Наиболее полезный искусственный интеллект не всегда привлекает внимание через чат-боты или яркие интерфейсы. Часто он работает незаметно в фоновом режиме: сканируя резервную копию на предмет аномалий, фокусируя разрозненную историю пациента или преобразуя сложный контракт в набор обязательств, с которыми может работать бизнес.
Этот тихий переход от ИИ как захватывающей надстройки к ИИ как надежной инфраструктуре предприятия лежит в основе восьмой когорты AI100. Эта инициатива, совместный проект AWS и YourStory, отмечает новаторов, лидеров, разработчиков и евангелистов, формирующих историю ИИ в Индии. В рамках своей серии программа отслеживает технологических специалистов, превращающих быстро развивающиеся исследования в инструменты, решающие сложные проблемы реального мира.
Последняя группа объединяет трех системных разработчиков, работающих в совершенно разных областях. Среди них — руководитель облачной безопасности, упрощающий использование защиты данных корпоративного уровня; технолог в сфере здравоохранения, доказывающий, что чистые, связанные данные должны предшествовать интеллектуальному уходу; и основатель компании по разработке корпоративного программного обеспечения, который обучает контракты делать больше, чем просто храниться в репозитории. Их объединяет не просто интерес к ИИ, а одержимость фундаментальными аспектами, делающими ИИ полезным: надежная архитектура, доверенный контекст, точность, объяснимость и человеческое суждение. Эти лидеры делают интеллект менее похожим на дополнительный слой и более — на неотъемлемую часть системы.
Путь Дэвида Гилдея
Путь Гилдея к ИИ начался с вопроса, который он часто слышал в качестве консультанта: «Могу ли я просто получить эти данные в Excel?». За этим запросом стояла более широкая проблема: организации обладали огромными объемами информации, но доступ к ней, ее интерпретация и защита оставались крайне сложными. Его ранний опыт был сосредоточен на безопасности данных и криптографии. Сразу после окончания учебы его первая публикация исследовала, как медицинская информация может безопасно храниться на кредитных картах и быть доступной врачам при необходимости.
Позже стартап погрузил его в AWS и облачно-ориентированный дизайн, где он увидел, как платформы, управляемые через API, могут устранить инфраструктурные препятствия и ускорить решение проблем. Этот опыт привел к созданию CloudRanger, SaaS-компании, защищающей данные клиентов в облачных средах, которая впоследствии была приобретена Druva. Сегодня, занимая должность вице-президента по продукту для генеративного ИИ в Druva, Гилдей руководит командой лабораторий, ориентированной на горизонт в два-три года. Его цель кажется простой: скрывать огромную сложность безопасности за простыми, ориентированными на цели пользовательскими сценариями.
Команды по соблюдению нормативных требований могут запрашивать системы для проверок по стандартам ISO или NIST, в то время как агенты ИИ выявляют пробелы, оценивают сроки и затраты, а также описывают пути исправления. Druva также анализирует резервные копии данных в различных рабочих нагрузках для выявления аномалий и поддержки расследований, а его служба обнаружения и реагирования под управлением (Managed Detection and Response) помечает подозрительные закономерности до эскалации инцидентов. Сервис DruAI теперь решает 68% проблем клиентов напрямую. Однако для Гилдея скорость не должна достигаться ценой безопасности. Druva отложила полномасштабное внедрение MCP до тех пор, пока не созреют спецификации безопасности — это напоминание о том, что в киберзащите осторожность является частью продукта. Он подчеркивает, что прозрачность имеет не меньшее значение: «Солнечный свет — лучший очиститель». Его более широкая миссия заключается в демократизации безопасности данных без снижения корпоративного уровня защиты.
