בשנים האחרונות סביבת העבודה עברה לפלטפורמות מבוססות ענן. המעבר לתשתית מחשוב מתקדמת פותח עולם חדש של אפשרויות לבינה המלאכותית היוצרת. על פי חברת המחקר Statista, עד לסוף העשור היקף השוק של מוצרים מבוססי AI צפוי לעמוד על שני טריליון דולר, לעומת הרמה הנוכחית העומדת על 200 מיליארד דולר. מהם הטרנדים החמים ואילו אפשרויות חדשות נפתחו בעקבות החיבור בין החדשנות של הענן לבינה המלאכותית?
סייבר: הסוכן של צוות הסקיוריטי
"כלי בינה מלאכותית חדשים הביאו הרבה מאוד הזדמנויות חדשות למגנים בסייבר בסביבות ענן, אבל גם לתוקפים", אומר שי מורג, SVP ומנכ"ל Cloud Security ב – Tenable. "מה שמאפיין את גופי הסקיוריטי בארגונים הוא שהם קטנים וריכוזיים מאוד. מצד אחד יש להם המון אתגרים וקבוצות מוצר להגן עליהם, ומצד שני תמיד יש צוות סקיוריטי שנמצא בכוח אדם חסר לעומת מה שצריך. זה בדיוק המקום שבו AI יכול להיות מכפיל כוח עבורם. במקום "שיח חירשים" בין צוות הסקיוריטי לקבוצה בה התגלתה החולשה, שאינה מודעת בהכרח להיבטי האבטחה הרלוונטיים, ה-AI יכול להיות ה"סוכן" של צוות הסקיוריטי שנותן את ההקשר החסר של הבעיה הספציפית שהתגלתה בקבוצה. כך ניתן לספק מידע בצורה נגישה, להסביר מה ההשלכות של הבעיה ומה אפשר לשנות כדי לפתור אותה. מדובר במכפיל כוח עבור צוותי הסקיוריטי, שכעת יכולים לפתור הרבה יותר בעיות מבעבר.
"היבט נוסף חשוב שנמצא בשימוש בסביבות ענן הוא שילוב כלי AI בתוך מערכות האבטחה - אימון מודלים שיכירו את הארגון על בוריו ומסייעים לנו לזקק מידע", הוא מוסיף.
גם לדברי אורן דבוסקין, פרודקט מרקטינג דיירקטור בחברת מורפיסק, בשנים האחרונות איומי הסייבר הולכים וגוברים, במיוחד לאור השימוש בטכנולוגיית AI גם מצידם של התוקפים, אשר ממנפת את יכולותיהם, מקצרת תהליכים ליצירת איומים מתקדמים ועשויה להציב אותם בעמדה נוחה יותר לתקיפה.
"התפתחויות אלה יצרו מצב שבו ארגונים וחברות נותרו לא מוגנים, בהיעדר הכלים המתאימים לשם כך. נוספו על כך המגמות הבין-לאומיות והמקומיות בהתגברות איומים. בשנה האחרונה, נזקי כופרה נאמדו בלמעלה ממיליארד דולר. למרות הצלחות מסוימות של רשויות אכיפה, רואים חזרה מהירה לפעילות של קבוצות כופרה, כגון לוקביט. בישראל, תקופת הלחימה הממושכת מביאה תקיפות ממוקדות כנגד תשתיות לאומיות וארגונים עסקיים. במקביל, קיים האתגר של צורך בקישוריות ומודלי עבודה היברידיים, שבו עובדים משתמשים ברשתות ומכשירים לא מאובטחים, תוך התחברות למערכות הארגון, בענן הפרטי או הציבורי".
כדי להתמודד עם אתגרים אלה, הטכנולוגיה של מורפיסק מספקת מערכת אבטחה לנקודות קצה בשיטת "המטרות הנעות", המקדימה את צעדי התוקף ומונעת התקפות בטרם הן נוצרות או מתחילות. זה מהווה פתרון מתקדם למניעת מתקפות כופרה ואיומים אחרים המסוגלים להתגבר על טכנולוגיות הגנה קיימות. בימים אלו מורפיסק משיקה יכולת החדשה המאפשרת לארגון לזהות ולמנוע מראש חולשות אבטחה בארגון - Exposure Management".
ניתוח נתונים: להבין עמוק יותר
"אנחנו מבחינים בשתי מגמות בולטות ב-2024", אומרת איילה מיכלסון, מנכ"לית סייסנס ישראל ומנהלת המוצר והטכנולוגיה הראשית של החברה הגלובלית. "הראשונה, ריבוי עננים בסביבה ארגונית אחת, כחלק מאופטימיזציה של שירותי ענן שונים, והשנייה היא עלייתה של בינה מלאכותית ג'נרטיבית ובאופן ספציפי Large Language Models, כחלק אינטגרלי משירותים ומוצרים בתחומים רבים".
שילוב המגמות הללו, היא קובעת, מאפשר לחברות לנתח ולהבין נתונים בצורה עמוקה שלא הייתה אפשרית בעבר. אינטגרציה ודמוקרטיזציה של נגישות לנתונים מבוזרים בעננים, שונים בצורה שאינה מוגבלת לענן מסוים ול - LLM מסוים. הדבר מאפשר אופטימיזציה מושלמת לניתוח המידע, הפקת תובנות והמלצה לפעולות מכוונות מטרה מדויקות.
פלטפורמות לבניית אנליטיקות, כמו סייסנס AI מאפשרים יכולת זאת באמצעות תשאול נתוני עתק המבוזרים על פני מספר עננים והנגשתו בשיח טבעי (Conversational Analytics). התשאול מאפשר יצירת אנליזה אמינה והפקת תובנות מעמיקות, בנוסף להטמעה וחשיפת המידע בזמן והמקום המדויק. מלבד משתמשי הקצה הנהנים מהאנליזות בצורה פשוטה ואינטואיטיבית, הנגשת פיתוח בינה עסקית למפתחי אפליקציות באמצעות AI מקטינה את פערי המיומנות, מקלה על שימוש באנליטיקס, מפחיתה את זמן הפיתוח ומשפרת את קבלת החלטות ויצירת תובנות עסקיות.
אחסון: להפוך את הענן ליעיל
"אחסון ענן הפך לחלק בלתי נפרד מחיינו. אנו משתמשים בו לאחסון תמונות, מסמכים, קבצי עבודה ועוד. עם זאת, ככל שאנו מאחסנים יותר נתונים בענן, כך קשה יותר למצוא את מה שאנו מחפשים", אומר מורן צ'מסי, שותף מנהל בקרן הסקנדרי Amplefields Investments. "כאן נכנסת לתמונה בינה מלאכותית, באמצעותה ניתן לסווג ולתייג באופן אוטומטי את הנתונים שלנו, מה שמקל מאוד על מציאתם. יתרה מזאת, באמצעות ה-AI ניתן לחזות את הצרכים שלנו ולהציג לנו מידע רלוונטי עוד לפני שאנחנו מודעים לכך שאנחנו זקוקים לו".
לדבריו, כלי בינה מלאכותית יכולים לשפר את אחסון הענן בחיפוש חכם - להבין את כוונת החיפוש שלנו ולספק לנו תוצאות רלוונטיות יותר; במיון אוטומטי - לסווג ולתייג באופן אוטומטי את הנתונים שלנו, מה שמקל מאוד על מציאתם; בניתוח נתונים - לנתח את הנתונים שלנו ולספק לנו תובנות עסקיות חשובות; ובהגנה על נתונים - באמצעות היכולת לזהות ולאבטח נתונים רגישים. "נראה כי באמצעות AI ענן חכם יוכל בעתיד לצפות את הצרכים שלנו ולהציג לנו מידע רלוונטי עוד לפני שאנחנו מודעים לכך שאנחנו זקוקים לו, ללמוד מהמטא דאטה על ההרגלים שלנו ולשפר את חווית המשתמש שלנו", הוא מסכם.
