Чи можуть компанії захистити дані, не зробивши ШІ менш надійним?

Компанії, які вкладають дедалі більше коштів у ШІ, натрапляють на несподівану перешкоду: потрібні дані, які водночас і захищені, і придатні до використання. У спонсорованій статті на The New Stack старший продакт-менеджер Perforce Delphix Маянк Алувалія описує, як ініціативи з приватності ускладнюють доступ до наборів даних, від яких залежать команди ШІ та розробки.

Цифри за перешкодою

Матеріал спирається на звіт Perforce Delphix «2026 State of AI and Data Privacy Report». Серед опитаних організацій 26% кажуть, що засоби приватності ускладнюють отримання даних виробничої якості, а 25% не можуть зберегти зв'язки між сутностями даних. Понад половина — 51% — скаржаться на проблеми з якістю даних, а 84% визнають, що мають виняток із правил приватності в невиробничих середовищах. Це свідчить, що компанії досі обирають між відповідністю вимогам та інноваціями замість того, щоб узгодити їх.

«Захищати дані недостатньо, якщо вони більше не можуть підтримувати системи, які від них залежать», — пише Алувалія. За його словами, неякісні дані ведуть до неточної аналітики, погано навчених моделей, неповного тестового покриття, зайвих переробок і затримок релізів.

Чому цілісність зв'язків важлива

Маскування чутливих полів — лише частина проблеми. Якщо під час захисту зв'язки між записами руйнуються, дані перестають відповідати реальності: запис клієнта, замовлення чи платежу може й залишитися, але перевірка білінгу, що охоплює кілька таблиць, більше не дає правильних результатів. Аналітичні конвеєри залежать від узгоджених ідентифікаторів, моделям машинного навчання потрібен повний бізнес-контекст, а тестуванню — реалістичні зв'язки між записами.

Такі збої важко помітити, адже конвеєри продовжують працювати й тихо видають погіршені результати. Саме тому чверть опитаних організацій назвали збереження зв'язків між сутностями даних серйозним викликом.

Від метрик відповідності до стратегії даних

Автор радить оцінювати ініціативи з приватності не лише за метриками відповідності, а за якістю даних, реалістичністю, цілісністю зв'язків, доступністю та швидкістю надання. Він рекомендує закладати врядування за замовчуванням — плануючи весь життєвий цикл даних від запиту та виявлення до повторного використання й архівування — і поєднувати підходи: віртуалізацію даних для швидкості, маскування для безпеки та синтетичні дані для покриття сценаріїв.

«В епоху ШІ саме довірені дані, а не швидка видача моделі, можуть стати вирішальною конкурентною перевагою», — підсумовує він.