ประสบการณ์การฟังที่ดีที่สุดอยู่บน Chrome, Firefox หรือ Safari สมัครฟังบทสัมภาษณ์ทางเสียงของ Fed Tech Talk ใน Apple Podcasts หรือ PodcastOneรัฐบาลกลางในปัจจุบันถูกท้าทายด้วยการเพิ่มจำนวนของการระบุตัวตนที่พวกเขาต้องจัดการ สิ่งที่เห็นได้ชัดคือความจำเป็นที่เกิดจากโควิดที่ต้องทำงานจากที่บ้าน หน่วยงานต่าง ๆ ได้รับความท้าทายในการขยายการจัดการการระบุตัวตนจากมนุษย์ แต่นั่นเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของปัญหา
Yash Prakash ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ของ Saviynt
วิธีหนึ่งที่จะรองรับความสามารถในการปรับขนาดคือการทำให้ฟังก์ชันเป็นอัตโนมัติและให้ข้อมูลประจำตัวแก่ระบบและกระบวนการต่างๆ หากคุณรวมสิ่งนี้เข้ากับการเพิ่มขึ้นของอุปกรณ์ IoT คุณจะเห็นว่าบางคนแย้งว่าข้อมูลระบุตัวตนของเครื่องจักรนั้นเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าของอัตราข้อมูลระบุตัวตนของมนุษย์
ข้อมูลเชิงลึกโดย Sumo Logic: ในการสัมมนาทางเว็บฉบับพิเศษของ Ask the CIO เจสัน มิลเลอร์และแขกรับเชิญของเขา เจฟฟ์ ชิลลิงจากสถาบันมะเร็งแห่งชาติและจอร์จ เกอร์โชวแห่งซูโมลอจิกจะเจาะลึกว่าการจัดการข้อมูลและระบบคลาวด์ขับเคลื่อนกลยุทธ์การปรับปรุงไอทีให้ทันสมัยที่ National Cancer ได้อย่างไร สถาบัน.
Yash Prakash เป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ของSaviynt เขาเข้าร่วมเป็นเจ้าภาพกับ John Gilroy ในรายการFederal Tech Talk ของสัปดาห์นี้ และแย้งว่าระบบอัตโนมัติเป็นวิธีที่ดีในการปรับขนาด แต่ต้องทำในระบบที่มีการควบคุมขั้นสูง
การควบคุมอย่างหนึ่งที่จะเริ่มต้นก็คือการเปิดเผยเครือข่ายของหน่วยงานของคุณ ผู้ให้บริการคลาวด์รายเดียวสามารถจัดการความต้องการทั้งหมดของเอเจนซี่ขนาดใหญ่ได้ หน่วยงานรัฐบาลกลางโดยเฉลี่ยคาดว่าจะใช้ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ 7.3 ราย สิ่งนี้อาจทำให้ผู้จัดการสับสนเกี่ยวกับสิ่งที่เชื่อมโยงกับหน่วยงานของตน
ในระหว่างการสัมภาษณ์ มีการกล่าวถึงการศึกษาของสถาบัน Ponemon
ซึ่งกล่าวว่ามีองค์กรภาครัฐเพียง 11% เท่านั้นที่รู้สึกมั่นใจมาก พวกเขาสามารถมองเห็นได้ว่าระบบและกระบวนการใดอยู่ในเครือข่ายของตน
Yash พูดถึงทางเลือกในการควบคุมสถานการณ์ที่สับสนนี้ เขาตรวจสอบตัวเลือกสำหรับการยกระดับการเข้าถึง การรักษาความปลอดภัยการเข้าถึงโดยไม่ใช้ VPN และวิธีการตรวจสอบทุกเซสชันที่มีสิทธิพิเศษ
เดวิด ชุลเกอร์: แน่นอน. ตัวอย่างเช่น ในกองทัพอากาศ หนึ่งในส่วนสำคัญของการบรรยายประสิทธิภาพคือข้อความผลักดัน และนั่นคือจุดที่คุณแนะนำเจ้าหน้าที่สำหรับการมอบหมายงานครั้งต่อไปหรืองานถัดไปของพวกเขา และยิ่งคุณแนะนำพวกเขามากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งส่งสัญญาณเกี่ยวกับประสิทธิภาพของพวกเขาได้ดียิ่งขึ้นเท่านั้น ดังนั้น หากคุณแนะนำให้เจ้าหน้าที่ในกองทัพอากาศจำนวนมากหรือ [หน่วยบัญชาการใหญ่] ซึ่งเป็นระดับที่สูงกว่าขององค์กร หรือแม้แต่สำหรับเจ้าหน้าที่ร่วมซึ่งเป็นระดับสูงสุดขององค์กร นั่นเป็นสัญญาณที่ยิ่งใหญ่มาก ดังนั้นคำว่า “ร่วม” จึงปรากฏอยู่ในคำหลักที่เกี่ยวข้องอย่างมากกับประสิทธิภาพ หากคุณ – “ทีมเจ้าหน้าที่ร่วม” หรือ “ไปที่ทีมเจ้าหน้าที่ร่วม ถัดไป” วลีประเภทเหล่านั้นจะเป็นสัญญาณที่สำคัญมากในสิ่งที่โมเดลกำลังดำเนินการ
Tom Temin:และความท้าทายบางอย่างที่อาจเกิดขึ้นกับการนำสิ่งนี้ไปใช้ในสถานการณ์จริง
เดวิด ชุลเกอร์: ความท้าทายที่ฉันคิดว่าเกิดขึ้นเมื่อคุณดำเนินการ เพราะเมื่อคุณพูดถึง HR การตัดสินใจของคุณกำลังส่งผลกระทบต่อชีวิตและอาชีพของผู้คน ดังนั้นคุณจึงต้องระมัดระวังอย่างยิ่งกับวิธีที่คุณใช้เครื่องจักร คุณควบคุมมันได้ดีเพียงใด คุณไม่จำเป็นต้องปล่อยมันทิ้งไป เพราะมันอาจตัดสินใจได้ว่าองค์กรเองไม่สนับสนุน และยังมีเรื่องของความโปร่งใส เพราะถ้าคุณจะใช้เครื่องแบบนั้นเพื่อส่งผลกระทบต่อผู้คน คุณต้องแน่ใจว่าพวกเขาเข้าใจว่ามันใช้งานอย่างไร และพวกเขาเข้าใจว่ามันส่งผลกระทบต่อพวกเขาอย่างไร ดังนั้นสิ่งเหล่านั้นทั้งหมด – เอกสารการวิจัยได้รับการยอมรับว่าเป็นความท้าทายครั้งใหญ่ที่ทำให้ HR แตกต่างจากการดำเนินธุรกิจสวนหลากหลายที่คุณต้องต่อสู้เล็กน้อย
ทอม เทมิน:แน่นอน และถ้าคุณมีระบบ AI ให้คำแนะนำ และคนที่ฉันคิดว่ายังคงต้องประเมินการตัดสินใจที่มาจากโปรแกรม AI และยังคงต้องดูแลมัน คุณจะได้อะไรจากการใช้ AI
เดวิด ชุลเกอร์: ฉันคิดว่าคุณคิดถึงข้อดีและข้อเสียของ AI เทียบกับความฉลาดของมนุษย์ และในกรณีนี้ สิ่งสำคัญที่คุณได้รับคือตอนนี้คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ประเภทนี้ในระดับที่ใหญ่ขึ้นได้ ดังนั้น ก่อนที่คุณจะสงวนการทบทวนการประเมินผลการปฏิบัติงานไว้ในสถานการณ์ที่มีเดิมพันสูง ซึ่งคุ้มค่าที่จะทุ่มเทแรงงานเพื่อผ่านการประเมินทั้งหมด เช่น งานเลื่อนตำแหน่ง แต่ตอนนี้คุณมีความสามารถในการตรวจสอบประสิทธิภาพโดยทั่วไปทุกปี เพราะคุณสามารถให้คะแนนบันทึกของทุกคนได้ เนื่องจากกระแสข้อมูลที่ต่อเนื่องนี้มาทุกปี และนั่นคือข้อได้เปรียบที่สำคัญ นอกจากนี้ยังมีประเด็นที่ผู้พิพากษาของมนุษย์สามารถกลั่นกรองข้อมูลที่ซับซ้อนได้ แต่พวกเขาก็อาจพลาดบางสิ่งไปเช่นกัน พวกเขายังไม่มีความเป็นกลางในเครื่องด้วย เพราะมันเป็นมาตรฐานในระดับหนึ่ง อาจหยิบจับสิ่งที่มนุษย์พลาดไป คุณลองจินตนาการถึงการทำงานเป็นทีมระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรโดยที่เครื่องจักรพูดว่า “เฮ้ คุณอาจมองข้ามสิ่งนี้ไป ฉันคิดว่าบันทึกนี้ค่อนข้างดี คุณอาจต้องการดูอีกครั้ง” ฉันคิดว่าพวกเขาสามารถช่วยเหลือซึ่งกันและกันในการเอาชนะข้อจำกัดของกันและกันด้วยวิธีนั้น
