No title... No title... No title... No title...
image advertisement
image advertisement
Tổng quan các xu hướng công nghệ năm 2023 (phần 3)
Lượt xem: 433
anh tin bai

TỔNG QUAN CÁC XU HƯỚNG CÔNG NGHỆ NĂM 2023

 (PHẦN 3)

Báo cáo của McKinsey đưa ra 15 xu hướng công nghệ. Những xu hướng này được nhóm thành năm loại xu hướng rộng gồm: Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo, xây dựng tương lai kỹ thuật số, kỹ thuật tân tiến nhất, các biên giới tính toán và kết nối; và một thế giới bền vững. Số này chúng thôi xin giới thiệu về xu hướng rộng thứ hai, đó là: Xây dựng tương lai kỹ thuật số.


XÂY DỰNG TƯƠNG LAI KỸ THUẬT SỐ

Xu hướng 1: Phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo

Xu hướng - và tại sao nó lại quan trọng

Các công nghệ thế hệ tiếp theo đang biến đổi năng lực của các kỹ sư ở mọi giai đoạn của vòng đời phát triển phần mềm (SDLC) - từ lập kế hoạch và thử nghiệm tới triển khai và bảo trì - và cho phép có thêm nhiều nhân viên phi kỹ thuật tạo ra các ứng dụng. Các công nghệ có thể góp phần đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp và giảm những nhiệm vụ khác thành các lệnh đơn lẻ.

Những công nghệ này bao gồm lập trình viên kết hợp với AI; các nền tảng ít và không có mã; cơ sở hạ tầng như mã; tích hợp, triển khai và thử nghiệm tự động; và các công cụ AI thế hệ mới nổi. Việc áp dụng có thể chậm do những thách thức kỹ thuật, nhu cầu tái đào tạo quy mô lớn các nhà phát triển và kỹ sư thử nghiệm, và những rào cản tổ chức khác. Tuy nhiên, mức tăng năng suất đáng kể thu được từ các thử nghiệm ban đầu cho thấy việc sử dụng rộng rãi đang diễn ra.

Những tiến bộ mới nhất

Dưới đây là những tiến bộ gần đây liên quan đến phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo:

Các công cụ AI tạo sinh được tung ra thị trường. Việc phát hành ChatGPT vào cuối năm 2022 đã làm tăng sự quan tâm đến việc sử dụng AI tạo sinh trong việc phát triển phần mềm. Một số công cụ tiên tiến hiện có sẵn. Tháng 6/2022, GitHub đã phát hành công cụ lập trình cặp AI (AI pair-programming tool) của mình, GitHub Copilot, còn Amazon kể từ đó cũng phát hành CodeWhisperer. Những công cụ này và các công cụ khác có thể viết mã một cách toàn diện và chính xác hơn các công cụ dành cho nhà phát triển dựa trên AI hiện có và tạo mã từ lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

Nghiên cứu xác nhận rằng các công cụ thế hệ tiếp theo nâng cao năng suất của nhà phát triển; những người không phải nhà phát triển có thể cũng sớm được hưởng lợi. Phần mềm thế hệ tiếp theo có thể khiến cho các kỹ sư phi truyền thống tham gia vào quá trình phát triển và tăng năng suất của các kỹ sư phần mềm hiện tại. Đến năm 2026, Gartner dự đoán rằng 80% người dùng công cụ ít và không có mã sẽ nằm ngoài các tổ chức CNTT truyền thống. Các công cụ hỗ trợ AI cũng có thể nâng cao năng suất của các nhà phát triển truyền thống bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường và đề xuất giải pháp cho các vấn đề. Nghiên cứu cho thấy các nhà phát triển báo cáo tiết kiệm thời gian từ 35 đến 45% trong việc tạo mã và 20 đến 30 % trong lập trình lại. Họ cũng báo cáo đạt mức cải thiện ở những cảm xúc như hạnh phúc, trôi chảy và thỏa mãn khi sử dụng công cụ hỗ trợ AI, điều này gợi ý rằng việc áp dụng những công cụ này có thể giúp các công ty giữ chân nhân tài trong một thị trường nhân tài cạnh tranh.

Thị trường nhân lực giỏi

Trong các xu hướng công nghệ, phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo có mức tăng mạnh nhất về nhu cầu tuyển dụng, với các tin tuyển dụng tăng gấp sáu lần kể từ năm 2018. Trong khi các điều chỉnh kinh tế vĩ mô diễn ra với việc tuyển dụng quá mức trong thời gian đại dịch COVID-19, thì nhu cầu tuyển dụng lĩnh vực này sẽ tiếp tục tăng khi ngày càng nhiều công ty áp dụng các công cụ này. Các bài đăng tuyển kỹ sư phần mềm, nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu có mức tăng đáng kể từ năm 2020, với mức tăng trưởng nhất kể từ năm 2021 cho những vị trí như kỹ sư phần mềm và kỹ sư dữ liệu.

Kỹ năng sẵn có

Mặc dù các công cụ ít và không có mã có khả năng mở rộng mức độ tiếp cận tới các vị trí việc làm phần mềm, nhưng việc phát triển các công cụ này cần các kỹ năng kỹ thuật cao, chẳng hạn như tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD), vốn đang bị thiếu hụt.

Trên thực tế

Các ví dụ trên thực tế liên quan đến việc sử dụng phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo như sau:

- Netflix đã xây dựng Netflix Test Studio (NTS), hỗ trợ trải nghiệm phát trực tuyến liền mạch trên nhiều loại thiết bị. NTS là một khung tự động hóa dựa trên đám mây cho các nhà phát triển nội bộ và bên ngoài để triển khai và thực hiện các bài kiểm tra. Nó trừu tượng hóa sự khác biệt của thiết bị và có bộ công cụ chuẩn để đánh giá hiệu quả công việc. NTS chạy hơn 40.000 bài kiểm tra dài hạn mỗi ngày và cho phép kiểm tra từ xa các thiết bị hỗ trợ Netflix.

- Citibank đang đầu tư vào một số công cụ cho phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo. Ví dụ, công ty là khách hàng và nhà đầu tư của Genesis, một công ty phát triển phần mềm mã ít. Nền tảng Genesis giải quyết các trường hợp sử dụng tự động hóa trực tiếp, bao gồm điện toán dành cho người dùng cuối (EUC) và các cổng dịch vụ khách hàng. Citibank cũng đã hợp tác với Temenos, một nhà cung cấp các hệ thống ngân hàng lõi, trong hơn một thập kỷ. Phần mềm của Temenos cải thiện các nhiệm vụ kế toán và báo cáo tiêu tốn thời gian và lặp đi lặp lại.

- Nhóm phát triển di động của Ticketmaster bắt đầu sử dụng các công cụ CI của GitLab khi những thay đổi nhỏ về phần mềm gây mất nhiều thời gian để thực hiện. Với các công cụ CI của GitLab, nhóm đã giảm thời gian xây dựng từ 2 giờ xuống còn 8 phút.

anh tin bai

Công nghệ nền tảng

Các công nghệ mang lại sức sống cho phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo gồm:

- Các nền tảng ít và không có mã. Các hệ thống phát triển phần mềm với các đơn vị xử lý đồ họa, chẳng hạn như Microsoft Power Apps và Amazon Honeycode, giúp cho những người không phải là nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng hơn.

- Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã. Đây là quá trình cấu hình cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như trung tâm dữ liệu, với mã có thể đọc được bằng máy, cho phép cấu hình lại nhanh chóng và kiểm soát phiên bản. Ví dụ, đám mây là cơ sở hạ tầng được trừu tượng hóa hoàn toàn dưới dạng mã.

- Mã do AI tạo ra. Các ứng dụng AI cho phép người dùng nhập lời nhắc hoặc ngữ cảnh ngôn ngữ tự nhiên từ mã hiện có để tạo ra các khuyến nghị mã.

- Các dịch vụ vi mô và API. Đây là những đoạn mã không phụ thuộc, có thể triển khai độc lập để có thể được kết hợp tạo thành các ứng dụng lớn hơn.

- Thử nghiệm dựa trên AI. Phần mềm thế hệ tiếp theo có thể sử dụng AI tự động kiểm tra đơn vị và hiệu suất để giảm lượng thời gian mà các nhà phát triển tốn cho nhiệm vụ này.

- Đánh giá mã tự động. Các ứng dụng này sử dụng AI hoặc các quy tắc được xác định trước cho phép người dùng kiểm tra mã nguồn.

Những điểm không chắc chắn chính

Những điểm không chắc chắn chính ảnh hưởng đến phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo như sau:

- Dựa vào kiểm tra và đánh giá tự động mà không cần có con người kiểm tra công việc có thể dẫn đến tăng lỗi trong phần mềm.

- Tăng sử dụng các công cụ ít mã và không cần mã bởi những người không phải nhà phát triển có thể bị hạn chế vì nhu cầu về các nhà phát triển có kinh nghiệm để theo dõi và gỡ lỗi các ứng dụng.

- Giám sát toàn diện và kiểm soát phiên bản có thể trở nên khó khăn hơn do những thay đổi không phối hợp và nâng cấp từ nhiều nhà cung cấp.

- Chất lượng và bảo mật vẫn là những quan ngại với mã được tạo bởi các lập trình viên cặp AI, đặc biệt nếu họ không được cập nhật thường xuyên các tiêu chuẩn mới nhất hoặc không được đào tạo về mã sạch, nhanh.

- Việc tùy chỉnh các API sẽ rất khó khăn nếu không dành nhiều thời gian và nỗ lực.

- API mang lại các rủi ro bảo mật bằng cách thêm một lớp tấn công khác có thể bị lợi dụng.

Câu hỏi lớn về tương lai

Các công ty và các nhà lãnh đạo có thể xem xét một vài câu hỏi khi hướng tới tương lai với phát triển phần mềm thế hệ tiếp theo:

- Công nghệ không mã có thể giảm nhu cầu về nhà phát triển phần mềm truyền thống tới mức độ nào?

- Trên quan điểm văn hóa, liệu các nhóm - cả nhà phát triển và những người không phải là nhà phát triển- có chấp nhận hoặc chống lại những thay đổi ở cách làm việc?

- Những vấn đề sở hữu trí tuệ nào có thể ảnh hưởng đến mã do AI tạo ra?

- Các đơn vị kinh doanh sẽ chịu trách nhiệm đến mức độ nào đối với mức độ khỏe mạnh của các ứng dụng?

- Các tổ chức nâng cao kỹ năng cho các kỹ sư làm thế nào để giúp họ biết những đầu ra tốt từ các công cụ hỗ trợ AI sẽ như thế nào?

Xu hướng 2. Kiến trúc tin cậy và nhận dạng kỹ thuật số

Xu hướng - và tại sao nó lại quan trọng

Các công nghệ tin cậy kỹ thuật số cho phép các tổ chức quản lý rủi ro công nghệ và dữ liệu, đẩy nhanh đổi mới sang tạo và bảo vệ tài sản. Hơn nữa, xây dựng niềm tin vào dữ liệu và quản trị công nghệ có thể tăng cường hiệu suất tổ chức và cải thiện mối quan hệ với khách hang. Các công nghệ cơ bản bao gồm các kiến trúc tin cậy tuyệt đối (Zero-trust architectures - ZTA), các hệ thống nhận dạng kỹ thuật số và kỹ thuật bảo mật.

Các công nghệ khác giúp xây dựng lòng tin bằng cách xây dựng các nguyên tắc giải thích, minh bạch, bảo mật và giảm thiểu sai lệch vào thiết kế của AI. Tuy nhiên, việc áp dụng các công nghệ tin cậy kỹ thuật số đã bị cản trở bởi một loạt các yếu tố, bao gồm thách thức hội nhập, sự thiếu gắn kết của tổ chức, thiếu tài năng, và những cân nhắc hạn chế của nó với vai trò là một thành phần quan trọng của các đề xuất giá trị. Xây dựng những năng lực và tư duy rủi ro đặt niềm tin lên hàng đầu toàn diện sẽ đòi hỏi sự lãnh đạo từ trên xuống và những thay đổi có chủ ý đối với nhiều lĩnh vực hoạt động, từ chiến lược và công nghệ để người dùng chấp nhận.

Những tiến bộ mới nhất

Dưới đây là một số phát triển gần đây liên quan đến kiến trúc tin cậy và nhận dạng kỹ thuật số:

Khả năng phục hồi công nghệ ngày càng tr ở nên quan trọng đối với tổ chức. Năm 2022, một cuộc khảo sát về khả năng phục hồi công nghệ của McKinsey đã đánh giá mức độ trưởng thành của an ninh mạng của hơn 50 tổ chức hàng đầu khắp Bắc Mỹ, Châu Âu và các thị trường phát triển khác. 10% số tổ chức được hỏi cho biết họ bị buộc phải tái thiết lại từ mức vật lý (ví dụ, do một sự kiện thảm khốc), với 2% cho biết họ đã cố gắng phục hồi từ mức vật lý nhưng đã không thành công.

Sự phát triển của luật định đưa ngành công nghiệp hướng tới kỹ thuật về quyền riêng tư. Kiểm soát quyền riêng tư cho đến nay vẫn tập trung chủ yếu vào quản trị dữ liệu và các giải pháp bán thủ công; tuy nhiên, các quy định mới về nội địa hóa và chia sẻ dữ liệu, cùng với việc tăng cường sử dụng AI và điện toán đám mây, có thể thúc đẩy kỹ thuật bảo mật trở nên quan trọng hơn. Tại châu Âu, các quy định như Chỉ thị NIS2 năm 2022, bắt buộc tăng cường đánh giá rủi ro an ninh mạng, và Đạo luật quản trị dữ liệu năm 2023, nhằm kích thích chia sẻ dữ liệu, làm cho kỹ thuật bảo mật có tầm quan trọng tối đa. Luật bảo mật dữ liệu của tiểu bang tại Mỹ (ví dụ: ở California, Colorado, Connecticut, Iowa, Utah và Virginia) và các luật dữ liệu cụ thể theo ngành của liên bang (ví dụ, Đạo luật Trách nhiệm Giải trình và Di chuyển Bảo hiểm Y tế, hay HIPPA, và Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư Trực tuyến của Trẻ em, hay COPPA) yêu cầu một loạt các biện pháp tuân thủ quyền riêng tư vốn đòi hỏi điều khiển tự động.

Khả năng giải thích tạo nên khả năng thâm nhập, nhưng AI tạo sinh có thể cản trở sự tiến bộ. Do cơ quan quản lý thúc đẩy các tổ chức hướng tới sự minh bạch và sự tin tưởng của khách hàng ở mức tăng kỹ thuật số, nên các công ty đang ngày càng bổ sung một lớp AI (XAI) có thể giải thích được cho các mô hình máy học hộp đen (ML). XAI cải thiện chất lượng mô hình và khả năng phục hồi bằng cách phát hiện sự giám sát, vốn có thể là được giải quyết bởi con người trong vòng. Mức tăng nhanh chóng trong việc sử dụng các mô hình AI tạo sinh, vốn có thể có hàng tỷ tham số, sẽ khiến cho việc truy xuất nguồn gốc trở nên khó khăn và đắt đỏ hơn.


AI tạo sinh sẽ yêu cầu công nhân nâng cao kỹ năng do các yêu cầu xem xét trở nên phức tạp hơn và các tiêu chuẩn tài liệu (chẳng hạn như nhãn dữ liệu y tế và thẻ mô hình) trở thành nguồn lực quan trọng đối với quản trị.

Di chuyển lên đám mây (Cloud migration), tình cảm của khách hàng và sự chuyển đổi hướng tới kiến trúc dựa trên mô hình đã làm dịch chuyển các nhóm phát triển công nghệ sang một mô hình an toàn theo thiết kế. Các doanh nghiệp ngày càng mong đợi cung cấp bảo mật, khả năng phục hồi công nghệ và các chức năng tin cậy kỹ thuật số khác như một phần cốt lõi của các đề xuất giá trị của sản phẩm. Kết quả là, các nhóm phát triển trở nên quan tâm hơn đến việc giải quyết các rủi ro an ninh và công nghệ sớm hơn trong quá trình phát triển và vòng đời chuyển giao (ví dụ, bằng cách chủ động xác định và tự khắc phục các lỗi bảo mật trong quá trình phát triển phần mềm).

Thị trường nhân lực giỏi

Tin tuyển dụng tăng 16% từ năm 2021 đến năm 2022 và tăng trung bình 39% từ năm 2018 đến năm 2022. Trong khi nhu cầu về các nhà phân tích an ninh đạt mức cao nhất từ năm 2021 đến năm 2022, thì nhu cầu đối với kỹ sư mạng và kỹ sư phần mềm cũng đạt tốc độ tăng trưởng cao nhất.

Kỹ năng sẵn có

Bảo mật máy tính, rủi ro và tuân thủ quy định là những kỹ năng có nhu cầu cao nhất. Các nhánh của kiến trúc tin cậy, chẳng hạn như AI có thể giải thích, sẽ yêu cầu các kỹ năng ở các nhánh chuyên biệt của máy học (ML).

anh tin bai

Trên thực tế

Các ví dụ trên thực tế liên quan đến việc sử dụng các kiến trúc tin cậy và nhận dạng kỹ thuật số bao gồm:

Sân bay quốc tế Miami hướng tới thực hiện sinh quét trắc học lên máy bay tại tất cả các cổng vào cuối năm 2023. Dự án sử dụng Đường dẫn thông minh của SITA, tận dụng công nghệ từ NEC, để cho phép hành khách lên máy bay được xác minh danh tính của họ bằng máy ảnh. Hệ thống sẽ tạo ra một hành trình nhanh hơn và liền mạch hơn trên suốt sân bay.

Đầu năm 2023, Ủy ban Châu Âu đã chọn 4 consortium của các tổ chức công và tư nhân để lãnh đạo các chương trình thí điểm cho kế hoạch Ví Nhận dạng kỹ thuật số sắp tới của EU. Các chương trình thí điểm sẽ hỗ trợ eIDAS 2, một quy định của EU yêu cầu tất cả các quốc gia thành viên EU cung cấp ví định danh kỹ thuật số cho mọi công dân muốn có đến năm 2024.

Các kỹ sư của Netflix đã phát triển Chaos Monkey, một phương thức mới để đảm bảo khả năng phục hồi. Phần mềm ngẫu nhiên chấm dứt máy chủ trong sản xuất để đảm bảo rằng các kỹ sư đang xây dựng mã theo cách có thể sống sót sau sự cố máy chủ.

Một ngân hàng đã sử dụng mô hình tạo khách hàng tiềm năng trong hộp đen, vốn bị cản trở việc áp dụng do những mối quan hệ của các nhà quản lý. Khiến cho mô hình có thể giải thích được đã làm cho đầu ra mô hình có thể truy cập được cho người dùng cuối thông qua trực quan tiêu chuẩn hóa và tạo ngôn ngữ tự nhiên, mà không chỉ thúc đẩy việc áp dụng mà còn cho phép phân tích điểm yếu của mô hình để giúp khám phá lỗi mô hình một cách hệ thống và thông báo các cải tiến cần thiết. Khả năng giải thích cũng giúp công ty ngân hàng xác định các tính năng cần thiết để dự đoán chính xác các mẫu trong các nhóm ít đại diện, chẳng hạn như khách hàng mới, để các tính năng không bị loại trừ khỏi mô hình.

Một công ty hàng tiêu dùng đóng gói hàng đầu đang bị chậm trễ rất nhiều với chương trình di chuyển đám mây của mình. Để giải quyết những vấn đề của mình, tổ chức này đã thực hiện các khu cách ly, cho phép doanh nghiệp kiểm soát một cách chiến lược ranh giới, tài nguyên, chính sách và phân đoạn các ứng dụng trong triển khai đám mây của họ. Việc này tăng mạnh khả năng phục hồi công nghệ cho tổ chức bằng cách ngăn ngừa các vấn đề ở một lĩnh vực này lan truyền đến những lĩnh vực khác và cho phép di chuyển lên đám mây thành công.

Các khái niệm tương tự có thể được tận dụng cho kỹ thuật bảo mật. Ví dụ, các vùng cách ly có thể được sử dụng để hình thành Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) - các phân đoạn tuân thủ, cho phép lưu trữ dữ liệu và chỉ truy cập ở Liên minh Châu Âu.

Các công nghệ nền tảng

Các công nghệ tin cậy kỹ thuật số bao gồm:

Kiến trúc tin cậy tuyệt đối (ZTA). ZTA là một khái niệm thiết kế bảo mật CNTT, giả định mạng của một tổ chức bị xâm phạm theo mặc định và do đó thực thi quyết định truy cập cho mọi tương tác với mọi thực thể.

Nhận dạng kỹ thuật số. Một danh tính bao gồm tất cả các thông tin kỹ thuật số đặc trưng và phân biệt một cá nhân hoặc một thực thể. Với danh tính tự chủ (SSI), người dùng kiểm soát thông tin nhận dạng nào sẽ chia sẻ và với ai. Nhận dạng “không mật khẩu” cho phép người dùng xác minh và xác thực bản thân không phải bằng mật khẩu chữ truyền thống mà bằng các lựa chọn thay thế như sinh trắc học, thiết bị và ứng dụng cũng như tài liệu. Doanh nghiệp đang phát triển các giải pháp “nhận dạng hội tụ” tập hợp các khía cạnh khác nhau của danh tính vào một nền tảng duy nhất, ví dụ, cho phép tính liên tục khi một người chuyển từ nhân viên sang đối tác kinh doanh sang khách hàng.

Kỹ thuật bảo mật. Thực hành này chi phối triển khai, vận hành và duy trì quyền riêng tư thiết kế bởi. Nó tập trung vào việc giảm chiến lược của rủi ro về quyền riêng tư, cho phép đưa ra quyết định có mục đích về phân bổ nguồn lực và thực hiện có hiệu quả các kiểm soát quyền riêng tư trong hệ thống thông tin.

AI có thể giải thích được (XAI). XAI bao gồm các phương pháp và các phương pháp làm tăng tính minh bạch và khả năng diễn giải của các yếu tố đầu vào, trọng số và lý luận của các thuật toán ML, do đó nâng cao niềm tin và sự tự tin vào chúng.

Khả năng phục hồi công nghệ. Khả năng phục hồi công nghệ là tổng phương thức thực hành và cơ sở kỹ thuật cần thiết để kiến trúc, triển khai và vận hành công nghệ một cách an toàn trên toàn bộ một môi trường doanh nghiệp.

Nó bao gồm các thành phần như sao lưu bất biến và mạng tự phục hồi. Những năng lực này giúp các tổ chức xác định và khắc phục các thách thức như độ trễ, ngừng hoạt động hoặc thỏa hiệp dữ liệu và có mục tiêu kép là giảm nguy cơ rủi ro công nghệ và cho phép phục hồi nhanh hơn nếu một sự kiện rủi ro công nghệ xảy ra.

Những điểm không chắc chắn

Những điểm không chắc chắn chính ảnh hưởng đến kiến trúc tin cậy và nhận dạng kỹ thuật số bao gồm:

- Độ phức tạp triển khai lớn nếu xét trên yêu cầu nguồn lực, khan hiếm nhân tài, thiếu sự chia sẻ nguyên tắc phân loại và khuôn khổ rủi ro phù hợp, thách thức phối hợp giữa nhiều bên và sự thay đổi bắt buộc ở các chuẩn mực và phương thức thực hành tổ chức cần thiết để đạt được hiệu quả triển khai.

- Sẽ gặp phải những thách thức về khả năng tương thích khi cập nhật hoặc di chuyển công nghệ và tích hợp chúng với các hệ thống kế thừa hoặc với nhiều giải pháp điểm bị phân mảnh.

- Thiếu tiêu chuẩn hóa và các phương thức thực hành tốt nhất được chấp nhận về cách thức hoặc thời điểm sử dụng các kỹ thuật kiến trúc tin cậy trong các ngành công nghiệp sẽ tiếp tục là một thách thức lớn.

- Có thể phát sinh căng thẳng giữa quyền riêng tư với sự công bằng hoặc quyền riêng tư với an toàn (ví dụ, căng thẳng giữa tránh thu thập quá nhiều dữ liệu nhân khẩu học và nhu cầu về dữ liệu đó để đánh giá và giảm thiểu sự thiên vị hoặc chỉ ra những tổn hại đối với những nhóm thứ yếu).

- Không có cách tiếp cận nào phù hợp với tất cả để giải mã hộp đen của các mô hình AI lớn để đưa ra giải trình có nghĩa. Kết quả là, các giải pháp có thể tốn kém và đòi hỏi phải thay đổi quy trình kinh doanh.

- Nhiều giám đốc điều hành vẫn không ưu tiên các biện pháp tin cậy kỹ thuật số (chẳng hạn như an ninh, khả năng phục hồi, khả năng giải thích, và quyền riêng tư) với vai trò là chức năng cốt lõi của sản phẩm, vốn nên được xem xét ngay từ khi bắt đầu vòng đời sản phẩm.

Câu hỏi lớn về tương lai

Các công ty và các nhà lãnh đạo có thể xem xét một vài câu hỏi khi hướng tới tương lai với kiến trúc tin cậy và nhận dạng kỹ thuật số:

- Làm thế nào để các tổ chức quản lý những kỳ vọng cao hơn của khách hàng, nhân viên và cộng đồng về an ninh, trải nghiệm (ví dụ: đăng nhập không ma xát) và thiết kế theo quyền riêng tư?

- Các cơ quan quản lý sẽ điều chỉnh các tiêu chuẩn quản lý trước đây về quyền riêng tư của dữ liệu, tính lâu dài của dữ liệu và các vấn đề khác với năng lực và yêu cầu về các công nghệ tin cậy mới như thế nào? Làm thế nào để các cơ quan quản lý có thể ngày càng chủ động trước một mối đe dọa đang phát triển nhanh chóng và bối cảnh công nghệ đầy phức tạp?

- Các hệ thống và loại dữ liệu quan trọng nhất là gì, và các tổ chức thường gặp rủi ro ở đâu? Làm thế nào để các tổ chức có thể cảm thấy thoải mái khi họ được bảo vệ đầy đủ, đặc biệt là khi dữ liệu được hiển thị trên đám mây và nhân viên hợp đồng trở nên phổ biến hơn?

- Làm thế nào các tổ chức có thể nhúng các khái niệm hàng đầu như “tin cậy tuyệt đối” vào tất cả quá trình phát triển kỹ thuật số của họ để đảm bảo an ninh trong tương lai?

Theo Bản tin Startup số 31/2023

 

Thông tin doanh nghiệp
  • 7 trường hợp người sử dụng đất không được cấp Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất
  • Bộ trưởng Bộ Công Thương nêu 3 chính sách khuyến khích phát triển điện mặt trời mái nhà
  • Công nghệ mô phỏng số DKS - giải pháp cho đào tạo nghề
  • Kết quả xếp hạng chỉ số đổi mới sáng tạo cấp đḷa phương năm 2023: Hà Nội dẫn đầu cả nước
  • Chỉ số Papi tỉnh Sơn La năm 2023 trong cả nước và vùng TD&MNPB
  • Chỉ số PAPI Sơn La đứng thứ 30/63 tỉnh, thành phố trong cả nước
  • Hạn chế thấp nhất trình trạng ô nhiễm nguồn nước
  • 10 mô hình doanh thu phổ biến nhất của khởi nghiệp
  • Bác Hồ luôn nhớ về xứ Huế
  • Khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo là động lực quan trọng phát triển nhanh và bền vững
  • Nhà sáng chế chiếc máy vì môi trường
  • Việt Nam là 1 trong 7 quốc gia thu nhập trung bình đạt được nhiều tiến bộ về đổi mới sáng tạo
  • “Hạnh phúc cho mọi người” nhân Ngày Quốc tế Hạnh phúc 20-3-2024
  • Hội thảo tư vấn Giải pháp nâng cao chất lượng an toàn vệ sinh thực phẩm trong các nhà hàng, khách sạn
  • AI cảnh báo thế hệ lừa đảo tài chính mới
  • Khối thi đua các Tổ chức Hội tỉnh Sơn La Tổng kết công tác thi đua khen thưởng năm 2023
  • ONE DX - Giải pháp chuyển đổi số cho doanh nghiệp nhỏ và vừa
  • Xây dựng 04 luật sửa đổi về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo năm 2024
  • Chế độ xã hội chủ nghĩa đem lại sự giải phóng hoàn toàn cho người phụ nữ
  • Robot xếp bao tự động CDA RBGB - Một hướng đi cho ngành cơ khí chế tạo ​
Tiêu điểm
Xem & Nghe
  • Chủ tịch nước Võ Văn Thưởng phát biểu tại Lễ trao giải Vinfuture 2023
  • Những Tỉnh Thành Nào Sẽ Bị Sáp Nhập?
  • Sổ Hộ Khẩu, Sổ Tạm Trú Sẽ Hết Giá Trị Sử Dụng Sau Ngày 31/12/2022 | TVPL
1 
Bình chọn
Làm thế nào bạn tìm thấy trang web này?
  • Bình chọn Xem kết quả
    Thống kê truy cập
    • Đang online: 11
    • Hôm nay: 1797
    • Trong tuần: 23 944
    • Tất cả: 13973534
    Đăng nhập
     
    image banner
     TRANG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ NỘI BỘ CỦA LIÊN HIỆP CÁC HỘI KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT TỈNH SƠN LA
    Địa chỉ: 56A Đường Lò Văn Giá, Tổ 3, Phường Chiềng Lề, Thành phố Sơn La, Tỉnh Sơn La
    Điện thoại: 02123.858.268/ 02123.755.068             Fax:02123.755.068            Email: lienhiephoisonla@gmail.com
    Ghi rõ nguồn "Susta.vn" hoặc "Liên hiệp hội Sơn La" khi phát hành lại thông tin từ website này