A Red Hat szerint az AI-kormányzás legnagyobb gondja a láthatóság
A Red Hat felmérése szerint az európai, közel-keleti és afrikai vállalatok vezetői magabiztosak a mesterséges intelligencia irányításában, miközben az adatfolyamokra és a szoftverellátási láncra csak részben látnak rá. A hiányosságok a szabályozási megfelelést és a kiberbiztonsági védekezést is nehezíthetik.
- A megkérdezett CIO-k 86,7 százaléka bízik az AI-ügynökök irányításában.
- Az adatkezelés teljes láthatóságában csak 39,6 százalékuk bízik teljesen.
- A CIO-k 32,9 százaléka látja át teljesen a nyílt forráskódú szoftverellátási láncát.
- A válaszadók 76 százaléka 24 órán belül telepíti a kritikus javításokat.
- Az AI-szolgáltatói kockázatokat csak 34,4 százalék figyeli folyamatosan, mérhető feltételekkel.
Magabiztos vezetők, hiányos operatív rálátás
A Red Hat 1400 informatikai vezetőt, CIO-t kérdezett meg 14 európai, közel-keleti és afrikai országban. A kutatás szerint a mesterséges intelligencia már nem elszigetelt kísérletekben működik: autonóm AI-ügynökök, szoftverszolgáltatásként kínált funkciók és automatizált munkafolyamatok futnak éles, üzletileg kritikus környezetekben.
A válaszadók 86,7 százaléka magabiztos abban, hogy szervezete biztonságosan, szabályosan és a vállalati üzleti szabályoknak megfelelően tudja irányítani a bevezetett AI-ügynököket. Az adatkezelés részletei alapján azonban jóval bizonytalanabb kép rajzolódik ki.
Bár 84,8 százalék úgy véli, tudja, hol dolgozzák fel, tárolják és osztják meg az AI-hoz kapcsolódó adatokat, az adatok teljes körű láthatóságában csak 39,6 százalékuk bízik teljesen. További 45,2 százalék kisebb vakfoltokat ismer el az adatmozgások követésében. A Red Hat szerint ez különösen az olyan szabályozások mellett jelent kockázatot, mint az általános adatvédelmi rendelet, vagyis a GDPR, illetve az uniós AI Act.
Gyors javítás, de nem minden függőség látható
A felmérés a szoftverellátási láncoknál is hasonló ellentmondást mutat. A válaszadók 76 százaléka azt mondta, hogy egy sérülékenységi javítás elérhetővé válása után rendszerint 24 órán belül telepítik a kritikus biztonsági frissítéseket.
A gyors reagálás önmagában kevés, ha a vállalat nem tudja, mely összetevőket használja. Az EMEA-régió CIO-inak mindössze 32,9 százaléka rendelkezik teljes, folyamatosan frissített képpel a nyílt forráskódú szoftverellátási láncáról, beleértve a közvetlen és a beágyazott, vagyis többszintű függőségeket is.
További 43 százalék ismeri az elsődleges összetevőket, de nem lát rá egyértelműen a harmadik féltől származó alkalmazásokba rejtett nyílt forráskódú könyvtárakra. A Red Hat szerint így egy mélyen beágyazott nyílt forráskódú függőségben megjelenő nulladik napi sérülékenység akkor is veszélyt jelenthet, ha a javítási folyamat egyébként gyors.
A beszállítók ellenőrzését folyamatosabbá kell tenni
A harmadik féltől származó AI-technológiák értékelésében szintén csökken a figyelem a bevezetés után. A szervezetek többsége a beszállító kiválasztása előtt alapos kockázatelemzést végez, de csak 34,4 százalékuk határoz meg formális, mérhető feltételeket az AI-szolgáltatók kockázatainak folyamatos, valós idejű figyelésére. A válaszadók 19,7 százaléka egyáltalán nem végez folyamatos kockázatfigyelést az integráció után.
A Red Hat szerint a modellek működése, az adatfelhasználási szabályok és a szoftverfüggőségek idővel változhatnak, ezért a bizalmat az alkalmazás teljes életciklusában ellenőrizni kell. A vállalat négy gyakorlati pillért emel ki: az adatfolyamok és érzékeny eszközök teljes életciklusra kiterjedő feltérképezését, a függőségek és a szoftveranyagjegyzékek, vagyis SBOM-ok használatát, az AI-szolgáltatók folyamatos ellenőrzését, valamint a központosított kezelést és egységes kontrollokat támogató nyílt, hibrid alapokat.
A kutatást a Censuswide végezte 2026. augusztus 24. és szeptember 1. között az Egyesült Királyság, Franciaország, Olaszország, Németország, Spanyolország, az Egyesült Arab Emírségek, Svédország, Törökország, Svájc, Lengyelország, Dél-Afrika, Hollandia, Belgium és Szaúd-Arábia CIO-i körében.
Red Hat: Securing the enterprise software supply chain in the AI era
