एआई ले अब सबै उद्योग क्षेत्रका व्यवसायहरूमा केन्द्रीय भूमिका खेल्दै, तपाईंको संगठनले प्रविधिबाट साँच्चै लाभान्वित र वृद्धि गर्न सक्षम छ भनी सुनिश्चित गर्नु मुख्य कुरा हो।
यद्यपि AI प्रयोगमा भएको वृद्धिले
आफ्नै व्यवसायको प्रयोगबाट
आफ्नै धम्कीको विरुद्धमा AI प्रयोगमा वृद्धि भएको छ। data-analytics-id=”inline-link” href=”https://www.techradar.com/best/best-ai-tools” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/best/best-ai-tools”>AI उपकरणहरू र विकास गर्नका लागि थप अग्रिम-लिंक सिर्जना गर्नका लागि AI उपकरणहरू र लाइनहरू विकास गर्नका लागि href=”https://www.techradar.com/best/best-malware-removal” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/best/best-malware-removal”>malware स्ट्रेनहरू, दैनिक रूपमा अव्यवस्थित डेटाको नियामक सरोकारहरूमा नियामक चिन्ताहरू आधार।
>>>> id=”there-is-no-ai-without-data-security-3″>“डेटा सुरक्षा बिना कुनै AI छैन लाइफब्लड – र लचिलोपनको आसन महत्त्वपूर्ण छ,” ईश्वरन भन्छन्।
1.725 बिलियन डलरमा सेक्युरिटी एआईको हालैको अधिग्रहण पछि अचम्मलाग्दो उत्साहजनक मुडमा, एस्वरनले कसरी एआईको उत्तम प्रयोग खोज्ने कम्पनीहरूका लागि “वास्तविक संघर्ष” भएको महसुस गरे भनेर रूपरेखा प्रस्तुत गर्छन्। र डाटा नियन्त्रण। यदि केहि गलत भयो भने, थप विभिन्न उपकरणहरू प्रयोग गरिन्छ – जुन 90% डाटा असंरचित हुँदा, समस्याहरू खडा गर्न सक्छ – डाटा फिड गर्ने AI पाइपलाइनहरू विश्वसनीय छैन र नियन्त्रण वा नीति अनुमतिहरूको सही डिग्री छैन, जसले परियोजना असफल हुन्छ।
“हामी एक मात्र कम्पनी हौं जसले अनिवार्य रूपमा सम्पूर्ण जीवन चक्र, AI को पाइप र ब्याकअप लाइनहरू मार्फत सम्पूर्ण जीवन चक्र, प्राथमिक र पाइपलाइनहरू मार्फत डेटालाई हेर्छ। ईश्वरन टिप्पणी गर्दछ।
उहाँले ग्राहकसँगको हालैको कुराकानीलाई हाइलाइट गर्नुभयो जसले कसरी औंल्याए, “डेटा सुरक्षा बिना कुनै AI छैन, र डेटा लचिलोपन बिना AI मा कुनै भरोसा छैन” र त्यो हामी के गर्न चाहन्छौं “
” र यो ठीक छ। AI को लाभ उठाउनको लागि तपाईले के गर्नु पर्छ को गति संग नराख्नुहोस्, तपाईको उद्योग अवरुद्ध हुन गइरहेको छ, तपाईको कम्पनी अवरुद्ध हुन गइरहेको छ, र खराब कलाकारहरू साँच्चै चाँडो जान लागेका छन्,” उनी थप्छन्।
Veeam को लक्ष्य, त्यसपछि, Eswaran भन्छन्, पहिलो एकीकृत प्लेटफर्म प्रदान गर्नु हो, डेटा सुरक्षा नियन्त्रण, गोपनीयता शासन, र डेटा लचिलोपन सँगै ल्याएर, “प्रत्येक कम्पनीको लागि प्रत्येक AI परियोजना सफल हुन सक्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्न।” data-component-name=”Recirculation:ArticleRiver” data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
“हामी यसलाई डेटाको सम्पूर्ण जीवन चक्रको रूपमा हेरिरहेका छौं, र तपाइँ सुरक्षित र सुरक्षित र लचिलो मात्र होइन, र AI को लागि डेटाको शक्तिको फाइदा उठाउँदै – तपाइँ अनुरूप हुनुहुन्छ भन्ने सुनिश्चित गर्न हामीले प्रत्येक चरणमा के गर्न आवश्यक छ।”
“एआईको युगमा, प्रत्येक कम्पनीको जिम्मेवारी छ कि तपाइँ तपाइँको ग्राहकलाई सही मार्गनिर्देशन गर्दै हुनुहुन्छ भन्ने सुनिश्चित गर्न, “ग्राहकलाई मद्दत गर्दै हुनुहुन्छ”। यात्राले तिनीहरूलाई बाटोमा लैजान्छ।”
“कम्पनीहरू र नेताहरूले AI परियोजना विफलताको वास्तविक समस्या वास्तवमा डाटा सुरक्षा र निर्भरता, लचिलोपन एकसाथ आउन थालेको महसुस गर्न थालेका छन्,” उनी टिप्पणी गर्छन्, “र यसले यसलाई टुक्रा टुक्रा उपकरणहरू मात्र होइन, कम्पनी भित्रका मानिसहरूले यसलाई हेरिरहेका छन् वास्तवमा फरक छन्। AI परियोजनाको सफलताको वरिपरि निश्चितता … र यदि तपाईंले AI को लाभ उठाउन के गर्न आवश्यक छ त्यसको गतिलाई निरन्तरता दिनुभएन भने, तपाईंको उद्योग अवरुद्ध हुन गइरहेको छ, तपाईंको कम्पनी अवरुद्ध हुन गइरहेको छ, र खराब कलाकारहरू साँच्चिकै द्रुत रूपमा प्रवेश गर्न लागेका छन् – तपाईं चारैतिरबाट घेरिएको हुनुहुनेछ।”
“यसैले एक एकीकृत प्लेटफर्म, सुरक्षाको आलोचनात्मक वेयरको वरिपरि नक्सा, सडक वेयर वेयरको सँगै आउँदैछ। र सही बाटोमा जानको लागि तपाईले के गर्नु पर्छ … तपाईसँग यो सही प्राप्त गर्न ढिलो हिड्ने विलासिता छैन।”
“जादुई” AI – तर कति लामो समयको लागि?
Forward त्यसोभए, यस्तो देखिन्छ कि Veeam सम्पूर्ण AI पाइपलाइनमा डाटाको पर्यवेक्षक र रक्षकको रूपमा आफ्नो भूमिकालाई अधिकतम बनाउन बलियो स्थितिमा छ – तर म ईश्वरनलाई सोध्छु, के एआईले कार्यस्थलहरू धेरै लिने जोखिम छ?
“हाम्रो कम्पनीले लगभग हरेक प्रकार्य र कार्यप्रवाहमा AI प्रयोग गर्दछ,” उनी भन्छन्, “र यो जादुई छ … र यो अझै पनि मानवीय कदमको रूपमा टाढा छ। यसले गरेको सबैले हामीलाई अधिक उत्पादक बनाएको छ, लगभग संयोगवश, यो मैले संगठनलाई मापन गरेको जस्तै हो, र हामीलाई वृद्धिलाई गति दिन, नाफा बढाउन र हाम्रा ग्राहकहरूका लागि अझ सान्दर्भिक बन्न अनुमति दियो।”
“मानिसहरूले 90% AI परियोजनाहरू असफल भएको कुरा गर्छन् – तर एउटा परियोजना असफल हुनु भनेको राम्रो नतिजा हो किनभने यो परियोजनाको तुलनामा सफल डेटाको साथमा राम्रो परिणाम हो। खतरनाक।”
“मलाई लाग्छ कि हामीले यो प्रश्न (एआईको बारेमा) मानवताको हरेक परिवर्तन बिन्दुमा सोधेका छौं – जब हामीले आधारभूत ल्यापटपहरूको बारेमा कुरा गर्यौं, हामीले इन्टरनेट र मोबाइलको बारेमा कुरा गर्दा यो प्रश्न सोध्यौं – र प्रत्येक उदाहरणमा, हामीले यो साँच्चै ठूलो छ भन्यौं, तर ती प्रत्येक इन्फ्लेक्शन बिन्दुहरू हामीले सोचेको भन्दा धेरै ठूला भए। वाह, 90% परियोजनाहरू असफल भइरहेका छन्, र यो एउटा बबल मात्र हो – तर यसलाई हेर्ने अर्को तरिका हो, 10% सफल छन्, यो खेलको सुरुमा, र कम्पनीहरूले यसलाई सही गरेपछि प्रभाव ठूलो छ!”
“मलाई लाग्छ कि प्रत्येक कम्पनीले एक कदम पछि हट्नु आवश्यक छ, प्रचारमा नपर्नु, र तल जानु आवश्यक छ … र ठूला कम्पनीहरूले सही प्रयोग गर्नका लागि यसको सही प्रयोग गर्नेछन्। उद्योगहरू।”
“हामी यहाँ के गर्न आएका छौं – हामी यहाँ डेटा सुरक्षा, सबै नियन्त्रणहरू, डेटा लचिलोपन, एकै ठाउँमा आउँदै AI लाई कसरी मुक्त गर्न सकिन्छ भन्ने डर र आधारभूत अवरोधहरू हटाउनका लागि छौं, ताकि कम्पनीहरूले AI खुला गर्ने बारे चिन्ता गर्न सक्छन् र अरू कुनै कुराको चिन्ता नगर्न सक्छन्।”