Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
GenIA без системы управления? Риск очевиден — и ответственность ложится на плечи ИТ-отдела
Во многих компаниях инструменты генеративного ИИ уже используются еще до прохождения ИТ-проверки. Эта реальность отражает скорость, с которой генеративный ИИ набирает популярность, движимый законным стремлением к повышению производительности, но часто без необходимой поддержки для обеспечения безопасности, эффективности и стратегического соответствия.
Исследование RSM показывает, что 91% средних компаний уже используют генеративный ИИ на каком-то уровне своей деятельности. Тем не менее, 41% сообщают о трудностях с качеством данных, а 39% указывают на недостаток внутренних возможностей для эффективного использования этих решений.
Эти цифры указывают не на проблему с самой технологией, а на проблему с тем, как она внедряется. Когда нет четких критериев использования , определенных обязанностей или прозрачности процессов, генеративный ИИ может в итоге дать меньше, чем обещает, даже при значительных инвестициях.
В этом контексте ИТ-управление выходит на первый план. Не как барьер для инноваций, а как структура , которая позволяет организации последовательно .
В этой статье мы рассмотрим, как можно построить такую систему управления, какие практики лежат в основе ее применения и как Skyone способствует созданию более подготовленной и безопасной среды для GenAI.
Приятного чтения!
Нередко новый инструмент генеративного ИИ проникает в повседневную работу компании косвенно, будь то через любопытную маркетинговую Однако то, что начинается с малого, быстро становится структурным. И когда требуется помощь ИТ-отдела, решение часто уже находится в эксплуатации, интегрировано (или нет) и данные циркулируют.
Такое новое организационное поведение — децентрализованное, экспериментальное и ускоренное — требует иного подхода. Управление ИТ становится меньше связано с контролем и больше с оркестровкой архитектурой , политиками безопасности, стандартами соответствия и реальными целями компании.
Исследование AuditBoard помогает проиллюстрировать эту срочность: более 90% компаний уже используют GenAI, но только 25% имеют формальную программу управления ИИ . Большинство продолжают импровизировать, и тогда терпит неудачу не сам ИИ, а среда, которая его не поддерживает.
Благодаря управлению ИТ-инфраструктурой, она переходит от реактивной позиции к четкому руководству трансформацией. Она может создавать критерии, избегать дублирования, предвидеть риски и гарантировать, что ИИ служит бизнесу, а не наоборот.
Эта отправная точка приводит нас к следующей теме: что необходимо определить, прежде чем внедрять GenAI в производство? Потому что, когда фундамент хорошо продуман, влияние ИИ перестает быть точечным и становится стратегическим.
инструмента генеративного ИИ в повседневную жизнь — это не просто техническое одобрение: это ответственность . И именно управление преобразует эту ответственность в ясность: кто его использует, для каких целей, при каких условиях и на основе каких данных.
Управление не просто устанавливает правила, оно создает условия для того, чтобы ИИ мог создавать реальную ценность . Без него использование может происходить, но оно, как правило, носит спорадический, непоследовательный характер и его трудно поддерживать в течение длительного времени.
Ниже мы перечислим основные элементы, которые необходимо определить для безопасного, стратегического и прибыльного внедрения генеративного ИИ в производственную среду:
- Применимые, а не просто формальные руководства : управление начинается с практических критериев, а не с общих инструкций. Определение того, в каких случаях можно использовать ИИ, с какими ограничениями и для каких профилей, помогает избежать недоразумений и обеспечивает командам автономию и ответственность;
- Контекстуализированные, а не теоретические риски : оценка рисков не означает блокирование инноваций, а скорее прогнозирование возможных ограничений для их упреждающего устранения. Конфиденциальные данные, критически важные интеграции и зависимость от поставщиков — это моменты, требующие внимания с самого начала;
- Прозрачность как союзник эволюции : наличие записей об использовании, журналов и оповещений помогает понять, как ИИ используется на практике, и позволяет корректировать стратегии на основе фактов, а не предположений;
- Люди, готовые работать с интерпретационными технологиями : GenAI зависит от намерений пользователя. Поэтому обучение — это не второстепенный вопрос. Когда люди понимают, что они делают, и что инструмент может или не может дать, его использование становится более эффективным, этичным и надежным.
- Показатели, связанные с реальностью бизнеса : управление — это не контроль ради контроля. Речь идёт о понимании того, действительно ли технология вносит свой вклад. Поэтому определение чётких показателей с самого начала позволяет оценить реальное воздействие и внести корректировки без траты времени и ресурсов.
Четко определив эти моменты, ИТ-отдел может обеспечить надежное внедрение GenAI без импровизации и с возможностью масштабирования. Именно на этом фундаменте начинают проявляться преимущества, как мы увидим в следующем разделе.
Когда GenAI внедряется без предварительного планирования, ИТ-отдел становится пассивным наблюдателем. Когда же он внедряется со стратегией, ИТ-отдел берет на себя роль архитектора трансформации. И это различие меняет всё : влияние, масштаб и восприятие технологии как актива, а не риска.
Благодаря управлению, GenAI перестает быть изолированным экспериментом и становится частью структуры компании. Это позволяет безопасно , обеспечивать соблюдение стандартов целостности , а автоматизированные процессы становятся отслеживаемыми, проверяемыми и воспроизводимыми с высоким качеством.
ИТ-отдел также начинает работать с большей экономией средств. Вместо множества разрозненных инструментов, несвязанных инициатив и постоянной переработки происходит рационализация . Выявляются общие сценарии использования, стандартизируются решения, повторно используются интеграции, и цикл внедрения становится более последовательным.
Но, пожалуй, главное преимущество заключается в принятии решений . Благодаря хорошо управляемым данным, моделям, работающим в рамках заданных ограничений, и надежным результатам, GenAI перестает быть азартной игрой и становится реальной поддержкой бизнес-решений. ИТ-отдел перестает заниматься тушением пожаров и начинает предвидеть сценарии. На практике наиболее очевидные преимущества этой стратегии включают в себя:
- Повышение производительности при соблюдении правил безопасности : автоматизация оперативных задач консолидируется без ущерба для протоколов безопасности. Это позволяет избежать переделок, сократить время реагирования и обеспечить более устойчивый прогресс.
- Ответственное обращение с данными : ИТ-отдел берет на себя контроль над тем, как данные вводятся, обрабатываются и используются инструментами ИИ, обеспечивая соответствие требованиям , конфиденциальность и большую уверенность в получаемых результатах;
- Сокращение структурных затрат : за счет стандартизации инструментов и избегания дублирования организация сокращает расходы, связанные с лицензиями, технической поддержкой и временем, затрачиваемым на импровизированные интеграции;
- Более быстрые и обоснованные решения : благодаря результатам , GenAI повышает качество анализа и снижает зависимость от субъективных оценок, ускоряя действия с меньшим риском;
- Обеспечение прозрачности и контроля над всем жизненным циклом ИИ : от ввода данных до получения результатов, ИТ-специалисты могут отслеживать, корректировать и развивать использование технологии на основе фактических данных, а не методом проб и ошибок.
При наличии четкой стратегии ИТ перестает быть просто линией поддержки и становится центром трансформации с помощью GenAI. Но лидерство не может быть устойчивым за счет импровизации. Для превращения руководящих принципов в практику и надежную рутину необходима структура .
Именно здесь системы управления : не как жесткие модели, а как инструменты, помогающие преобразовать технические решения в организационную согласованность. Давайте посмотрим, как это применить на практике?
Внедрение генеративного ИИ требует не только благих намерений, но и структуры . И управление ИТ может опираться на концептуальные основы для ускорения этого построения на прочном фундаменте.
Такие модели, как ITIL ( Information Technology Infrastructure Library) и COBIT ( Objectives for Information and Related Technologies), остаются важными ориентирами.
- ITIL, организуя ИТ-услуги с упором на непрерывную ценность и операционную прозрачность;
- С другой стороны, COBIT предлагает мост между технологией и стратегией, связывая технические решения с направлением развития бизнеса.
Однако, когда речь идет о генеративном искусственном интеллекте, одним из наиболее актуальных руководств является ISO/IEC 38500, именно благодаря его способности согласовывать этику, ответственность и лидерство с использованием технологий.
ISO/IEC 38500 — это международный стандарт , определяющий принципы корпоративного управления информационными технологиями. В отличие от других стандартов , он не описывает процессы, а скорее направляет действия руководства (совета директоров, советов, комитетов) в отношении того, как следует управлять ИТ для выполнения своей этической, стратегической и социальной роли в организации.
В случае генеративного ИИ это приобретает новый уровень актуальности . В конце концов, мы говорим об инструментах, которые создают контент, взаимодействуют с аудиторией, принимают автоматизированные решения и учатся на основе бизнес-данных. Это требует четкой политики в отношении того, что можно и чего нельзя делать, кто несет ответственность за каждое использование и как обеспечить прозрачность и отслеживаемость.
ISO/IEC 38500 помогает компаниям определить эти руководящие принципы на институциональном уровне. Он укрепляет такие принципы, как ответственность, прозрачность, стратегическое соответствие, соблюдение требований и этичное поведение. Следуя этому подходу, организация демонстрирует зрелость не только в техническом, но и в организационном плане, внедряя GenAI с управлением, выходящим за рамки ИТ и пронизывающим все сферы руководства .
Но, как известно, не каждая компания начинает с этого. И когда GenAI внедряется без этой минимальной структуры, то, что казалось прогрессом, может превратиться в переделки или риски. Именно это мы рассмотрим в следующем разделе: основные моменты, на которые следует обратить внимание, и как их избежать, прежде чем они станут проблемами. Читайте дальше!
Не все неудачи связаны с плохой технологией. Многие возникают из-за благих намерений, но плохо реализованных решений. А в случае с генеративным ИИ этот разрыв между ожиданиями и реальностью может дорого обойтись.
Опрос , Массачусетским технологическим институтом и опубликованный журналом Fortune , показывает, что 95% руководителей, внедривших генеративный ИИ в своих компаниях, уже сталкивались с инцидентами, связанными с этой технологией. Еще более тревожно: только 2% организаций соответствуют минимальным стандартам ответственного использования.
Среди наиболее распространенных проблем:
- Инструменты, предоставленные различными отделами без согласования с ИТ-отделом;
- конфиденциальных данных сопряжено с риском утечки или нарушения безопасности;
- Контент создается без возможности отслеживания , что затрудняет аудит и внесение исправлений;
- Автоматизированные процессы выходят из-под контроля, что ставит под угрозу согласованность .
Проблема редко возникает внезапно. Она накапливается, пока не становится слишком масштабной, чтобы её игнорировать. Когда ИТ-отдел пытается вмешаться, он обнаруживает фрагментированную среду , устойчивую к стандартизации, неорганизованные данные и высокие затраты на «наведение порядка».
Чтобы избежать такого сценария, управление должно присутствовать с самого начала . Не для того, чтобы препятствовать использованию ИИ, а для того, чтобы обеспечить его разумное использование. Это означает:
- Включите ИТ-специалистов в первоначальные решения, касающиеся GenAI;
- Приоритет следует отдавать вариантам использования с потенциалом масштабируемости и низким уровнем риска ;
- Установить минимальные стандарты безопасности, интеграции и отслеживаемости;
- Расширяйте возможности пользователей в соответствии с бизнес-контекстом ;
- Отслеживайте использование с помощью показателей , соответствующих стратегии компании.
Без этих предпосылок потенциал GenAI теряется в результате разрозненных попыток. С ними каждый сделанный шаг становится созданием ценности, а не корректировкой курса.
Теперь, когда мы рассмотрели, что может пойти не так, давайте посмотрим, что может пойти правильно. Давайте посмотрим, как Skyone работает над тем, чтобы сделать управление с помощью генеративного ИИ жизнеспособным, простым и масштабируемым в условиях реального бизнеса.
Компания Skyone работает на стыке теории и практики. Мы знаем, что большинство компаний не начинают с нуля. У них уже есть устаревшие системы, разрозненные данные, команды с разным уровнем зрелости и необходимость быстро внедрять инновации. Поэтому наше предложение заключается не в том, чтобы изобретать велосипед, а чтобы помочь генеративному ИИ работать с тем, что уже есть у компании , скоординированным, отслеживаемым и масштабируемым образом.
Мы работаем над тем, чтобы ИТ-технологии могли:
- Чтобы иметь реальное представление о том, где и как используется ИИ;
- Разрабатывайте политику, которая имеет смысл для бизнеса, а не только для соблюдения нормативных требований ;
- Интегрируйте GenAI в существующие системы , обеспечив контроль и безопасность;
- Соединение данных и автоматизации с обеспечением сквозной отслеживаемости
- Поддержка бизнес-направлений без ущерба для технической согласованности .
Мы достигаем этого с помощью платформы, которая объединяет инфраструктуру, безопасность, управление и облачные вычисления , используя подход, учитывающий реалии и срочность каждой организации. На практике это означает снятие с ИТ-отдела бремени «полиции инноваций» и позиционирование его как стратегического партнера в трансформации.
Если вы хотите понять, как применить это видение в вашей компании, поговорите с одним из наших специалистов! В Skyone мы готовы помочь вашей компании выйти за рамки импровизации и обеспечить реальную ценность.
Управление не является синонимом чрезмерного контроля. Оно задает направление развитию технологий, когда они обретают автономию. В случае с GenAI, где решения автоматизированы, контент генерируется массово, а конфиденциальные данные свободно циркулируют, именно это направление отделяет прогресс от уязвимости .
В этой статье мы хотим подчеркнуть, что ИТ-отдел больше не может оставаться в стороне от решений, касающихся ИИ. Он должен быть в центре внимания . Не для централизации, а для формулирования . Только таким образом организация сможет создать согласованные критерии, обеспечить отслеживаемость, безопасно интегрировать решения и предотвратить превращение инноваций в последовательность импровизированных и неустойчивых решений.
Но есть и второй, не менее важный момент: управление невозможно без подготовленной инфраструктуры . И вот здесь на помощь приходит облако, не как конечная цель, а как основа. Именно в облаке данные организуются, обеспечивается интеграция, и становится возможным контроль без ущерба для бизнеса.
Если ваш ИТ-отдел хочет возглавить внедрение GenAI с эффектом и легитимностью, следующим шагом будет обеспечение готовности основы. Для этого мы рекомендуем прочитать статью «Цифровая трансформация: от облака к искусственному интеллекту» . В ней мы показываем, как облако становится прямым союзником управления и как подготовить вашу компанию к тому, чтобы ИИ стал не просто модой, а реальной эволюцией.
Управление генеративным ИИ выходит за рамки понимания самой технологии. Речь идёт о структурировании среды таким образом, чтобы она функционировала целенаправленно, безопасно и оказывала реальное воздействие. И в процессе этого всегда возникают вопросы.
В этом разделе мы отвечаем на наиболее часто задаваемые вопросы о роли ИТ, облачных технологий и управления в ответственном и стратегическом внедрении генеративного ИИ.
1) Как ИТ-специалистам следует подготовиться к внедрению инструментов генеративного искусственного интеллекта?
ИТ-специалистам необходимо предвидеть использование ИИ, а не реагировать на него. Это начинается с четкого определения ролей, разработки практических (а не только формальных) политик и обеспечения прозрачности потоков данных и автоматизации. Также важно создать критерии внедрения, установить минимальные меры безопасности и расширить возможности пользователей на основе реальных бизнес-рисков и целей. Подготовка заключается не в блокировании использования, а в обеспечении его безопасного и осуществимого применения в масштабах предприятия.
2) Какова роль облачных технологий в управлении генеративным искусственным интеллектом?
Облачные технологии — это основа, которая делает возможным управление без препятствий для инноваций. Именно здесь компании могут безопасно объединять данные, автоматизировать процессы с отслеживаемостью и внедрять механизмы контроля, которые действительно работают в производственной среде. Благодаря облаку ИТ-отдел может интегрировать GenAI в существующую экосистему, отслеживать использование с помощью согласованных показателей и масштабироваться по мере развития бизнеса.
3) Необходимо ли привлекать ИТ-специалистов к выбору инструментов GenAI?
Да, это необходимо. Не для создания барьеров, а для обеспечения соответствия выбора архитектуре, стандартам безопасности и реальным потребностям компании. Принимая решение изолированно, организация рискует создать фрагментированную, дорогостоящую и трудно контролируемую среду. При поддержке ИТ-специалистов можно преобразовать разрозненные инициативы в интегрированные, безопасные и масштабируемые решения.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.