessen. Ook MnP Solutions biedt slimme oplossingen om medewerkers continu bewust te maken van de risico’s van online AI tools. Een beter begrip zorgt niet alleen voor een veiliger toepassing, maar ook voor een nuttiger toepassing. En daar word je dagelijkse operatie natuurlijk alleen maar beter van.
Don't #2: Onvoldoende oog voor de ethiek
Bij het implementeren van AI cruciaal: hoe borg je de ethische afwegingen in je tool? Hoe zorg je dat je transparant bent in hoe én waarom AI beslissingen maakt in jouw bedrijfsprocessen? De besluitvorming moet voor alle betrokken partijen helder zijn. Je wilt bijvoorbeeld altijd kunnen aantonen dat vooroordelen geen rol spelen. Dat er geen discriminatie ontstaat op basis van je geautomatiseerde besluitvorming.
Natuurlijk is er in praktische zin een concrete richtlijn waaraan je je hebt te houden: de AI Act van de Europese Commissie biedt concrete handvatten voor verantwoord gebruik van AI. Deze richtlijnen benadrukken het belang van transparantie, rechtvaardigheid en verantwoording in AI-tools. Door deze principes te volgen, bouw je niet alleen vertrouwen op bij je klanten, maar zorg je ook voor een verantwoordelijke én maatschappelijk aanvaardbare inzet van alles wat de hedendaagse en toekomstige technologie je te bieden heeft.
Don't #3: Te snel implementeren van AI
Altijd belangrijk: het vermijden van een haastige implementatie van nieuwe, nog ongeteste technologieën. De verleiding is soms groot om snel de nieuwste AI tool te omarmen. Elke dag verschijnen er tools die een gigantische impact kunnen hebben op de tijdsbesteding in je organisatie. Die wil je dan liever vandaag dan morgen in handen van je gebruikers hebben. Toch kan een te snelle implementatie aanzienlijke risico's met zich meebrengen, met name op het gebied van beveiliging en stabiliteit.
Ongeteste AI kan leiden tot onvoorspelbare uitkomsten, of zelfs nieuwe beveiligingslekken veroorzaken. Of je kunt bijvoorbeeld ineens bij de problemen van don’t #2 hierboven uitkomen en onethische algoritmes in je besluitvormingsproces introduceren. Of de kwaliteit van de tool blijkt bij de grote aantallen output eigenlijk helemaal niet zo ijzersterk te zijn.
Daarom: kies altijd voor een gedegen validatie- en testproces. Overweeg een pilot of een beperkte uitrol, waarbij de AI-oplossing eerst in een gecontroleerde omgeving wordt getest. Dit stelt je team in staat om de tool grondig te begrijpen, eventuele problemen te identificeren en aan te pakken, en de impact op bestaande systemen en processen te beoordelen. Moeite die zich later in de rit altijd uitbetaalt.
Hoe ga jij knallen met AI in 2024?
Een drietal do’s en don’ts. Laten we daarmee terugkomen op hoe we dit artikel openden: ja, je moet aandacht hebben voor de risico’s. Maar je kunt in 2024 niet heen om de inzet van AI in je bedrijfsvoering. Door dat op een verantwoorde, weloverwogen manier te doen, kun je de potentie van de technologie volledig benutten. En daarmee zie je gelijk dat de menselijke rol, met de helikopterview, het morele kompas én het controlerende paar ogen, nog lang niet is uitgespeeld. Een goed huwelijk dus. Tijd om dat huwelijk in 2024 groots te gaan vieren!
Hulp nodig bij het schrijven van een effectief AI-beleid?
Behoefte aan een stukje menselijke intelligentie om de kunstmatige intelligentie ethisch en effectief in te zetten voor een betere Security of Privacy?
Neem dan eens vrijblijvend contact op. We helpen je graag verder.