Irina Shymko
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1 天有情绪数据
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助力安全、可扩展增长的 API 治理习惯
有效的 API 治理对于管理快速技术增长带来的复杂性至关重要，尤其是在人工智能系统使用日益增加的情况下。关键实践包括为每个 API 分配明确的所有权，通过预见故障和意外的 AI 行为进行故障设计，并在开发新接口之前进行复用审查。持续监控非人类身份（如 AI 代理）以及将 API 作为具有嵌入式复用标准的受治理决策点，对于安全可扩展的 API 生态系统也至关重要。
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敦促远程工作者将安全、访问和数据问题上报给IT部门
远程工作者应将某些技术问题上报给IT团队，而不是试图自行解决。涉及安全的问题，如疑似恶意软件、网络钓鱼尝试或未经授权的访问，需要IT部门立即介入，以防止数据丢失和控制威胁。同样，连接性问题、访问规避方法、安全证书错误和身份验证故障应由IT部门处理，以避免危及公司数据和系统。员工还应报告持续的用户体验问题和数据不一致，因为这些可能表明IT部门需要解决的更广泛的系统问题。
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人工智能的强烈反对日益增长，投资回报率不明朗且领导层担忧 · 已追踪10个来源
尽管人工智能的采用迅速增长，但由于对数据中心、财富不平等以及人工智能可能导致失业的担忧，一场强烈反对正在出现。许多组织因害怕做出错误决定、害怕失败以及对工作保障的担忧而犹豫是否要全面拥抱人工智能。此外，人工智能的投资回报率仍然不明确，研究表明人工智能使用与每位员工收入增加之间没有直接关联，这表明简单地将人工智能添加到现有工作流程中并不能保证成功。相反，需要对公司运营方式进行根本性转变，专注于减法和重新评估核心业务流程，才能真正发挥人工智能的潜力。