9 sa 10 PH firms gusto ng AI-ready infra—seguridad ang sagabal

Inilahad ng Synology sa Makati noong Setyembre 30, 2026 ang mga resulta ng ASEAN survey nito: mahigit 9 sa 10 respondent sa Pilipinas ang nagsabing mahalaga ang AI-ready infrastructure sa mas mahusay na trabaho, habang 70% ang tumukoy sa seguridad ng data at privacy bilang hamon sa paggamit ng AI.

Ipinapakita ng mga sagot ang pagkakaiba ng pagpapahalaga sa isang imprastraktura at ng pagiging handa na gamitin ito. Para sa kumpanyang nagpaplanong palawakin ang AI, ang tanong ay kung makokontrol nito ang access sa data, makikita ang paggamit ng mga AI tool at maibabalik ang mahahalagang serbisyo kapag may aberya. Mga pananaw ng mga kalahok ang sinukat ng survey, hindi ang aktuwal na antas ng AI adoption ng lahat ng kompanya sa Pilipinas.

Mga bilang sa likod ng agwat

Magkakaibang bahagi ng paghahanda ang sinusukat ng mga inilabas na porsiyento. Ang pagpapahalaga sa AI-ready infrastructure ay sagot tungkol sa pangangailangan; ang pagbanggit sa seguridad at privacy ay sagot tungkol sa hadlang. Hindi ipinapakita ng alinman kung aling sistema ang naipatayo na, kung gaano karaming data ang ginagamit sa AI, o kung pumasa sa pagsubok ang mga umiiral na kontrol.

May iba pang problema sa data na kailangang isama sa pagbasa sa mga resulta: kalidad at pagkakaroon ng impormasyon, mga file na nakakalat sa magkakaibang kapaligiran, at limitadong kaalaman sa paghawak ng ilang panlabas na AI service sa isinumiteng data. Kung magkakahiwalay ang mga imbakan, maaaring maging mahirap tukuyin kung aling bersiyon ng impormasyon ang tama at kung sino ang may pahintulot na gamitin ito. Direktang nakaaapekto ang mga tanong na iyon sa pagiging kapaki-pakinabang at ligtas ng isang AI workflow.

Survey ito ng isang kumpanyang nagbebenta ng mga produkto para sa pamamahala, proteksiyon at pagbawi ng data. Hindi inilalahad sa mga nailathalang ulat ang laki ng sample sa Pilipinas, paraan ng pagpili sa mga kalahok, o buong questionnaire. Dahil dito, panimulang senyas ang mga porsiyento tungkol sa mga alalahanin ng mga respondent; hindi sila pagtataya para sa buong merkado.

Kontrol at visibility sa paggamit ng AI

Sa ulat ng Daily Tribune, mahigit 60% ng mga negosyong sinuri ang hindi aktibong nagpapatupad ng technical controls sa paggamit ng AI ng empleyado, at humigit-kumulang 40% lamang ang lubos na tiwalang makagagawa sila ng kumpletong tala ng AI activity; babala ni Synology Philippines country manager Claire Huang: “Without clear visibility and control, sensitive business information may be shared with AI services without the IT actually being aware.”

Magkaiba ang puwang sa kontrol at ang puwang sa tala. Itinatakda ng kontrol kung sino ang maaaring gumamit ng isang serbisyo at kung anong uri ng impormasyon ang maaaring isumite rito. Ipinapakita naman ng tala kung ano ang nangyari pagkatapos: aling account ang gumamit ng tool, anong data ang na-access at kung may ipinadalang impormasyon sa labas ng organisasyon. Kung wala ang isa sa dalawa, mahirap siyasatin ang isang pagkakamali o hindi awtorisadong paggamit.

Halimbawa, maaaring may pahintulot ang empleyado sa isang file para sa karaniwang trabaho ngunit walang pahintulot na ilagay ang laman nito sa panlabas na AI service. Kailangang malinaw ang hangganang iyon sa patakaran at sa aktuwal na access. Mahalaga rin kung natatala ang paggamit ng mga tool na kusang pinipili ng empleyado, hindi lamang ang mga tool na bahagi ng opisyal na AI project.

Ang hiwalay na tanong sa pagbawi

Sa paglalahad ng Newsbytes.PH, 72.4% ng mga respondent ang nagpahayag ng kumpiyansang makabawi mula sa ransomware gamit ang protektadong backup, ngunit 25.4% lamang ang nagsabing lubos silang kumpiyansa. Kumpiyansa ang tinanong, hindi ang resulta ng isang nasaksihang recovery test.

Hindi sapat na may kopya ng data kung hindi malinaw kung gaano ito kabago, kung mababasa pa ito, at kung aling serbisyo ang dapat unang ibalik. May pagkakaiba rin ang pagpapanumbalik ng mga file at ang pagpapatakbong muli ng isang serbisyong umaasa sa mga account, pahintulot at magkakaugnay na sistema. Kapag mas maraming gawain ang umaasa sa parehong data na ginagamit ng AI, mas ramdam ang pagkaantala kung hindi maibalik ang mga serbisyong iyon.

Kaya dapat basahin nang magkahiwalay ang kumpiyansa sa backup at ang katiyakan sa bilis ng pagbawi. Mas matibay na batayan ang isang naitalang restore test: kung aling data ang naibalik, kung nagamit ito ng kaugnay na serbisyo at kung gaano katagal bago muling gumana ang operasyon. Hindi ipinapakita ng mga sagot sa survey kung natapos na ng mga respondent ang gayong pagsubok.

Checklist para sa pagpaplano ng imprastraktura

Maaaring isalin ang mga puwang na lumitaw sa survey sa isang audit na hindi nakatali sa tatak ng storage o AI tool. Ang layunin ay magkaroon ng ebidensiyang maaaring suriin sa sariling kapaligiran ng organisasyon, sa halip na umasa lamang sa pangkalahatang kumpiyansa sa isang produkto o deployment setup.

• Access: Ilista ang mga kategorya ng data na maaaring gamitin ng bawat AI tool at ang mga grupong may pahintulot sa mga ito. Tingnan kung naaalis ang access kapag nagbago ang tungkulin ng empleyado o tumigil ang paggamit ng tool.
• Paglabas ng data: Tukuyin kung aling impormasyon ang maaaring isumite sa panlabas na serbisyo, sino ang nagpapahintulot at kung paano ipinapatupad ang pasyang iyon. Isama ang mga tool na ginagamit sa araw-araw na gawain, dahil doon maaaring lumitaw ang agwat sa pagitan ng patakaran at aktuwal na paggamit.
• Monitoring: Suriin kung naiuugnay ang paggamit ng AI sa isang account, serbisyo at kategorya ng data. Kung may bahaging hindi nakikita sa tala, dapat matukoy kung aling tool o daan ng data ang lumilikha ng puwang na iyon.
• Backup at recovery: Tukuyin ang data at mga serbisyong kailangang maibalik nang una. Itala kung protektado ang mga backup laban sa pagbabago at kung naibalik na ang mga ito sa isang aktuwal na pagsubok, kasama ang oras at resulta.

May kaugnayan ang pagpili ng sariling pasilidad, cloud o pinagsamang setup sa kung saan nakaimbak at dumaraan ang data. Gayunman, kailangan pa ring gumana ang mga pahintulot, tala at proseso ng pagbawi sa bawat bahaging ginagamit ng organisasyon. Para sa isang planong palawakin ang AI, ang hindi nasasagot na tanong ay hindi lang kung may sapat na kapasidad ang sistema, kundi kung mapapatunayan ang kontrol at pagbawi kapag kailangan na ang mga ito.

Basahin din:

• $221M climate-tech programa: hindi direktang grant ang buong pondo
• Bitwarden o 1Password: malaking agwat sa presyo, maliit sa seguridad
• AI detector bilang ebidensiya? Maaaring estilo ang napagkakamalang AI