Private en hybrid AI: De volgende stap in privacy-first innovatie

Private en hybrid AI: De volgende stap in privacy-first innovatie

Publieke AI-modellen als ChatGPT en CoPilot worden binnen verschillende organisaties al veelvuldig gebruikt. Deze AI-modellen staan echter bekend niet transparant te zijn over waar de gegevens van een gebruiker naartoe gaan, of hoe die gegevens gebruikt worden. In veel bedrijven zijn er tevens geen richtlijnen hoe je publieke AI-modellen kan inzetten, wat ervoor zorgt dat er gevoelige gegevens gedeeld kunnen worden met derden.  

Het gebruik van publieke AI-modellen brengt aanzienlijke risico’s met zich mee voor bedrijven die hun intellectueel eigendom en klantgegevens willen beschermen. Gegevens die in deze publieke modellen worden ingevoerd, worden opgeslagen in externe databases en kunnen met derden worden gedeeld, wat een ernstig privacyrisico kan vormen. Hiervoor is een oplossing: private AI-modellen. Deze modellen worden op eigen data getraind, en queries blijven ook binnen de digitale grenzen van je eigen netwerk. Het biedt de mogelijkheid om zowel de efficiëntie van AI-technologieën te benutten als de privacy van klanten en gebruikers te waarborgen. 

Wat is private AI?

Bedrijven hebben nu de mogelijkheid om gebruik te maken van private AI-architectuur. Hiermee worden zoekopdrachten beperkt tot de interne database, SharePoint of andere privébronnen van het bedrijf. Organisaties benutten de voordelen van grote taalmodellen terwijl ze de veiligheid en privacy van de ingevoerde data waarborgen.  

Met Retrieval-Augmented Generation (RAG) kan je private AI-model veilig communiceren met grotere publieke modellen, die vervolgens antwoorden leveren die specifiek op jouw organisatie zijn afgestemd. Dit biedt belangrijke voordelen zoals het waarborgen van de privacy van je gegevens en het verbeteren van de efficiëntie. Bovendien helpt deze aanpak bij het naleven van regelgeving en het versterken van klantvertrouwen, wat een aanzienlijk risico vormt bij het gebruik van publieke AI-modellen.  

Hybrid AI: een aanvulling op private AI 

Naast private AI is er ook een opkomende trend genaamd hybrid AI. Hybrid AI combineert de voordelen van private en publieke AI-modellen door gebruik te maken van zowel lokale (on-premise) systemen als cloudgebaseerde diensten voor AI-verwerking. 
 
Voordelen van Hybrid AI: 

  1. Flexibiliteit: Door zowel lokale als cloud computing te gebruiken, biedt hybrid AI een flexibele aanpak die kan worden aangepast aan de specifieke behoeften van een organisatie. Dit kan vooral nuttig zijn voor bedrijven met variabele workloads. 
  2. Schaalbaarheid: Hybrid AI maakt het mogelijk om de schaalbaarheid en rekenkracht van cloudsystemen te benutten, terwijl gevoelige gegevens lokaal kunnen blijven. 
  3. Efficiëntie: Door taken dynamisch te verdelen tussen lokale en cloudsystemen, kan hybrid AI de efficiëntie verbeteren en de kosten optimaliseren. 
  4. Compliance: Bedrijven kunnen gevoelige gegevens lokaal verwerken om te voldoen aan privacyregelgeving, terwijl minder gevoelige taken naar de cloud kunnen worden verplaatst. 

Hybrid AI kan bedrijven helpen de voordelen van AI te maximaliseren zonder compromissen te sluiten op het gebied van privacy en beveiliging. Het biedt een aanvullende oplossing naast private AI voor organisaties die zowel hoge privacy-eisen hebben als behoefte aan schaalbare en flexibele AI-oplossingen. 

Implementeren van private en hybrid AI 

Het succesvol implementeren van private en hybrid AI vergt wel de nodige voorbereiding. Dit zijn de belangrijkste stappen: 

  • Begin met datakwaliteit: Zorg ervoor dat bedrijfsgegevens goed georganiseerd en up-to-date zijn. Goede datakwaliteit is essentieel voor efficiënte AI. Dit betekent wel dat consistent moet zijn met hoe je je data beheert, en idealiter dat je data zo real-time mogelijk is. Wat nieuwe richtlijnen rondom je data governance kan hier al enorm helpen. 
     
  • Creëer de juiste omgeving: Voor AI is krachtige infrastructuur nodig. Overweeg high-performance computing (HPC) en High-Density Colocation-oplossingen die voldoen aan de eisen voor stroom, beveiliging, koeling en naleving. Zorg er bovendien voor dat je risico’s rondom data gravity beperkt, door je gegevensverwerking aan de rand op te pakken en je AI-model binnen je bedrijf te verbinden met datasets, netwerken en infrastructuren over de hele wereld. 
      
  • Bouw het team en werk samen met experts: Verzamel een team van IT- en engineeringprofessionals om data te verzamelen en voor te bereiden. Betrek IT-beveiligingsteams voor gegevensprivacy en toegangsbeheer. Werk daarnaast samen met externe expert’s om de juiste infrastructuur voor AI te ontwikkelen en te implementeren. Betrek ook IT-beveiligingsteams bij de planning, zodat je zeker weet dat de privacy van gegevens en toegangsbeheer goed ingeregeld worden. IT-leiders moeten ook het juiste ecosysteem van partners gebruiken bij het ontwikkelen van hun AI-strategie en extern samenwerken met experts die de unieke infrastructuur kennen die AI vereist. 

Tegenwoordig zoeken bedrijfsleiders naar AI-oplossingen die hun bedrijf op meerdere aspecten verbeterd. Gartner schat dat tegen tegen 2026 meer dan 80 procent van de ondernemingen gebruik zal maken van GenAI. Dit is een aanzienlijke toename ten opzichte van 2023, toen was dat nog minder dan 5 procent. Echter, met de toenemende zorgen over gegevensprivacy hebben bedrijven AI-oplossingen nodig die data en middelen van hun klanten en bedrijf veilig houden. Private AI en hybrid AI zijn oplossingen die een hoop bedrijven kunnen helpen de komende jaren. 

Dit is een ingezonden bijdrage van Digital Realty. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.