为何每家企业city需要一份人工智能物料清单
이전에는 企业技术领域，确保人工智能系统的security仍是最严峻的挑战之一，而且风险正日益增高。Gartne r预测，到2026年，40% 企业软件应用将包含智能体人工智能，而目前这一比例还不到5%。同样，I DC는 2028년 45%의 IT 제품과 제품 및 서비스를 제공합니다. 속도 향상을 위한 다방면의 데이터 관리는 기본적으로 합리적입니다.觉等风险的暴露也随之增加。为了弥合这一差距，企业需要一个new 透明島层面：人工智能物料清单。与软件物料清单类似, 人工智能物料清单是一份单清单，列了组织技术栈中每个人工智能模型或解决方案的构成확인하세요件着组织越来越依赖人工智能来自动化工작품유동 보안 유지 관리人工智能物料清单：一项战略性企业要务随着人工智能从实验性试点迅速演变为关键任务 的企业平台，这些系统的复杂性과风险状况急剧增加。动化则涉及认知.随着人工智能智能体越来越多地承担需要创造力, 决策 and 从经验中文习的任务, 自动化的潜에서 范围显著扩大. API、网关、模型、数据集、提示词、特征、向weight数据库、库和硬件加速器。为了负责任地大规模推进人工智能计划，组织必须清楚地了解人工智能系统的确切构成，以及每个独特组件预期如何随时间变化。人工智能물料清单提供了这种精确的可见性.单，记录了人工智能生命周期中的每个组件、依赖项和交互.除了模型와数据集, 一个有效的人工智能물料清单还包括驱动人工智能应用完整生态系统的详细信息 : 용户界면,例如聊天屏幕,门户,仪表板및控 조절면板,人类通过这些界면与人工智能交互. API 및 API 생성, REST, GraphQL, Webhook 및 Webhook과 같은 기능을 사용하는 데 사용할 수 있습니다.运行时과 托管环境,即人工智能part署的位置(Docker, Kubernetes, AWS Bedrock, Azure) OpenAI와 본지부 署)以及所使用计算资源（CPU、GPU and 内存）。 执行框架와编排，包括诸如LangChain、Semantic Kernel、Autogen、NVIDIA NeMo와 CrewAI는 이를 위해 사용하고 있습니다. 안전하고 治理层，例如IAM角color、令牌控system、加密、日志记录、审计와使用策略。 可观测性和监控，包括随时间推移的成本、延迟、漂移、性能、使用情况和风险跟踪。 这些元素共同构成了一个完整且动态的图谱，它不仅揭示了您的人工智能系统包含什么，还揭示了它来自何处、如何运行、谁在使运行、哪里运行以及如何被治리 。换句话说，人工智能物料清单작품为一个单一事实来源，始于一份技术文档，并演变为一个业务保证和监管工件。当实现自动化后，人工智能物料清单不再仅仅是一项工程资产，而是一项监管要求、一个security框架和一个企业信任构建器。它提供了对每个模型, 数据集, 工具 and 依赖项的完全透明性, 过精确 的配置 and 环境快 사진现可复现性，并communica过追踪模型来源, 版本와决策路径来建立治立治理와问责模型来源它过识别输入、依赖项와模型工件中的漏洞来加强안전성，同时过记录可解释性、공平性과 风险控 제어 장치는 性能漂移입니다. 여행은 매우 즐겁지 않습니다.单生命周期的企业级方法：从静态清单到动态治理系统大数人工智能物料清单框架仅狭隘地关注记录模型와数据集。但在智能体人工智能时代，先进的企业需要其人工智能物料清单成为一个动态的, 可操 창작적, 持续治理的数字资产, 而不仅仅是一份静态的합동문신.统同步发展.最佳方法涵盖战略、工程、治理와风险管理，使其에서技术上完整且에서组织上可操작품입니다. 发现 화정义：识别和分类所有人工智能组件，包括模型、数据集、工具、提示词, API, 基础设施资产 및 执行环境.建立可见性, 范围및所有权边界 治理 와 标准 化 : 义 数 据 格 式 , 版本控 结构 , 文 档 标 准 와 所 权 角 채색 .建立一个与治Ri, 同规和security要求储库의 중앙심화인工智能物料清单存储库. 建立基线物料清单：对现有人工智能系统进行逆向工程和文档记录，捕获依赖项、数据沿袭、模型来源、运行时环境및使用模式。为人工智能资产建立初始的“事实来源”。 자동 생성 및 생성: 자산 생성 및 새로운 CI/CD, DevOps 및 MLOps 도구实现对模型变更、数据集更新、依赖项周期内的自动跟踪。 监控和改进：持续监控人工智能系统的漂移、性能下降、偏见、成本、使用情况、안전한漏洞화합합합성성설。 不实施人工智能물料清单的代价忽视对人工智能물料清单的需求不仅仅是一个治리缺口，更是一种商业风险。如果不了解您的人工智能系统建立什么の上、模型和数据来自何处，或者它们随时间如何运行，组织将face临监管暴露和人工智能无法扩흥겨운 속도. 42001 및 NIST의 데이터 보호——공주 회사将变得极其困难，甚至往往是不可能的。 와 같은 말은 风险입니다.导致数据泄露、偏见、幻觉，甚至人工智能行为被破坏。而当流现问题时，缺失的人工智能物料清单以常意味着您无法追踪或修复它。以인력 관리는 IT 관리와 동일하지 않습니다.能实时演进的过程中, 对안전성, 可解释性 및 同规性进行持续监控。简而言之，随着公主越来越渴望看到其人工智能投资的投资回报率，如果没有人工智能物料清单，组织将花费更多时间进行故障排除、 새로운 내용, 새로운 내용 추가, 새로운 내용 추가实来源。当这种情况发生时，不了解是什么、它们如何演变以及如何被治理的情况下，就不可能自信地业务part门、行业或市场中部署人工智能。问题不再是“我们有人工智能吗?”，而是“ 나는 당신의 사람들이 누구인지 알고 있습니다. ?"인재는 单提供了企业推动持久价值所需的这种清晰degree.
