Unlocking Performance Potential

Marcello Cini, a distinguished Italian physics and epistemiology academic, wrote in 1968, seven years before 'Apple I' was built: "I am quite convinced that in the next twenty or thirty years we will see a development in the computer industry resulting from the increase in private computer consumption, exactly analogous to what private automobile consumption has been [...]. This development will introduce forms of further selection, further subservience, further competition, and imprisonment of man in an increasingly relentless logic, mainly due to private consumption. It is clear that, if, from an economic point of view, this is an industry that can truly give development to the system entirely analogous to that of private motorization, it risk enslaving the individual in a consumption that narcotizes him..."

Almost 60 years later that very same prophecy resounds truer than ever. AI, immersive reality interfaces, and next generation computing and connectivity are becoming so pervasive that they have the potential to give humans super powers, re-imagine economies, and make government bureaucracies invisible. But they are also forcing society to reflect on the consequences in terms of job replacement , misinformation , mental health and more.

This presentation will argue that societies should to shape a future where technology innovation is used not only to increase productivity, but also to address grand challenges, such as climate change, migration, water conservation, equal access to health and education. A future where technology innovation is developed and used respecting human values, like dignity, personal achievement, appreciation, equity, openness, and empathy.

This human centric journey can only be achieved through collaboration across public sector, private sector, people and communities. A collaboration founded not on delegating or abstaining from making decisions, but on every individual and every organization acting responsibly - “I think individual abstinence is not a solution to exploitative practices. A company’s policy change should be the response” said Arvind Narayanan, director of Princeton’s Center for Information Technology Policy .

Enterprises, particularly technology companies at the center of the revolution, that embrace this ambitious human-centric vision, will not only contribute addressing societal challenges, but also push the frontier of innovation gaining competitive advantage and building new markets .

Wiele dzisiejszych organizacji nadal korzysta z technologii sprzed dziesięcioleci do zabezpieczania swoich sieci - VPN i starsze zapory sieciowe nie zostały stworzone z myślą o świecie chmury obliczeniowej, aplikacji SaaS lub pracy zdalnej. W międzyczasie złośliwi aktorzy stają się coraz bardziej wyrafinowani i wykorzystują coraz większe powierzchnie ataku organizacji. W tej prezentacji przedstawimy ramy bezpieczeństwa Zero Trust i omówimy, w jaki sposób ta architektura sieci jest niezbędna dla przyszłości cyberbezpieczeństwa.

• boks
• jogging
• seans saunowy
• pływanie 

Normy i trendy w cyberbezpieczeństwie: Jak wypada Twoja firma?

Wiele mówi się o najlepszych praktykach w zakresie cyberbezpieczeństwa, które firmy powinny stosować, ale ile z nich faktycznie je stosuje? Jakie są obecnie główne luki w cyberbezpieczeństwie przedsiębiorstw i co trzeba zrobić, aby wyróżnić swoją firmę z branży w dobry sposób?

Poznaj odpowiedzi podczas warsztatów, które podkreślają kluczowe trendy oraz luki w cyberbezpieczeństwie w oparciu o wyniki badania IDC Cybersecurity Capabilities Assessment Framework. Analitycy IDC zaoferują również wskazówki, jak pokonać przeszkody, które utrudniają przyjęcie bardziej skutecznych praktyk cyberbezpieczeństwa dla typowej firmy. 

Kluczowe wnioski z tego webinarium będą obejmować:

• Uzyskanie informacji na temat powszechnych luk w cyberbezpieczeństwie przedsiębiorstw.
• Poznanie kluczowych trendów w cyberbezpieczeństwie, w tym pojawiających się zagrożeń, technologii i strategii w zakresie cyberbezpieczeństwa.
• Uzyskanie praktycznych wskazówek w celu poprawy cyberbezpieczeństwa organizacji.

Każdy system uczenia maszynowego jest projektowany przez ludzi w celu osiągnięcia określonych celów. Mogą być one tak łagodne, jak identyfikacja kotów i psów w zbiorze zdjęć (w celu uzyskania lepszych wyników wyszukiwania), jak i tak konsekwentne, jak przewidywanie, czy oskarżony prawdopodobnie popełni kolejne przestępstwo w przyszłości (przy podejmowaniu decyzji o przedterminowym, warunkowym zwolnieniu z więzienia). Pomiędzy zdefiniowaniem ogólnego celu a skalibrowaniem systemu w taki sposób, by zapewniał on pożądane rezultaty, istnieje długa droga. Nawet w systemach typu black-box testy i kalibracja są przeprowadzane przez ludzi. Z tą władzą wiąże się ogromna odpowiedzialność. Czy inżynierowie i naukowcy zajmujący się danymi są świadomi tego, jak ich "techniczne" decyzje mogą wpłynąć na użytkowników końcowych i nas jako społeczeństwo? Jak możemy współpracować, w różnych rolach, aby zapewnić społeczną odpowiedzialność systemów ML/AI, nie tylko za ich (nieuniknione) błędy, ale także za kompromisy, które niosą poważne konsekwencje?