データ主導型経済におけるプライバシーの重要性

現在、多くの組織が AI と ML に投資しています。 O'Reilly の調査によると、回答組織の 85% が AI を評価しているか、本番環境で使用しています。 回答者の半数以上が、自社の AI 実践が「成熟」していると認識しています。

AI の使用例は、IT からセキュリティ、財務、マーケティングまで、ビジネスのあらゆる側面に見られます。 大規模なデータセットを分析し、その中のパターンや関係性を発見する能力により、競争上の優位性、新しいビジネスモデル、より優れたデジタルエクスペリエンスにつながる洞察が得られます。 これが、多目的アプリケーション分析プラットフォームへの道を歩み始めた当社の原動力です。 私たちは、ネットワーク上で最も多く話す上位 10 人や、最大の帯域幅の消費者よりも、より価値の高い洞察を提供する必要があると考えています。 こうした洞察を得るには、膨大な量のデータの分析が必要です。

ここで重要なのはデータです。 データは、コードから顧客までの経路全体にわたってさまざまなソースから取得されます。 アプリケーション。 プラットフォーム。 アプリケーションサービス。 インフラストラクチャー。 デバイス。 いずれも、適切なソリューションによってビジネス価値に変換できるデータを出力できます。 

データの使用に関するあらゆる議論において、無視できない問題となるのが、もちろんプライバシーです。

現在、世界中の政府は、COVID-19への継続的な対応に関して、その大きな課題と格闘しています。 接触追跡によるデータを使用して、人口全体の健康と幸福と個人のプライバシーのバランスを取ることは、しばしば白熱した議論を引き起こします。

F5のAI担当グローバル責任者であるShuman Ghosemajumder氏は、 Dark Readingに掲載された解説記事の中で、この難しいテーマに取り組みました。 その中で彼は、データに依存するあらゆるソリューションに一般的に当てはまる質問をし、それに答えています。

プライバシーに関する私たちの期待を根本的に侵害することなく、テクノロジーはどのように役立つのでしょうか?

シューマン氏は接触追跡という狭い範囲のユースケースに焦点を当てていますが、プライバシーに関するより広範な問題は、AI とデータ駆動型ソリューションの導入を計画しているすべての組織が問うべき問題であり、さらに重要なことに、その答えを出す必要があります。