В глобальном масштабе масштабы внедрения системы МА растут, однако слабость системы управления ставит под угрозу безопасность данных. AI adoption rises globally, but weak governance risks data security.

Внедрение генеративного ИИ стремительно растет в Южной Африке и во всем мире, 67% компаний используют его - по сравнению с 45% в 2024 году - но только 14% имеют официальные стратегии ИИ, а 32% используют инструменты неофициально, создавая риски для безопасности, такие как утечка данных и манипулирование моделями. Generative AI adoption is surging in South Africa and globally, with 67% of companies using it—up from 45% in 2024—yet only 14% have formal AI strategies, and 32% use tools unofficially, creating security risks like data leakage and model manipulation. Эксперты по кибербезопасности предупреждают о том, что агенты АИ, которые могут быстро расширяться и функционировать не детерминально, не имеют надлежащего управления и надзора в отношении личных данных, при этом лишь 10% организаций имеют систему управления. Cybersecurity experts warn that AI agents, which can scale rapidly and operate non-deterministically, lack proper identity management and oversight, with only 10% of organizations having governance frameworks. Этот сдвиг ведет к переносу кибер рисков с инфраструктуры на уровень данных, бросая вызов традиционным моделям безопасности. This shift is moving cyber risks from infrastructure to the data layer, challenging traditional security models. Такие компании, как Check Point и Okta, продвигают безопасные методы ИИ, включая контроль идентификации, доступ в режиме "just-in-time" и рамки управления, соответствующие таким нормам, как Закон ЕС об ИИ. Firms like Check Point and Okta are promoting secure AI practices, including identity controls, just-in-time access, and governance frameworks aligned with regulations like the EU AI Act. СГУ сталкиваются с растущей подотчетностью, поскольку рабочие процессы, определяемые АИ, обходятся в обход стандартных защитных систем, что требует более эффективного управления данными, подготовки персонала и консультативных функций для управления возникающими угрозами. MSPs face growing accountability as AI-driven workflows bypass standard defenses, requiring stronger data governance, staff training, and advisory roles to manage evolving threats.