Зачем компаниям, использующим ИИ, внедрять систему управления искусственным интеллектом

С расширением сферы и сценариев применения растет и сложность ИИ – больше моделей, больше данных, больше интеграций и зависимостей. Следовательно, больше уязвимостей, рисков и трудностей в контроле работы моделей. Компании, использующие ИИ, как правило, понимают, что работа искусственного интеллекта – это сложный процесс, требующий правильной организации, в том числе с точки зрения обеспечения ИБ. Но не хватает рук, бюджета, горят сроки по важным задачам, и подход к управлению ИИ долго остается бессистемным, в виде исторически сложившихся рабочих процедур и отдельных тематических инструкций.

Классические ИТ-системы используют заранее заложенную в них логику. Их работа прозрачна и предсказуема. ИИ играет по другим правилам. Модели принимают решения на основе обучающих данных и статистических закономерностей. Поведение моделей нестатично и может меняться при поступлении новых данных или изменении сценариев применения. Ландшафт ИИ-систем и инструментов в компаниях тоже развивается – тестируются и вводятся в эксплуатацию новые модели, создаются новые интеграции, модели встраиваются в продукты компаний.

На этом фоне становится все сложнее контролировать работу моделей, логика принятия решений все менее очевидна. Кроме того, с использованием ИИ меняется ландшафт рисков, увеличивается площадь кибератак, требуются новые подходы к управлению безопасностью.

Для обеспечения прогнозируемой и безопасной работы ИИ-систем компании нужна соответствующая инфраструктура управления искусственным интеллектом, которая обеспечит управление жизненным циклом ИИ-систем, источниками и методами обучения моделей, механизмами и инструментами безопасности.

С ростом роли и степени интеграции искусственного интеллекта в различных сферах развивается и регулирование ИИ. Нормативные требования к использованию ИИ уже включены в российское и международное законодательство. Например, Федеральный закон № 149-ФЗ и европейский AI Act. Также у российских законотворцев в разработке находится ряд инициатив - Кодекс этики в области ИИ, стандарты ГОСТ Р по безопасности ИИ.

И все это – только первые шаги в регулировании столь сложных и быстро интегрирующихся технологий. Появятся новые нормативные акты и новые требования, учитывающие растущий ландшафт угроз.

Для выполнения нормативных требований, как действующих, так и новых, компаниям потребуется внесение изменений в процессы и технологии, связанные с использованием искусственного интеллекта. Реализация такой задачи с неуправляемыми процессами выглядит проблематично.

Чтобы достичь соответствия действующим и быть готовыми к появлению новых требований, компании внедряют системы управления ИИ. Часто в качестве методологической базы используются национальные и международные стандарты в области управления ИИ, например, ISO/IEC 42001 (системы управления ИИ) и NIST AI Risk Management Framework. Это позволяет не изобретать систему с нуля, а адаптировать проверенные подходы под специфику бизнеса.

Система управления искусственным интеллектом (СУИИ) представляет собой комплекс политик, процессов и инструментов, который обеспечивает прозрачное, контролируемое и безопасное использование ИИ в компании. Главные задачи СУИИ – сделать работу с технологией предсказуемой и дать компании четкое понимание того, где и как работает каждая модель, кто за нее отвечает и каким требованиям она должна соответствовать на всех этапах ее жизненного цикла.

Применяя ИИ без системного управления и надзора, компании рискуют столкнуться с финансовыми, репутационными и регуляторными рисками. Риски могут быть связаны с недостатками работы или обеспечения безопасности инструментов искусственного интеллекта.

Внедрение системы управления сегодня – необходимый шаг, который делает работу с ИИ предсказуемой и безопасной. Компании, использующие ИИ, но не выстраивающие процессы управления, теряют контроль над собственной цифровой инфраструктурой.

Эффективно работающая система управления ИИ — мощный инструмент превращения непредсказуемости в управляемый процесс. Она дает прозрачность, обеспечивает соответствие требованиям, повышает доверие к технологии внутри компании и со стороны клиентов.