Det økende fokuset fra tilsynsmyndigheter på å fremme ansvarlige og pålitelige AI-systemer samsvarer også med den økende etterspørselen etter AI TRiSM-løsninger. Den voksende etterspørselen etter sikre og pålitelige AI-applikasjoner på tvers av bransjer skaper et behov for AI TRiSM for å dempe risiko og sikre samsvar. For eksempel hentet Resistant AI, som spesialiserer seg på å beskytte finansinstitusjoner mot svindel og hvitvasking, 11 millioner USD i juni 2023 til sine AI-sikkerhetsløsninger. Finansieringen gjenspeiler den økende etterspørselen etter AI-drevne sikkerhetsløsninger, særlig i finanssektoren.

Nært samarbeid er avgjørende

Samarbeid mellom leverandører av AI TRiSM og andre teknologiselskaper skaper nye vekstmuligheter i markedet. Dette samarbeidet utvider AI TRiSM-økosystemet og gir et mer omfattende og integrert spekter av løsninger. Ved å arbeide sammen kan AI TRiSM-leverandører og teknologiselskaper integrere elementer som datasikkerhetsplattformer, forklarbare AI-verktøy og overvåkingssystemer i eksisterende AI TRiSM-rammeverk. Slike samarbeider hjelper også med å dekke spesifikke bransjebehov knyttet til implementering og utvikling av AI. Ulike sektorer som helsevesen, finans og produksjon møter unike utfordringer innen AI-løsninger relatert til tillit, risiko og sikkerhet. Gjennom samarbeid kan teknologiselskaper skreddersy AI TRiSM-løsninger som dekker de særegne kravene i hver bransje, og dermed levere spesialiserte og effektive verktøy.

Generativ AI skaper flere utfordringer

Fremveksten av generative AI-grunnmodeller har skapt et unikt sett med utfordringer, blant annet behovet for avanserte verktøy for å håndtere nyansene i datautveksling og -behandling mellom brukere og organisasjoner. Å møte disse utfordringene åpner en økende mulighet for AI TRiSM-utviklere til å samarbeide med beslutningstakere.

Det økende behovet for AI TRiSM-løsninger skaper en lovende arena for utviklere til å innovere og lage verktøy som tar for seg konkrete utfordringer innen databehandling, personvern og innholdsfiltrering i sammenheng med generative AI-grunnmodeller.