האם הארגונים שלנו מוכנים באמת לעידן הבינה המלאכותית? מחקר חדש ומקיף של חברת Vanta, שסקר 2,500 מנהלי IT ועסקים ברחבי העולם, מגלה תמונה מדאיגה: בעוד שאימוץ הטכנולוגיה דוהר קדימה במהירות מסחררת, הבקרה והמומחיות נשארו מאחור. 72% מהמנהלים מדווחים שהסיכונים הגיעו לשיא של כל הזמנים, אבל התקציבים לא זזו. צוותי האבטחה מבלים יותר זמן בהוכחת אבטחה מאשר בשיפורה, ובינתיים, AI אוטונומית כבר פועלת בארגונים בלי שיש מסגרות ברורות לשליטה בה. זהו המחקר השנתי השלישי של Vanta על מצב האמון, והוא מצייר תמונה של ענף שנמצא בצומת קריטי: מצד אחד, הבטחה אדירה של AI להקל על הנטל של צוותי אבטחה עייפים. מצד שני, פער מסוכן בין האימוץ המהיר לבין היכולת לנהל את הטכנולוגיה באופן בטוח. בואו נצלול לממצאים המרכזיים ונבין מה הם אומרים על הדרך שלנו קדימה.
למה המחקר הזה חשוב עכשיו?
בשנה האחרונה עברנו נקודת מפנה משמעותית: AI עברה מכלי ניסיוני לטכנולוגיה ייצורית שמשולבת בתהליכים קריטיים. סוכני AI אוטונומיים (Agentic AI) כבר לא רק מייעצים הם מקבלים החלטות, מנהלים מערכות, ומתקשרים עם לקוחות. השינוי הזה מהיר כל כך שארגונים רבים נמצאים במצב של “אימוץ תחילה, שאלות אחר כך”.
המחקר של Vanta מתאר בצורה חדה במיוחד את המתח המתעצם בין שלושה כוחות:
- האיום הגובר: תוקפי סייבר משתמשים ב-AI כדי ליצור התקפות מתוחכמות יותר, מהירות יותר, ומדויקות יותר. פישינג שנראה אותנטי לחלוטין, תוכנות זדוניות שמשתנות בזמן אמת, ומתקפות זהות בקנה מידה שלא היה אפשרי בעבר.
- התקציב הקפוא: בעוד שהאיומים גדלים, התקציבים לאבטחה נשארו כמעט זהים. הפער בין מה שארגונים מקצים לאבטחה (10% מתקציב ה-IT) לבין מה שמנהלים חושבים שהם צריכים (17%) נשאר קבוע משנה לשנה.
- העומס הבלתי נסבל: צוותי אבטחה מבלים 12 שבועות בשנה על משימות ציות (Compliance), ועוד 9 שבועות על בדיקות ספקים. זה כמעט חצי שנת עבודה שהולכת על “תיעוד ואישורים” במקום על אבטחה אמיתית.
המחקר בא לענות על שאלה קריטית: איך ארגונים יכולים לנצל את ה-AI כדי לפתור את המשוואה הזו להגן טוב יותר בתקציבים מוגבלים, בלי לקחת סיכונים חדשים שה-AI עצמה מביאה?
איך עשו את המחקר?
המחקר בוצע על ידי חברת Sapio Research עבור Vanta ביולי 2025, ומתבסס על:
- היקף המדגם: 2,500 מנהלי IT ומנהלים עסקיים בכירים מארצות הברית, בריטניה ואוסטרליה. המדגם כלל ארגונים בכל הגדלים, עם דגש מיוחד על חברות עם 1,000+ עובדים.
- נקודות מבט מגוונות: המחקר לא התמקד רק במנהלי אבטחה, אלא כלל גם מנהלים עסקיים כדי להבין את הפער בין התפיסה הטכנית למציאות העסקית.
- הקשר היסטורי: זהו המחקר השנתי השלישי, מה שמאפשר לזהות מגמות לאורך זמן. השוואה לנתוני 2024 מגלה באילו תחומים המצב משתפר ובאילו הוא מחמיר.
- מתודולוגיה: סקר מובנה עם שאלות סגורות ופתוחות, שנועד למפות את האתגרים, ההשקעות, והיכולות של ארגונים בתחומי אבטחה, קומפליינס, וניהול סיכונים של צד שלישי.
חשוב להדגיש: המחקר הזה לא מבוסס על מה שארגונים אומרים שהם עושים, אלא על מה שהם עושים בפועל כמה שעות מושקעות, כמה איומים מתגלים, כמה תקציב מוקצה.
הממצאים המרכזיים
הממצאים המרכזיים | Vanta.com
ממצא 1: הסיכונים בשיא כל הזמנים, אבל התקציבים קפואים
- הגילוי: 72% ממנהלי האבטחה מדווחים שרמת הסיכון הכוללת גבוהה יותר מתמיד זינוק של 31% לעומת 55% בלבד בשנה שעברה. זו עלייה עצומה שמשקפת את החרדה הגוברת בקרב אנשי מקצוע.
- העומק של הבעיה: האיומים הפכו לקבועים ומתמשכים. 56% מהארגונים מתמודדים עם איום אבטחה לפחות פעם בשבוע, ו-79% לפחות פעם בחודש. זו אינה “משבר חירום מדי פעם” זה המציאות היומיומית החדשה.
- והתקציב? למרות הסיכון הגובר, התקציבים כמעט לא זזים. ארגונים מקצים בממוצע 10% מתקציב ה-IT לאבטחה, בעוד שהמנהלים חושבים שהם צריכים 17%. זה בדיוק אותו פער שהיה בשנה שעברה אין שיפור, אין התקדמות.
- למה זה משמעותי: הפער הזה יוצר מצב של “עשה יותר עם פחות” שמוביל לשחיקה ולתסכול. צוותי אבטחה מצופים להגן על יותר משטחים, מול יותר איומים, עם אותו תקציב. זה מתכון לכישלון או להזדמנות לחדשנות טכנולוגית שתאפשר לעשות יותר עם פחות.
ממצא 2: פער המוכנות ל-AI האיומים מתפתחים מהר מהמומחיות
- הגילוי המדאיג: 59% מצוותי האבטחה מודים שאיומי אבטחה מבוססי AI מתקדמים מהר יותר מהמומחיות שלהם. בחברות בינוניות עם 1,001-2,000 עובדים, המספר עולה ל-67%.
- סוגי האיומים החדשים: כמחצית מהארגונים חוו עלייה בשלושה סוגי איומים מבוססי AI:
- פישינג שנוצר ב- AI מיילים שנראים אותנטיים לחלוטין, עם טקסטים מושלמים, הקשר נכון, ולעיתים אפילו קול וסגנון כתיבה של אנשים אמיתיים.
- תוכנות זדוניות מונעות AI קוד שמשנה את עצמו בזמן אמת כדי להתחמק מזיהוי, ומסתגל לסביבה של הקורבן.
- גניבת זהות ומרמות זיוף זהויות בקנה מידה, יצירת פרופילים מזויפים, ותרמיות מתוחכמות שלא היו אפשריות לפני עידן ה-AI.
- הבעיה האמיתית, המהירות: מה שפעם לקח שבועות תיאום מסע פישינג, יצירת זהויות מזויפות עכשיו קורה בשעות. האלגוריתמים יכולים ליצור, לבדוק, ולפרוס מתקפות באופן אוטומטי, והמגנים נשארים בעמדה תגובתית כל הזמן.
- מה שחסר: רוב הארגונים לא מצוידים בכלים הנכונים. בקרות מסורתיות זיהוי מבוסס חתימה, חומות אש סטטיות, בדיקות ידניות פשוט לא עובדות נגד התקפות דינמיות מבוססות AI. הצוותים נאלצים לאלתר תוך כדי תנועה, לרוב בלי ההכשרה או הכלים האוטומטיים הנדרשים.
- למה זה חשוב: זה לא רק פער טכני זה פער קיומי. ארגונים שלא יצליחו לסגור את הפער הזה ימצאו את עצמם במצב של נחיתות מובנית מול התוקפים.
ממצא 3: אימוץ גבוה של AI אוטונומית, אבל שליטה נמוכה
- הממצא המפתיע: 79% מהארגונים כבר משתמשים או מתכננים להשתמש בסוכני AI אוטונומיים (Agentic AI) השנה. אבל בו-זמנית, 65% אומרים שהשימוש שלהם ב-AI אוטונומית כבר עלה על ההבנה שלהם איך היא עובדת.
- הפער הגדול ביותר: רק 48% מהארגונים שמשתמשים ב-Agentic AI פיתחו מסגרת ברורה להענקת או להגבלת האוטונומיה של מערכות AI. זה אומר שיותר ממחצית הארגונים נותנים ל-AI סמכות לפעול בלי כללים ברורים.
- מה זה בעצם Agentic AI? אלו מערכות AI שיכולות לפעול באופן עצמאי לא רק לייעץ או להמליץ, אלא לבצע פעולות: לנתח לוגים, לזהות חריגות, ליצור דוחות קומפליינס, ואפילו לבצע פעולות אבטחה כמו בידוד מחשב נגוע.
- העניין המעניין הנוחות הגוברת: 71% מהמשיבים מרגישים בנוח שה-AI תתן ייעוץ אסטרטגי ברמה גבוהה, ו-61% מוכנים שה-AI תעקוף החלטה אנושית במצבים מסוימים. זה שינוי תרבותי עצום לפני עשור, הרעיון שמכונה תעקוף אדם בהחלטות אבטחה היה בלתי מתקבל על הדעת.
- הסיכון האמיתי: בלי מסגרות ברורות, מערכת AI יכולה לעשות דברים שחורגים מהכוונה המקורית: לנעול משתמשים מתשתית קריטית, לדלוף מידע רגיש דרך מודלים שלא עברו אימון נכון, או להפעיל בקרות “בכוח גסה” שמשבשות פעילות. 62% מהארגונים מודאגים ש AI אוטונומית עלולה לפגוע באמון הלקוחות.
- למה זה משמעותי: יש פה פער מסוכן בין אימוץ לבין שליטה. ארגונים שיכולים להוכיח שיש להם כללים ברורים, נהלים שקופים, ותוצאות שניתן לעקוב אחריהן לא רק יגנו על עצמם, אלא יקבלו יתרון תחרותי.
ממצא 4: אמון הפך לציווי עסקי
אמון חייב להיות חלק מהמציאות עסקית | | Vanta.com
- השינוי המרכזי: 82% מהמנהלים סבורים שחיזוק אבטחה וקומפליינס מגדיל ישירות את אמון הלקוחות זינוק חד מ-67% בשנה שעברה. זו עלייה של 22% בשנה אחת.
- גם הציפיות עלו: 77% מהארגונים מדווחים שבעלי עניין דורשים עכשיו הוכחה מאומתת של עמידה בתקנים עלייה מ-65% ב-2024. לקוחות לא מסתפקים יותר בהבטחות הם רוצים הוכחה קונקרטית.
- למה זה משמעותי עכשיו? אבטחה הפכה לגורם מבדל גלוי בתהליך הרכישה. עסקאות נסגרות מהר יותר כשיש הוכחה ברורה לאבטחה, ומתמשכות או נכשלות כשההבטחות מעורפלות. צוותי רכש מהירים לאשר ספקים עם הוכחת קומפליינס שקופה.
- הערך העסקי: חצי מהארגונים אומרים שהערך הגדול ביותר של נהלי אבטחה טובים הוא אמון לקוחות. 45% מציינים שיפור במוניטין, 44% הפחתת סיכון פיננסי, 42% בשלות אבטחה מוגברת, ו-40% עמידה בדרישות לקוחות ורגולציה.
- המסר הברור: לקוחות, שותפים, ורגולטורים רוצים הוכחה, לא הבטחות. ארגונים שיכולים לספק הוכחה רציפה ומאומתת של קומפליינס לא רק מרוויחים לקוחות מהר יותר, אלא הופכים את האמון ממשימה מכבידה ליתרון תחרותי.
ממצא 5: קומפליינס ידנית חונקת את הצוותים
- המשקל המכביד: ארגונים מבלים כעת ממוצע של 12 שבועות עבודה בשנה על משימות קומפליינס עלייה משבוע שלם לעומת 11 שבועות ב-2024. זה כמעט רבע שנת עבודה.
- עוד נטל, בדיקות ספקים: בנוסף, הצוותים מבלים 9 שבועות בשנה על בדיקות אבטחה של ספקים והערכות סיכון עלייה של שני שבועות שלמים מ-7 שבועות ב-2024.
- התוצאה המדאיגה: 61% מהמשיבים אומרים שהם מבלים יותר זמן בהוכחת אבטחה מאשר בשיפורה. ו-64% מרגישים שמסגרות האבטחה של היום נראות כמו “תיאטרון אבטחה” מופע שנועד להראות טוב על הנייר, לא לספק הגנה אמיתית.
- מה קורה בפועל? במקום לחזק מערכות או לסגור פרצות, צוותים מוסחים לאיסוף ראיות מבוסס צילומי מסך, בקשות חד-פעמיות של מבקרים שמתועדות בגיליונות אקסל, וסיבובים אינסופיים של איסוף מסמכים. התוצאה: צוותים מתוסכלים, חדשנות איטית יותר, ובקרות שנראות טוב על הנייר אבל לא מחזיקות מעמד במתקפה אמיתית.
- למה זה בעיה: העומס הידני הזה לא רק מייצר תסכול הוא משאיר את הארגון חשוף. כשמנהל אבטחה מוסיף 10 שעות בשבוע על “תיעוד” במקום על “חיזוק מערכות”, האיומים האמיתיים נשארים פתוחים.
- הצורך בהגדרה מחדש: אמון צריך להיות מערכת דינמית ורציפה, לא אישור חד-פעמי. חברות שיכולות להפוך את התהליכים האלו לאוטומטיים לספק ראיות רציפות ומאומתות של קומפליינס לא רק ינצחו לקוחות מהר יותר, אלא יהפכו את האמון מנטל לנכס.
ממצא 6: הסיכון של צד שלישי גבוה מתמיד
- הממצא המדאיג: 56% מהארגונים חוו מקרה של ספק שעבר פריצת נתונים ב-6-12 החודשים האחרונים, עלייה מ-48% בשנה שעברה. זה יותר ממחצית הארגונים.
- התוצאה, ניתוק קשרים: 57% מהעסקים סיימו קשרים עם ספק בגלל חששות אבטחה באותה תקופה עלייה מ-50% בשנה שעברה.
- המשמעות: כשבעיות עולות, האמון נעלם במהירות, והספקים מקבלים “פיטורים”. עבור ספקים, זה אומר שפריצה אחת או גילוי מושהה יכולים למחוק שנים של בניית אמון. עבור קונים, זה אומר שרשתות הספקים שבורות כשל אבטחה אחד יכול לגלוש על פני שרשרת האספקה ולכפות עזיבות פתאומיות ושיבושים גדולים.
- הפער בין תפיסה למציאות: 80% מהארגונים בטוחים שהספקים שלהם יודיעו להם על פריצה אבל 56% חוו פריצה בפועל. כלומר, הביטחון הזה לא מתורגם למציאות מוגנת.
- העומס על הצוותים: ארגונים מבלים כעת 7 שעות בשבוע 9 שבועות עבודה בשנה על בדיקות אבטחה של ספקים והערכות סיכון. זו פעילות “תמיד דלוקה”: רכש, חידושים, שינויי היקף כל אחד מהם מפעיל מחזור חדש של שאלונים, בקשות לראיות, ומעקבים.
- הצורך בפיקוח רציף: הערכות סטטיות שנעשות פעם בשנה לא מספיקות יותר במציאות האיומים של היום. עסקים צריכים ניטור חי של בקרות ספקים, וזרימות עבודה אוטומטיות של תיקון שמעלות סיכון לפני שהוא הופך למערכתי.
מה זה אומר בפועל?
המחקר הזה חושף שלוש מגמות מרכזיות שיש להן השלכות ישירות על ארגונים בישראל ובעולם:
1. AI היא הן האיום והן הפתרון
התמונה המרכזית שעולה מהמחקר היא פרדוקס: AI יוצרת איומים חדשים ומתוחכמים, אבל היא גם הכלי המרכזי להתמודד איתם. הארגונים שיצליחו הם אלו שיבינו איך להשתמש ב-AI בצורה מבוקרת ואחראית.
למשל בתחום הפישינג: במקום שצוות אבטחה יבדוק ידנית כל מייל חשוד, מערכת AI יכולה לנתח במקביל מאות מיילים, לזהות דפוסים חשודים, לבדוק מול מסדי נתונים של איומים ידועים, ולסמן רק את המקרים שבאמת דורשים התייחסות אנושית.
בתחום ניהול זהויות: AI יכולה לזהות התנהגויות חריגות למשל, משתמש שמתחבר ממיקום חדש בשעה לא רגילה ומנסה לגשת למידע רגיש ולהגיב אוטומטית בהתאם לכללים שהוגדרו מראש.
2. קומפליינס צריכה להפוך מסטטית לדינמית
התפיסה המסורתית של קומפליינס, ביקורת שנתית, אישור, והמתנה לשנה הבאה, לא עובדת יותר. הלקוחות רוצים הוכחה רציפה, האיומים משתנים כל הזמן, והצוותים לא יכולים להקריב 12 שבועות בשנה על “ציות” במקום על “אבטחה”.
- הפתרון: אוטומציה ו-AI: מערכות שיכולות לאסוף ראיות אוטומטית, לעקוב אחרי שינויים בזמן אמת, וליצור דוחות באופן רציף. למשל:
- ניטור תצורות: מערכת שבודקת אוטומטית האם ההגדרות של כל השירותים עומדות בתקן, ומזהירה מיד כשמשהו משתנה.
- ראיות אוטומטיות: במקום שמישהו יצלם מסכים ידנית, המערכת אוספת אוטומטית תיעוד של כל בדיקה ופעולה.
- דוחות דינמיים: לקוחות ומבקרים יכולים לראות במקום אחד את מצב הקומפליינס העדכני, בלי לשלוח שאלונים ולחכות שבועות לתשובות.
3. אוטונומיה דורשת ממשל לא רק אימוץ
הממצא שאולי הכי מדאיג במחקר: 65% מהארגונים משתמשים ב-AI אוטונומית מעבר להבנה שלהם, ורק 48% יש מסגרת לשליטה בה. זה מתכון לאסון.
- מה זה אומר בפועל? ארגון צריך להגדיר:
- מתי AI יכולה לפעול לבד: למשל, לבודד מחשב נגוע אוטומטית זה הגיוני. אבל למחוק נתונים או לנעול משתמש צריך אישור אנושי.
- סף הסיכון: באיזה נקודה המערכת צריכה לעצור ולבקש החלטה אנושית?
- מעקב ובקרה: כל פעולה של AI צריכה להיות מתועדת, ניתנת לביקורת, וניתנת לביטול מיידי.
- הגבלות ברורות: AI לא צריכה לגשת לכל המידע, רק למה שהיא צריכה לצורך המשימה הספציפית שלה.
דוגמה מהעולם האמיתי: חברת תוכנה בינונית החליטה להשתמש בסוכן AI לניהול בקשות תמיכה של לקוחות. בהתחלה זה עבד מצוין, AI ענתה על שאלות נפוצות, פתחה תיקים, וניתבה בעיות מורכבות לצוות. אבל אז AI החליטה לבד “לשדרג” כמה לקוחות לחבילה גבוהה יותר מבלי שביקשה, מתוך הבנה לא מדויקת של הכללים. התוצאה: לקוחות מבולבלים, צוות מתוסכל, וסיכון משפטי. כל זה בגלל שלא היה ממשל ברור לא היה הגדרות של “AI יכולה לענות, אבל לא לשנות הגדרות חשבון”.
4. השלכות לארגונים ישראלים
ישראל היא מעצמת סייבר, עם אקוסיסטם עשיר של חברות אבטחה, מומחים, ויחידות טכנולוגיות מובילות. אבל המחקר הזה מזכיר שגם הארגונים הישראליים חשופים לאותן מגמות:
- עבור חברות הייטק ישראליות: אתם בחזית לקוחות בינלאומיים כבר דורשים SOC 2, ISO 27001, והוכחות אבטחה ברמה הגבוהה ביותר. השקעה בכלים שמאפשרים אוטומציה של קומפליינס לא רק תחסוך זמן, אלא תהפוך לכם למובילים מבחינת מהירות כניסה לשווקים.
- עבור SMBs: חברות קטנות ובינוניות בישראל נמצאות במצב מאתגר לקוחות (במיוחד קונצרנים וארגונים גדולים) דורשים יותר ויותר הוכחות אבטחה, אבל אין תקציב לצוות אבטחה גדול. פלטפורמות אוטומציה יכולות לתת לכם יכולות ברמת ארגון גדול במשאבים של חברה קטנה.
- עבור ספקים וקבלנים: אם אתם עובדים עם חברות גדולות, כנראה כבר נתקלתם בשאלוני אבטחה ארוכים ומייגעים. המחקר מראה שהמגמה מתחזקת (9 שבועות בשנה של בדיקות ספקים). אם תוכלו לספק להם מקום מרכזי שמראה אוטומטית את מצב האבטחה שלכם, תזכו בעדיפות.
מגבלות המחקר
חשוב לציין כמה הערות זהירות לגבי המחקר:
- מיקוד גיאוגרפי: המחקר התמקד בארה”ב, בריטניה ואוסטרליה. ייתכנו הבדלים משמעותיים בארגונים באזורים אחרים למשל, באירופה עם GDPR קפדני יותר, או בישראל עם תקנות הגנת הפרטיות הישראלית והדגש הייחודי על סייבר.
- נקודת המבט: המחקר מבוסס על מה שמנהלים מדווחים לא על מדידות אובייקטיביות של אבטחה. אולי צוותים מדווחים על “12 שבועות בשנה על קומפליינס” בגלל תחושה סובייקטיבית, לא בגלל מדידה מדויקת. אבל גם אם זה סובייקטיבי התפיסה היא המציאות, והיא מובילה לשחיקה ולתסכול.
- הקשר טכנולוגי משתנה: המחקר נעשה ביולי 2025. עולם ה-AI משתנה בקצב מסחרר טכנולוגיות חדשות, תקנות חדשות, איומים חדשים. ממצאים אלו מהווים תמונת מצב, לא תחזית לטווח ארוך.
- מגבלת הגודל: המדגם כלל ארגונים מכל הגדלים, אבל חלק מהממצאים התמקדו בחברות גדולות (1,000+ עובדים). ארגונים קטנים עשויים להתמודד עם אתגרים שונים פחות תקציב, פחות מומחיות, אבל גם פחות בירוקרטיה ויותר גמישות לאמץ פתרונות חדשים.
- השפעה של מטרות עסקיות: המחקר מומן על ידי Vanta, שהיא חברה המספקת פלטפורמות לניהול אמון ואוטומציה. זה לא אומר שהנתונים לא מדויקים המחקר נעשה על ידי חברת מחקר חיצונית (Sapio Research), והנתונים אמינים. אבל כדאי לזכור שהפרספקטיבה עשויה להיות מושפעת ממטרות עסקיות.
מה הלאה?
המחקר הזה לא רק מתאר בעיות הוא גם מצביע על הפתרונות. 95% מהארגונים מדווחים שAI ואוטומציה שיפרו את יעילות צוותי האבטחה שלהם, עם תועלות קונקרטיות:
- 51% רואים הערכות סיכון מהירות יותר.
- 50% רואים דיוק משופר.
- 48% מציינים תגובה מהירה יותר לאירועים.
- 40% אומרים שיש להם יותר זמן לעבודה אסטרטגית.
התחזית: הטכנולוגיה ממשיכה להתפתח. סוכני AI הבאים יהיו חכמים יותר, מדויקים יותר, ומסוגלים לעבוד בצורה יותר אוטונומית. אבל ביחד עם זה, הצורך בממשל וב supervision אנושי רק יגדל.
הזדמנות להפוך את האמון מנטל ליתרון
המחקר הזה מצייר תמונה ברורה: עולם האבטחה והאמון עובר מהפכה. ארגונים מוצפים באיומים, מוגבלים בתקציבים, ונאלצים להוכיח אמון כל הזמן. צוותי אבטחה שוחקים תחת העומס של קומפליינס ידנית, ורשתות ספקים מלאות בסיכונים.
אבל בתוך האתגרים האלה יש הזדמנות עצומה. AI ואוטומציה יכולות לשנות את המשחק להפוך תהליכים שלוקחים שבועות לשעות, לשחרר צוותים מעבודת “תיעוד” ולאפשר להם להתמקד ב”הגנה”, ולהפוך אמון מ”משהו שאנחנו מוכיחים פעם בשנה” ל”משהו שאנחנו מראים בזמן אמת כל הזמן”.
השורה התחתונה: הארגונים שיצליחו הם אלו שיבינו איך להשתמש ב-AI בצורה מבוקרת ואחראית לא רק לאמץ אותה במהירות, אלא גם לשלוט בה ולהפוך אותה ליתרון תחרותי. זה לא עוד סיפור על “טכנולוגיה חדשה מגניבה” זה סיפור על העתיד של האבטחה, האמון, והיכולת לעשות עסקים בעולם שבו הכל קשור, מהיר, ומלא בסיכונים.
מה אתם יכולים לעשות עכשיו?
- הערכו את הפער שלכם: איפה אתם נמצאים ביחס לנתונים האלה? האם גם אתם מבלים יותר מדי זמן על “הוכחה” ופחות על “שיפור”?
- בחנו אוטומציה: אילו תהליכים בארגון שלכם ניתנים לאוטומציה? התחילו עם המשימות החוזרות והמייגעות ביותר.
- הגדירו ממשל AI: אם אתם משתמשים ב-AI אוטונומית, וודאו שיש כללים ברורים, גבולות מוגדרים, ומעקב על כל פעולה.
- השקיעו באמון רציף: חפשו דרכים לתת ללקוחות ולשותפים גישה למידע עדכני על מצב האבטחה שלכם לא דוחות שנתיים, מעקב בזמן אמת.
העתיד כבר כאן השאלה היא מי יתאים את עצמו אליו מהר יותר.
כתיבת תגובה