如今，许多组织正在大力投资AI和机器学习。根据O'Reilly的研究，85%的受访组织正在评估AI或已将其用于生产环境。其中，超过半数的组织认为其AI实践已“成熟”。
AI用例遍及业务的各个方面，从IT、安全到财务和营销。通过分析大型数据集并发现其中的模式和关系，可以获得有助于形成竞争优势、开创新业务模式和改善数字体验的洞察。这正是我们踏上多用途应用分析平台发展之路的驱动力。我们认为，需要提供比网络中流量排名前十的通信方或带宽消耗量最大的用户更具价值的洞察。要获得这些洞察，需要分析海量数据。
这里的关键是数据。从代码到客户的整个路径中，数据来自多种来源，包括应用、平台、应用服务、基础设施和设备。它们都能生成数据，而合适的解决方案可以将这些数据转化为业务价值。
当然，在讨论数据使用时，隐私是一个无法回避的问题。
在持续应对COVID-19的过程中，世界各地的政府目前都在努力解决这一棘手的隐私问题。通过接触者追踪使用数据，如何在全体民众的健康福祉与个人隐私之间取得平衡，往往会引发激烈争论。
F5全球AI负责人Shuman Ghosemajumder在一篇发表于Dark Reading的评论文章中探讨了这一棘手话题。他在文中提出并回答了一个普遍适用于所有数据驱动型解决方案的问题：
技术如何在不从根本上违背我们对隐私的期望的前提下提供帮助？
Shuman重点探讨了接触者追踪这一特定用例，但其中涉及的隐私问题具有更广泛的意义。任何计划采用AI和数据驱动型解决方案的组织都应提出这一问题，更重要的是给出答案。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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