Trong những năm gần đây, các tổ chức đã đầu tư mạnh mẽ vào việc cải thiện những gì khách hàng có thể nhìn thấy: từ giao diện người dùng bóng bẩy, website tốc độ cao cho đến tối ưu hóa SEO và tỷ lệ chuyển đổi. Những nỗ lực này hoàn toàn hợp lý vì chúng thúc đẩy tăng trưởng và mang lại kết quả tức thì. Tuy nhiên, điều ít được chú trọng hơn chính là những gì khách hàng không bao giờ thấy — cách dữ liệu của họ được lưu trữ, xử lý, bảo vệ và quản trị ở “hậu trường”. Thực tế cho thấy, chỉ một sự cố rò rỉ dữ liệu cũng có thể xóa sạch niềm tin được xây dựng trong nhiều năm, hủy hoại danh tiếng thương hiệu và khiến mọi nỗ lực cải thiện trải nghiệm người dùng trở nên vô nghĩa.
Khi AI trở thành một phần không thể thiếu trong vận hành, dữ liệu không còn chỉ là tài sản mà là nền tảng của mọi quyết định, tự động hóa và cá nhân hóa. Bảo vệ nền tảng đó không còn là một lựa chọn — đặc biệt trong một thế giới toàn cầu hóa, nơi dữ liệu luân chuyển xuyên biên giới và các hệ thống AI với tốc độ chưa từng có. Tại Tanika AI, thực tế này định hình cách chúng tôi thiết kế các hệ thống AI ngay từ ngày đầu tiên. Xử lý dữ liệu an toàn và có chủ quyền không phải là một tính năng được “đắp” thêm vào sau cùng, mà là điều kiện tiên quyết khiến AI trở nên khả thi đối với các chính phủ và doanh nghiệp.
Rủi ro tiềm ẩn sau chiến lược kỹ thuật số “ưu tiên tăng trưởng”
Nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường ưu tiên các kết quả hữu hình vì chúng dễ đo lường và chứng minh hiệu quả trên các bảng điều khiển. Ngược lại, bảo mật thường mang lại cảm giác trừu tượng cho đến khi có sự cố xảy ra. Tư duy này tạo ra một sự mất cân bằng nguy hiểm khi tổ chức tối ưu hóa hiệu suất bề nổi nhưng lại mặc định rằng các nhà cung cấp đám mây hoặc công cụ bên thứ ba sẽ “tự lo liệu phần bảo mật”.
Theo báo cáo của IBM năm 2023, chi phí trung bình toàn cầu của một vụ rò rỉ dữ liệu đã đạt mức cao kỷ lục 4,45 triệu USD. Ngoài tổn thất tài chính, các vi phạm còn dẫn đến những án phạt nặng nề từ cơ quan quản lý và sự xói mòn lòng tin của khách hàng. Đối với các hệ thống AI, hậu quả còn nghiêm trọng hơn: dữ liệu bị xâm phạm sẽ làm suy yếu độ chính xác của mô hình và tính chính trực của toàn bộ hệ thống quản trị. Khi lớp phòng thủ dữ liệu thất bại, mọi thứ được xây dựng bên trên nó — từ trải nghiệm người dùng đến các thông tin phân tích từ AI — đều sẽ sụp đổ theo.
AI làm thay đổi bài toán bảo vệ dữ liệu như thế nào?
Các hệ thống CNTT truyền thống chủ yếu lưu trữ và truy xuất dữ liệu, nhưng AI lại tích cực học hỏi từ chúng. Quá trình này bao gồm việc tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, xử lý các tín hiệu nhạy cảm về hành vi, tài chính và đưa ra các dự đoán ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng. Mỗi bước đều tạo ra các kẽ hở mới cho các cuộc tấn công và rủi ro tuân thủ pháp lý, đặc biệt khi dữ liệu đi qua nhiều khu vực có khung pháp lý khác nhau như GDPR hay các yêu cầu về nội địa hóa dữ liệu. Do đó, doanh nghiệp và các cơ quan nhà nước cần phải trả lời rõ ràng: dữ liệu đang được xử lý ở đâu, ai có quyền truy cập và làm thế nào để chứng minh sự tuân thủ thay vì chỉ giả định về nó.
Các nền tảng AI chung chung thường gặp khó khăn trong việc trả lời những câu hỏi này vì chúng được thiết kế để mở rộng quy mô đại trà hơn là đảm bảo tính chủ quyền. Những thách thức phổ biến bao gồm sự hạn chế về quyền kiểm soát vị trí lưu trữ, mô hình “hộp đen” với nguồn gốc dữ liệu không rõ ràng và cơ sở hạ tầng dùng chung làm tăng rủi ro bị phơi nhiễm thông tin. Đối với các hệ thống then chốt xử lý dữ liệu nhạy cảm, đây là những hạn chế không thể chấp nhận được, khiến các khung làm việc AI được tùy chỉnh trở nên thiết yếu hơn bao giờ hết.
Tanika AI: Bảo mật từ trong tư duy thiết kế
Tại Tanika AI, chúng tôi tiếp cận bảo mật AI như một kỷ luật về kiến trúc chứ không phải là một đầu mục để đánh dấu kiểm định. Khung làm việc AI của chúng tôi được thiết kế để thích ứng với thực tế của môi trường chính phủ và doanh nghiệp, nơi chủ quyền dữ liệu và khả năng kiểm toán là không thể thương lượng. Một khung làm việc an toàn bắt đầu bằng việc xác định ranh giới rõ ràng: quyền sở hữu dữ liệu luôn thuộc về tổ chức, môi trường xử lý được xác định cụ thể và quyền truy cập được giám sát liên tục dựa trên vai trò. Bằng cách này, bảo mật được nhúng sâu vào quy trình làm việc thay vì là một áp lực được thực thi sau khi triển khai.
Trong một thế giới không biên giới, toàn cầu hóa không loại bỏ nhu cầu về chủ quyền dữ liệu mà trái lại, nó càng làm tăng tầm quan trọng của yếu tố này. Việc xử lý dữ liệu có chủ quyền đảm bảo rằng tổ chức luôn giữ quyền hành quyết định cách thức sử dụng và nơi lưu trữ dữ liệu. Điều này có nghĩa là hỗ trợ triển khai tại chỗ (on-premise) hoặc tại các vùng cụ thể, cho phép suy luận mô hình tại địa phương và tuân thủ các quy định tài phán mà không làm giảm hiệu suất vận hành.
Bảo mật là trách nhiệm chung của con người và công nghệ
Công nghệ đơn thuần không thể bảo vệ dữ liệu tuyệt đối. Nhiều vụ vi phạm xảy ra không phải do lỗi hệ thống mà do hành vi của con người, chẳng hạn như cấu hình công cụ sai hoặc quy trình truy cập kém an toàn. AI làm tăng rủi ro này do tốc độ tiêu thụ và chia sẻ dữ liệu diễn ra quá nhanh. Vì vậy, việc triển khai AI an toàn phải bao gồm các chính sách sử dụng dữ liệu rõ ràng, đào tạo đội ngũ hiểu về cách hệ thống xử lý thông tin nhạy cảm và xây dựng mô hình quản trị xác định trách nhiệm của từng cá nhân. Khi mọi người coi bảo mật là trách nhiệm chung, nó sẽ trở thành một phần tự nhiên của tổ chức.
Những tổ chức coi trọng việc bảo vệ dữ liệu thường nhận được một lợi thế cạnh tranh bất ngờ: niềm tin của khách hàng sẽ tăng trưởng nhanh hơn bất kỳ tính năng nào. Trong môi trường mà người dùng và các nhà quản lý ngày càng nhạy bén với rủi ro, nền tảng bảo mật vững chắc sẽ trở thành điểm khác biệt giúp AI được chấp nhận rộng rãi và bền vững hơn. Tanika AI tin rằng hệ thống AI chỉ thành công khi dữ liệu bên dưới được bảo vệ cẩn trọng như chính kết quả mà nó hứa hẹn. Bảo mật không phải là rào cản của sự đổi mới, mà chính là yếu tố giúp sự đổi mới tồn tại lâu dài trong một thế giới kết nối phức tạp.
