जेनेरेटिभ एआई नयाँ र मौलिक सामग्री, च्याट प्रतिक्रियाहरू, डिजाइनहरू, सिन्थेटिक डेटा वा डीपफेकहरू सिर्जना गर्नमा केन्द्रित छ । यो विशेष गरी रचनात्मक क्षेत्रहरूमा र समस्या समाधानको लागि मूल्यवान् छ, किनकि यसले स्वायत्त रूपमा धेरै प्रकारका नयाँ आउटपुटहरू उत्पन्न गर्नसक्छ । जेनेरेटिभ एआईले उनीहरूलाई तालिम दिइएको डाटामा आधारित उच्च गुणस्तरका पाठ, छविहरू र अन्य सामग्रीहरू उत्पन्न गर्न सक्ने गहिरो-शिक्षा मोडेलहरूलाई जनाउँछ ।

पछिल्लो पटक जेनेरेटिभ एआई यति ठूलो बन्यो यसको सफलताहरू कम्प्युटरमा थिए । सेल्फीहरू पुनर्जागरण-शैली पोट्रेटहरूमा परिणत भए र समयभन्दा पहिले नै बुढो अनुहारहरूले भरिएका सोसल मिडियाका फिडहरू पाँच वर्षपछि, यो प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा फड्को मारिएको छन र "एलएलयाम" ठूला भाषा मोडेलहरूको कुनै पनि विषयवस्तुमा रिफ गर्ने क्षमताले लोकप्रिय कल्पनालाई कब्जा गरेको छ । यो मात्र होइनः जेनेरेटिभ मोडेलहरूले सफ्टवेयर कोड, अणुहरू, प्राकृतिक छविहरू र अन्य डेटा प्रकारहरूको एक किसिमकाले व्याकरण पनि सिक्न सक्छन् ।

वर्षको अन्त्यमा टेक्नोलोजीसम्बन्धी २०२४ मा साइबर सुरक्षा र क्वान्टम कम्प्युटिङ विकासको व्यापार परिदृश्य विघटनकारी शक्तिहरूको शक्तिशाली संगमद्वारा पुनः आकार दिइनेछ । जेनेरेटिभ एआईको रचनात्मक क्षमता र समस्या समाधान गर्ने क्षमताले लुकेका दक्षताहरूलाई अनलक गर्नेछ र यसमा व्यापक सुधार गरी थप क्षमताको विकास हुनेछ । स्थिरता, अब एक बजवर्ड होइन, रणनीतिक अनिवार्यतामा रूपान्तरण हुनेछ, विशेष गरी जब यो एआई मोडेलहरू निर्माण गर्ने कुरा आउँछ तब क्वान्टम कम्प्युटिङ एक पटक विज्ञानको कथा जस्तै एक पटक-अकल्पनीय सम्भावनाहरूलाई खोल्नेछ ।

२०२४ मा प्रवेश गर्दा हामीले जेनएआई उद्यम परियोजनाहरूको पहिलो लहर परिपक्वताको स्तरमा पुगको देख्नेछौं । यो अभिसरण विशेष गरी समय सापेक्ष र आवश्यक छ किनकि एकल खतराहरू अब एकैसाथ पूर्वाधार र सुरक्षा दुवैलाई लक्षित गर्दै, एकीकृत प्रतिक्रियाको माग गर्दै नजिकको सहकार्यलाई बढावा दिएर, प्रविधिहरू र प्लेटफर्महरू साझेदारी गरेर, यसलाई एक पटक विभेदित टोलीहरूले परिष्कृत साइबर खतराहरूविरुद्ध सुरक्षालाई बलियो बनाउन आफ्नो विशेषज्ञतालाई संयोजन गर्न सक्छन् ।

नयाँ साइबर सुरक्षा प्लेटफर्महरूको आगमन, विशेष गरी आईटी टोलीहरूका लागि तयार गरिएको, यो प्रवृत्तिको प्रमाण हो । यी प्लेटफर्महरू आईटी अपरेसनहरूसँग निर्बाध रूपमा एकीकृत गर्न डिजाइन गरिएको छ, वास्तविक-समय अन्तर्दृष्टि र सुरक्षा घटनाहरूमा स्वचालित प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्दछ, जसले गर्दा प्रतिक्रिया समय घटाउँछ र समग्र सुरक्षा मुद्रा बढाउँछ ।

हामी वास्तविक-समय फाइन-ट्युनिङ तिर परिवर्तन देख्न जारी राख्नेछौं, मोडेलहरूलाई हालको डेटालाई अनुकूलन गर्न र बुझ्न अनुमति दिँदै, यसरी हरेक उद्योगमा एआई अनुप्रयोगहरूमा प्रगतिहरू ड्राइभ गर्दै, उन्नत चिप्स र हाइपरस्केल डाटा क्षमताहरूको संयोजनले एक शक्तिशाली इकोसिस्टम सिर्जना गर्नेछ । जसले आज हामीले मार्केटिङ, विज्ञापन जस्ता उद्योगहरूमा देखेको भन्दा पनि जटिल प्रयोगका केसहरूलाई सम्बोधन गर्न विशेषज्ञ मोडेलहरूको धेरै ठूलो संरचनाको विकासलाई सक्षम पार्नेछ । जस्तैः  स्वास्थ्य सेवा, जलवायु, बैंकिङ र थप अरू ​अतिरिक्त, जेनेरेटिभ एआईसँग डाटा सुरक्षालाई सुदृढ पार्ने र सुरक्षाको अतिरिक्त तह थप्ने ठूलो क्षमता छ । कसैले पनि आफ्नो व्यवसाय मार्फत प्रवाह हुने सबै डाटा म्यानुअल रूपमा निगरानी गर्न सक्दैन; बुद्धिमान प्रणालीहरूले त्यो बोझ लिन आवश्यक ठानेको छ । मेसिन लर्निङले सामान्य कुरा बुझ्न र नभएको कुनै पनि कुरालाई आकार दिन सक्छ ।

पहिलो भनेको तिनीहरूले फिर्ता गरेको मूल्यको साथ आफ्नो लगानी मापन गर्ने सन्दर्भमा तिनीहरूको सञ्चालनमा थप लचिलोपनको माग गर्नेछ र व्यवसायहरूले आफ्नो नगद प्रवाहमा थप भविष्यवाणी गर्न चाहन्छन्, चाहे त्यो प्रविधि प्रयोग गरेर राजस्व वृद्धिलाई स्थिर बनाउन वा खर्च बचत हासिल गर्न, वा त्यो प्रविधिलाई अनुमानित नगद प्रवाह भुक्तानीहरूको लागि अनुमति दिने तरिकामा कार्यान्वयन गर्ने हो ।

व्यवसायहरूले पनि आईटी परियोजनाहरूलाई सीधा समर्थन गर्दछन् वा व्यापार परिणामहरूलाई ड्राइभ गर्ने सुनिश्चित गर्नमा केन्द्रित हुनेछन् । हामी देख्नेछौं कि धेरैजसो ग्राहकहरूले व्यापार परिणामहरूको आधारमा आईटी अपनाएर जुन तिनीहरू प्राप्त गर्न चाहन्छन् कि यो विशिष्ट ग्राहक अनुभव, स्थिरता, अपुष्ट, ग्राहक अधिग्रहण, कुन मेट्रिक्सको प्रकार हिट गर्न भनेर । थप व्यवसायहरूले आफ्नो प्रविधि अपनाउने कुरालाई यी मेट्रिक्समा बाँध्ने र भ्याकुममा टेक्नोलोजी राख्नुको सट्टा जोड्नेछन् ।

परिणामको रूपमा, विरासत पूर्वाधारमा आईटी खर्च अर्को पुस्ताको प्रविधिमा खर्चमा सर्नेछ र ग्राहकहरूले आफ्नो आईटी स्ट्याकको अन्त्यसम्म आधुनिकीकरण वा परिमार्जन गर्दा आगामी पाँचदेखि १० वर्षमा द्रुत रूपमा वृद्धि हुनेछ । यसमा लिगेसी आईटी प्रणालीहरूबाट हाइब्रिड क्लाउडमा सर्ने, थप भर्चुअलाइज्ड र अन्तरसम्बन्धित आईटी वातावरणहरू अपनाउने र मागमा उच्च निजीकृत टेकको लागि परम्परागत सफ्टवेयर इजाजतपत्रहरू त्याग्ने समावेश हुनेछ ।

उदाहरणका लागि नयाँ ढाँचाहरू जस्तै पुनः प्राप्ति संवर्द्धित जेनेरेसनले ठूलो भाषा मोडेल (एलएलएम) यो एक प्रकारको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) कार्यक्रम हो । जसले अन्य कार्यहरू मध्ये पाठ पहिचान गर्न र उत्पन्न गर्न सक्छ । यसले आधिकारिक स्रोतहरूबाट परिणामहरू उत्पन्न गर्न मद्दत गर्न सक्छ ।

अतिरिक्त प्रविधिहरू जस्तै प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तर र निष्ठा सुनिश्चित गर्ने र दुवै प्रशिक्षणको लागि मानवलाई लुपमा राख्ने (मानव प्रतिक्रियामा आधारित सुदृढीकरण शिक्षा), र सबैभन्दा संवेदनशील परिदृश्यहरूको लागि अनुमान भनेको जनरेटिभ एआईले प्रदान गर्ने संवर्द्धित बुद्धिमत्तालाई सन्तुलन गर्ने तरिकाहरू हुन् ।

हामीले एआई उत्पन्न सामग्रीको लागि परीक्षण र प्रमाणीकरणसहित बलियो शासन नीतिहरू, प्रक्रियाहरू र उपकरणहरूमा वृद्धि देख्नेछौं, सम्पूर्ण प्रणालीमा इम्बेडिङ निगरानी, नैतिक, जिम्मेवार र समावेशी के हो भनेर निर्धारण गर्न मापदण्डहरू राख्ने स्पष्ट एआई नीतिले एआई को प्रयोगलाई मार्गदर्शन गर्नेछ । यो शिक्षासँग जोडिएको छ ताकि यस ठाउँमा काम गर्ने टोलीहरूले मार्गदर्शन कार्यान्वयन गर्न आवश्यक सीपहरू सिक्न सकून्, त्यो आधारशिला तय हुनेछ जसबाट हामीले हाम्रो व्यवसायहरूले मूर्त एआई योजनाहरू कार्यान्वयन गरेको देख्नेछौं ।

यहाँ धेरै थोरै वास्तविक-विश्व, मापन गरिएका जेनएआई गतिविधिहरू छन् । 

एआई केन्द्र चरण लिन, सिद्धान्तबाट अभ्यासमा सर्दै

जेनएआई संवाद, प्रशिक्षण, पूर्वाधार र लागतबाट अनुमान र सञ्चालनको लागतमा परिवर्तनको साथ सिद्धान्तबाट अभ्यासमा सर्ने अपेक्षा छ । जेनएआईले कसरी व्यापार र संसारलाई रूपान्तरण गर्नेछ भनेर अविश्वसनीय रूपमा रचनात्मक विचारहरू फैलाएको छ ।

आईटी र सुरक्षा टोलीहरूको अभिसरण

​२०२४ मा नयाँ खतराहरू देखा पर्दा, आईटी र सुरक्षा जिम्मेवारीहरू बीचको रेखाहरू धमिलो पार्दै, क्राउडस्ट्राइकमा उद्यमहरू भित्र आईटी र सुरक्षा टोलीहरूलाई अभिसरण गरेर संगठनात्मक लचिलोपन बढाउने अवसर हुनेछ । एआईका उद्देश्यहरू र दैनिक कार्यहरू बढ्दो रूपमा एकअर्कामा जोडिएका छन् । यो परिवर्तन टेक्नोलोजीको द्रुत विकासले मात्र नभई आईटी पूर्वाधारमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्ने सुरक्षा जोखिमहरूको विकसित परिदृश्यबाट पनि प्रेरित छ ।

हाइपरस्केलरहरूले शक्तिशाली, वास्तविक-समय इकोसिस्टम चलाउनेछन्

मिशनका-महत्वपूर्ण परिणामहरू ड्राइभ गर्न पुरानो डाटामा ट्याप गरेकोमा जेनेरेटिभ एआई अक्सर आलोचना गरिएको छ । यद्यपि, साम्बानोभा सिस्टम्सका सीईओ, रोड्रिगो लिआङले भविष्यवाणी गरेका छन् कि हाइपरस्केलर र एआई मोडेलहरू बीचको सहकार्यले सम्पूर्ण डाटा एनालिटिक्स ल्यान्डस्केपमा क्रान्तिकारी परिवर्तन ल्याउनेछ, हालको डाटालाई रियल-टाइम फाइन ट्युनिङसँग मिलाएर महत्वपूर्ण गति, शुद्धता र मूल्यमा सुधार ल्याउनेछ । आईटी खर्च पहिलेको भन्दा बढी व्यापार परिणामहरूमा केन्द्रित हुनेछ ।

शून्य विश्वास मोडेलहरूमा एक नवीकरण फोकस

आजको हाइब्रिड कार्य वातावरणमा, मानिसहरू पहिले भन्दा धेरै यन्त्रहरू, एपहरू र सेवाहरूमा भर पर्छन्, तिनीहरूमध्ये धेरैले क्लाउड प्रणालीहरूमा होस्ट गरेका छन् जुन शारीरिक रूपमा कर्पोरेट आईटीको नियन्त्रण भन्दा बाहिर छन् । यो नयाँ परिदृश्यलाई हेर्ने हो भने शून्य-विश्वास मोडेल चाहिन्छ ।

आउँदो वर्षमा, क्रिस पीक, सिआइएसओ अर्थात प्रमुख सूचना सुरक्षा अधिकारी, एक वरिष्ठ-स्तर कार्यकारी हो । जसले संगठनको सूचना, साइबर, र प्रविधि सुरक्षाको निरीक्षण गर्दछ । सिआइएसओको जिम्मेवारीहरूमा महत्वपूर्ण डाटा सुरक्षित गर्न सुरक्षा नीतिहरू विकास, कार्यान्वयन र लागू गर्ने समावेश हुन्छन् । र स्मार्टसिटले व्यवसायहरूलाई प्रभावकारी रूपमा परियोजनालाई सुरुदेखि अन्त्यसम्म मापन गर्न अनुमति दिन्छ, स्मार्टसिटलाई वास्तविक समयमा राम्रो सहयोग, रिपोर्टिङ र व्यवस्थापनको लागि व्यवसायहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ । स्मार्टसिट विभिन्न प्रकारका उद्योगहरूको लागि उपयुक्त हुन्छ र विभिन्न पेशाहरूद्वारा प्रयोग पनि गरिन्छ ।  हामीले संस्थाहरूमा तिनीहरूको मोडेलहरूमा थप तहहरू थप्ने देख्नेछौं ।

उदाहरणका लागि, केही संस्थाहरूले आफ्नो संस्थाको भूमिकामा-आधारित सुरक्षा थप्न सक्छन्, उनीहरूलाई विभिन्न प्रकारका प्रयोगकर्ताहरूको लागि भूमिका परिभाषित गर्न र तदनुसार तिनीहरूको पहुँच व्यवस्थापन गर्न अनुमति दिने छन् ।  यसले उनीहरूलाई अधिकृत व्यक्तिहरूको पहुँचमा अवरोधहरू कम गर्दै संवेदनशील जानकारीको सुरक्षा गर्न सक्षम गर्नेछ । संगठनहरूले समय-आधारित पहुँच पनि थप्न सक्छन्, उनीहरूलाई उनीहरूले काम गरिरहेको परियोजनाको लम्बाइको आधारमा जानकारीमा प्रयोगकर्ताहरूको पहुँच व्यवस्थापन गर्न अनुमति दिन्छ ।