A profunda capacidade da Inteligência Artificial (IA) de antecipar e neutralizar riscos está ganhando impulso entre as organizações. À medida que um volume vasto de dados aumenta e as regulamentações apertam seu controle, as ferramentas tradicionais de avaliação de riscos vacilam sob o peso.
Diante desse cenário, aproveitar a habilidade da IA em gestão de riscos garante conformidade com regulamentações em evolução e uma postura proativa contra ameaças imprevistas. Os especialistas da Check Point Software afirmam que, navegar pelas complexidades da gestão de riscos com IA pode parecer desafiador, mas para aqueles interessados em permanecer à frente na corrida digital, integrar a IA em sua estratégia de riscos não é uma questão de “se”, mas “quando”.
“Uma plataforma de proteção de aplicações nativas da nuvem (CNAPP) é uma solução de segurança e conformidade que ajuda as equipes a desenvolver, implantar e executar aplicações nativas da nuvem de maneira mais segura. A CNAPP pode empregar ainda a IA e pontuação de riscos para fornecer orientações acionáveis para automatizar a segurança e remediar problemas”, explica Fernando de Falchi, gerente de Engenharia de Segurança da Check Point Software Brasil.
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A seguir, os especialistas listam as dez maneiras sobre como fazer a IA funcionar para você:
1- Agregação e Limpeza de Dados: O Primeiro Passo
A eficácia da IA na descoberta de riscos começa com a qualidade e volume de dados aos quais ela pode acessar. Comece agregando dados de várias fontes, garantindo que estejam limpos e sem anomalias para o consumo da IA. Além disso, considere implementar um sistema de auditoria de dados rotineira. Auditorias regularmente agendadas podem ajudar a identificar inconsistências ou redundâncias em seus dados, garantindo que a IA opere com as informações mais precisas e atualizadas.
2- Implementar Processamento de Linguagem Natural (PLN ou NLP em inglês)
Muitos riscos estão ocultos, escondidos em documentos, e-mails e relatórios. Algoritmos de PLN podem analisar, entender e derivar significado da linguagem humana, permitindo que sistemas de IA identifiquem riscos potenciais a partir de dados textuais que analistas humanos poderiam ter ignorado.
3- Análise Preditiva para Prever Riscos
A IA pode prever potenciais riscos examinando dados históricos e reconhecendo padrões em uma escala massiva. É essencial validar e recalibrar continuamente esses modelos com dados atuais. Conforme o cenário de negócios e os fatores externos mudam, garantir que seus modelos estejam atualizados manterá a precisão e relevância de suas previsões.
4- Monitoramento e Alertas em Tempo Real
Com a IA, o monitoramento de riscos em tempo real torna-se uma realidade. Você pode configurar sistemas para escanear continuamente várias fontes de dados em busca de riscos potenciais, alertando as partes interessadas no momento em que um risco potencial é identificado. Essa prontidão garante tempos de resposta rápidos, potencialmente mitigando ou evitando resultados prejudiciais.
5- Aprimoramento de Modelos de Risco Tradicionais
A IA pode complementar métodos tradicionais de avaliação de riscos introduzindo novas variáveis e insights baseados em dados. Ao integrar análises impulsionadas por IA com modelos de risco existentes, as organizações podem obter uma compreensão mais holística e dinâmica de seu cenário de riscos.
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6- Visualização para Melhor Compreensão
Dados, quando visualizados, são mais fáceis de entender e agir. Ferramentas impulsionadas por IA podem gerar representações gráficas intuitivas de dados de risco, permitindo que as partes interessadas compreendam rapidamente as nuances e magnitude de ameaças potenciais, ajudando a melhorar a comunicação entre as partes interessadas e as equipes de TI.
7- Aprendizado e Adaptação Contínuos
Ao contrário de ferramentas estáticas de descoberta de riscos, sistemas de IA aprendem continua e intuitivamente. Ao ingerir constantemente novos dados, a IA se adapta e aprimora sua compreensão de riscos, garantindo que suas capacidades de descoberta de riscos permaneçam afiadas e relevantes.
8- Adoção de Plataformas de Gerenciamento de Riscos Impulsionadas por IA
Existem várias plataformas disponíveis que aproveitam o poder da IA para descoberta de riscos e empregam a IA para identificar, priorizar e até mesmo responder a riscos. A adoção dessas plataformas pode fortalecer significativamente a estratégia de gerenciamento de riscos. Além disso, conduza regularmente sessões de treinamento para sua equipe para maximizar seu potencial. Familiarizá-los com as capacidades da plataforma e as melhores práticas garante uma resposta mais coesa e eficaz aos riscos identificados.
9- IA Colaborativa: Humano + Máquina
Os melhores resultados de descoberta de riscos frequentemente resultam de uma combinação de intuição humana e poder computacional da IA. Incentivar a colaboração entre ferramentas de IA e especialistas pode garantir que os riscos identificados sejam tanto baseados em dados quanto contextualmente relevantes.
10- Manter-se Atualizado e Educado
O mundo da IA está evoluindo rapidamente. Para garantir que suas estratégias de descoberta de riscos permaneçam eficazes, mantenha-se atualizado com os últimos avanços em IA. Treinar regularmente suas equipes e atualizar suas ferramentas de IA pode fazer uma diferença monumental nos resultados de seu gerenciamento de riscos.
“A IA oferece uma abordagem transformadora para a descoberta de riscos. Não se trata apenas de substituir métodos tradicionais, mas de aprimorá-los e refiná-los. À medida que os riscos continuam a evoluir em complexidade e escala, a fusão de estratégias impulsionadas por IA com o gerenciamento de riscos convencional se tornará indispensável, e a IA provará seu valor ao transformar ameaças potenciais em oportunidades de crescimento e evolução”, afirma Falchi.
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