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Las capacidades y características generativas de inteligencia artificial (Genai) están llegando a plataformas de gestión de punto final unificado (UEM), de hecho, algunos ya están aquí, y la tecnología y los líderes empresariales deben estar preparados para los desafíos que podrían enfrentar.
Algunos de los vendedores de UEM líderes están tejiendo características de IA y Genai en sus plataformas. Aquí hay algunos ejemplos:
Engendamiento de gestión ha convertido a su asistente interno basado en IA, ZIA, una parte integral de su solución UEM, Endpoint Central. A través de las interacciones en idioma natural con el chatbot «Ask ZIA», los equipos de TI pueden aprovechar los conocimientos de IA, la generación de informes inteligentes y el soporte remoto habilitado para AI.
Las próximas características para la plataforma incluyen gestión de genai y automatización de seguridad. Las capacidades de Genai se integrarán a través de Ask ZIA, y las características adicionales tendrán como objetivo mejorar la optimización del rendimiento del dispositivo y la gestión de incidentes de seguridad.
Microsoft Ofrece Copilot para Windows AutoPatch en su producto Intune UEM, que permite la guía impulsada por la IA a través de cada etapa de gestión de actualizaciones, desde el seguimiento de la planificación y la implementación hasta la identificación y la remediación. La herramienta Genai proporciona información procesable para que los equipos puedan mantener los puntos finales seguros y actualizados con una interrupción mínima, según la compañía. Otras características de Intune disponibles o próximas incluyen asistencia de copilot para múltiples consultas de dispositivos, gestión de privilegios de punto final y gestión de políticas.
ZarzamoraLa capacidad de defensa de amenazas móviles para UEM utiliza modelos de AI y aprendizaje automático para calificar aplicaciones y URL para verificar si hay malware y sitios maliciosos e incidentes de phishing. La compañía dice que está evaluando los casos de uso de Genai en los servidores y las aplicaciones para su inclusión en futuras versiones, con énfasis en mantener la privacidad de los datos del cliente. Un portavoz rechazó más comentarios sobre estas características de la hoja de ruta o el plazo aproximado del lanzamiento.
Los observadores de la industria también señalan la generación de guiones mejorado, la extracción y el análisis de datos en idioma natural, y el soporte de usuario final como aplicaciones probables para Genai en las herramientas UEM.
En una gran empresa, una plataforma UEM podría estar administrando miles de dispositivos de usuario y otros puntos finales y estrechamente vinculados a sistemas de seguridad, herramientas de experiencia en los empleados digitales y otros software empresarial. Claramente, existe un potencial para desafíos en torno a la seguridad, la experiencia del usuario y la eficiencia operativa cuando Genai está integrado en UEM. La preparación es importante para el éxito.
Mundo informático Preguntó tres analistas de movilidad empresarial para sus consejos sobre cómo las empresas pueden aprovechar las herramientas de Genai en UEM mientras protegen a sus usuarios, sistemas y datos.
Pregunte a los proveedores información clave
«El primer paso más importante que las organizaciones pueden tomar es comprender completamente la hoja de ruta del proveedor para las características de Genai, junto con la arquitectura que se utilizará para ofrecer las capacidades», dijo Tom Cipolla, director senior y analista de la firma de investigación Gartner.
«Los lanzamientos sorpresa de Genai son indicativos de un fracaso para prepararse y una relación de proveedores potencialmente débil», dijo Cipolla.
Los costos tecnológicos son una preocupación común para las organizaciones, por lo que los ejecutivos deben controlar cuánto costo las características de Genai y si el gasto adicional vale la pena.
«Hoy, la mayoría de estas capacidades son beta y se ofrecen sin costo», dijo Andrew Hewitt, analista principal de Forrester Research. «Sin embargo, eso puede no durar, ya que el costo de Genai es alto». Los clientes deben solicitar a los proveedores detalles sobre lo que pretenden cobrar por varias características de Genai en sus plataformas UEM, y cuándo, dijo.
Otros grandes problemas incluyen ciberseguridad y la privacidad de los datos corporativos.
«Genai puede estar utilizando datos que son propietarios de la organización, y enviarlo a una nube de terceros» podría ser arriesgado, dijo Hewitt. Es una buena práctica verificar con el proveedor de UEM que los datos se procesan localmente y protegidos, dijo.
Con ese fin, los clientes de UEM deben obtener garantías de su proveedor sobre la seguridad y las protecciones de privacidad, dijo Hewitt. Debe afirmarse en el contrato que los datos propietarios de los clientes, incluidos los datos privados de sus empleados, están encriptados y no se utilizarán en la capacitación de modelos Genai.
Cipolla de Gartner también instó a los líderes de TI a asegurarse de que sus proveedores de UEM estén haciendo de la seguridad una prioridad con Genai. Idealmente, las características de Genai deben proporcionarse de manera segura que aísla los datos personales de los empleados y los clientes.
«Las organizaciones deben revisar cuidadosamente la documentación de protección de la privacidad de datos proporcionada por el proveedor, buscando específicamente casos en los que las capacidades de Genai de la plataforma utilizan modelos públicos de idiomas grandes para cumplir con las solicitudes», dijo Cipolla.
Crear barandas
Antes de implementar las próximas capacidades de Genai en sus plataformas UEM, las empresas deben tomar medidas para proteger sus sistemas y datos. Por ejemplo, deben poner en su lugar las barandillas para asegurarse de que los datos propietarios, como la información de identificación personal para los empleados, estén protegidos.
«Las organizaciones necesitan construir una gobernanza de IA no solo para las plataformas UEM, sino también en la pila digital del lugar de trabajo», dijo Hewitt. «Deberían estar haciendo un inventario de dónde reside actualmente sus datos, qué protecciones tienen para autorización segura y haciendo su diligencia debida en torno a la información personal u otra».
Las organizaciones de TI deberían comenzar a pensar en su proceso de automatización, agregó Hewitt. «¿Qué tipos de aprobaciones y autorizaciones serán necesarias para ejecutar la automatización en la pila de administración de punto final?» dijo. «¿Cómo planearán ganar confianza y confianza en la IA y la automatización? ¿Cómo deberían medir esto? Hacer un inventario de los procesos de automatización existentes podría ayudar aquí, así como hacer algunas pruebas de Genai en casos de uso básicos».
Pruebas de las características de Genai deben hacerse en un entorno seguro antes de implementarlas. «Como con cualquier solución de IA, las organizaciones deben proceder con cuidado y emplear una estrategia de ‘bloqueo, caminar, ejecutar’ mientras ganan consuelo con la solución y su seguridad», dijo Cipolla.
Verificar, probar y monitorear, con humanos a cargo
A medida que las características de Genai comienzan a aparecer en las herramientas de UEM, «las organizaciones deben asegurarse de que las tareas o funciones de gestión de dispositivos de punto final habilitados o asistidos por IA tengan resultados similares o mejores» que los enfoques utilizados anteriormente, dijo Phil Hochmuth, vicepresidente del programa, movilidad empresarial, en la firma de investigación IDC.
Eso significa vigilar de cerca las recomendaciones y acciones de la IA. «Los equipos que usan AI en las operaciones de TI para puntos finales deben ser vigilantes para la mala interpretación del sistema de IA, la finalización parcial o incorrecta de las tareas y otros malos resultados que afectan la productividad del usuario final», dijo Hochmuth.
Las empresas deben ser especialmente conscientes de las recomendaciones falsas o inexactas de la IA, dijo Hewitt. Los administradores deben realizar un «control de cordura» en estas recomendaciones antes de implementarlas en su entorno. Por ejemplo, es importante confirmar que las recomendaciones se basan en datos recientes o en tiempo real, dijo.
Cipolla coincidió. «La información entregada a través de Genai puede contener inexactitudes y alucinaciones, declaraciones que suenan objetivos pero no son precisos, como resultado del modelo de lenguaje grande utilizado para entrenar la IA», dijo.
Si los resultados de Genai no se verifican antes del uso, eso podría dar lugar a impactos operativos significativos, incluida la pérdida de datos, un éxito de credibilidad de la marca y una experiencia de los empleados digitales degradados, dijo Cipolla.
«Por esta razón, Genai debe combinarse con la experiencia humana para validar los resultados generados», dijo. «Antes de la implementación de las recomendaciones de Genai, asegúrese de que al menos un humano experto valida la precisión de la información. No use Genai para validar Genai, ya que diferentes modelos podrían compartir alucinaciones».
Para reducir el riesgo de resultados inexactos, Cipolla recomendó usar un marco similar a los enfoques comunes basados en el TI Biblioteca de infraestructura (ITIL)donde se realiza la verificación adecuada de TI cambia.
«Además, antes de implementar cualquier script en un entorno de producción, asegúrese de que las pruebas se realicen para validar que no hay efectos secundarios no deseados. Después de la implementación, monitoree cuidadosamente la operación del sistema para obtener impactos retrasados», dijo Cipolla.
Compartir lo que funciona y construir sobre el éxito
Las organizaciones no deben caer en la trampa de pensar que Genai puede reemplazar a los empleados tecnológicos.
«La precisión de la información producida por Genai dentro de los casos de uso personalizados, como las herramientas de gestión del lugar de trabajo digital, mejorará rápidamente. Sin embargo, Genai nunca podrá reemplazar la intuición humana, la empatía, la curiosidad, la experiencia y la experiencia en el lugar de trabajo digital», dijo Cipolla.
Para evitar resultados potencialmente catastróficos, «Genai debe posicionarse para aumentar los humanos y no ser visto como una oportunidad para reemplazar a los humanos», dijo Cipolla. «La creatividad y la experiencia humana combinadas con Genai es un multiplicador de fuerza que tiene el potencial de producir avances significativos».
Para compartir y mejorar colectivamente los resultados positivos, Cipolla recomendó que las organizaciones creen bibliotecas de indicaciones (y conjuntos de resultados de muestra) que se pueden usar fácilmente para identificar indicaciones exitosas comunes.
«Esto puede ser tan simple como una hoja de cálculo compartida, un canal en una herramienta de colaboración o un sitio web básico de estilo wiki. Permitir que todos los empleados contribuyan y reconozcan a aquellos empleados que exhiben una creatividad extraordinaria en sus indicaciones», dijo Cipolla.
«Las bibliotecas rápidas también se pueden comprar a los proveedores como un servicio», señaló.
Aquí, también, la comunicación con el proveedor de UEM es importante. La mayoría de las capacidades de Genai tendrán mecanismos de recopilación de comentarios incorporados, donde la retroalimentación se enruta al proveedor para la integración en el programa, dijo Cipolla. De esta manera, los éxitos (y fallas) de Genai pueden usarse para mejorar las características en el futuro.
