Dlaczego każde przedsiębiorstwo potrzebuje zestawienia materiałów opartego na sztucznej inteligencji

Zabezpieczanie systemów AI pozostaje jednym z najtrudniejszych wyzwań w dzisiejszej technologii korporacyjnej. A stawka jest coraz wyższa. Gartner przewiduje, że w 2026 roku 40% aplikacji oprogramowania dla przedsiębiorstw będzie zawierać sztuczną inteligencję opartą na agentach, w porównaniu z mniej niż 5% obecnie. Podobnie, IDC Przewiduje się, że do 2028 roku 45% interakcji z produktami i usługami IT będzie wykorzystywać agentów jako główny interfejs. Wyścig o wdrożenie sztucznej inteligencji (AI) wyprzedza wiedzę większości organizacji na temat faktycznego działania tych systemów, a wraz z tym pośpiechem rośnie narażenie na zagrożenia, takie jak zatrucie modelu, wyciek danych, stronniczość i halucynacje. Aby zniwelować tę lukę, przedsiębiorstwa potrzebują nowego poziomu przejrzystości: zestawienia materiałów AI (AI BOM).

Podobnie jak zestawienie materiałowe oprogramowania, zestawienie materiałowe AI (AI BOM) to kompleksowy wykaz elementów każdego modelu lub rozwiązania AI w ramach stosu technologicznego organizacji. Buduje ono przejrzystość w całym przedsiębiorstwie oraz ułatwia audyt i adaptację do zmieniających się warunków biznesowych. Ponieważ organizacje coraz bardziej polegają na sztucznej inteligencji (AI) w automatyzacji przepływów pracy i podejmowania decyzji, zestawienie materiałowe AI (AI BOM) stanowi niezbędną podstawę dla odpowiedzialnych, bezpiecznych i podlegających audytowi operacji AI.

Wykaz materiałów AI: Strategiczny imperatyw przedsiębiorstwa

Wraz z szybką ewolucją sztucznej inteligencji (AI) od pilotaży eksperymentalnych do platform korporacyjnych o znaczeniu krytycznym, złożoność i profil ryzyka tych systemów dramatycznie rosną. Podczas gdy tradycyjna, bardziej ustrukturyzowana automatyzacja jest logiczna, oparta na regułach i systematyczna, automatyzacja agentowa opiera się na poznaniu. W miarę jak agenci AI coraz częściej podejmują się zadań wymagających kreatywności, podejmowania decyzji i uczenia się na podstawie doświadczeń, potencjalny zakres automatyzacji znacząco się rozszerza. Jednocześnie, w przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, systemy AI składają się z wielu współzależnych komponentów, takich jak interfejs użytkownika (UI), interfejsy API, bramy, modele, zestawy danych, komunikaty, funkcje, wektorowe bazy danych, biblioteki i akceleratory sprzętowe. Aby właściwie i odpowiedzialnie realizować inicjatywy AI na dużą skalę, kluczowe jest, aby organizacje dokładnie rozumiały, co składa się na systemy AI i jak każdy z ich unikalnych komponentów ma się zmieniać w czasie.

Zestawienie materiałów AI zapewnia dokładnie taki poziom widoczności. To ustrukturyzowany spis, który obejmuje każdy komponent, zależność i interakcję w całym Cykl życia sztucznej inteligencjiOprócz modeli i zestawów danych, skuteczne zestawienie materiałów AI zawiera szczegółowe informacje na temat dotychczasowy pełny ekosystem, który zasila aplikację AI:

• Interfejsy użytkownika (UI) takie jak ekrany czatów, portale, pulpity nawigacyjne i panele sterowania, gdzie ludzie wchodzą w interakcję ze sztuczną inteligencją.
• API i integracje w tym REST, GraphQL, webhooki i łączniki systemowe, które umożliwiają sztucznej inteligencji interakcję z aplikacjami korporacyjnymi.
• Środowisko wykonawcze i hostingowegdzie wdrażana jest sztuczna inteligencja (Docker, Kubernetes, AWS Bedrock, Azure OpenAI i lokalnie) i wykorzystywane są zasoby obliczeniowe (procesor, procesor graficzny i pamięć).
• Struktura wykonania i orkiestracja w tym narzędzia takie jak LangChain, Semantic Kernel, Autogen, NVIDIA NeMo i CrewAI, które zarządzają monitami, przepływami, wywoływaniem narzędzi i zachowaniem agentów.
• Warstwy bezpieczeństwa i zarządzania takie jak role IAM, kontrola tokenów, szyfrowanie, rejestrowanie, audyty i zasady użytkowania.
• Obserwowalność i monitorowanie w tym śledzenie kosztów, opóźnień, dryftu, wydajności, wykorzystania i ryzyka w czasie.

Elementy te łączą się w całość kompletna i dynamiczna mapa co ujawnia nie tylko co zawiera Twój system AI, Ale gdzie pochodzi z, jak się zachowuje, kto go używa, gdzie działa i jak jest zarządzanyInnymi słowy, BOM AI służy jako pojedyncze źródło prawdy, które zaczyna się jako dokument techniczny i rozwija się w zapewnienie bezpieczeństwa biznesowego i artefakt regulacyjny.

Po zautomatyzowaniu zestawienie materiałów AI nie jest już tylko zasobem inżynieryjnym, lecz wymogi regulacyjne, ramy bezpieczeństwa i budowniczy zaufania przedsiębiorstwaZapewnia pełną przejrzystość każdego modelu, zestawu danych, narzędzia i zależności, umożliwia powtarzalność dzięki precyzyjnym migawkom konfiguracji i środowiska oraz ustanawia zarządzanie i rozliczalność poprzez śledzenie pochodzenia modelu, wersji i ścieżek decyzyjnych. Wzmacnia bezpieczeństwo poprzez identyfikację luk w zabezpieczeniach danych wejściowych, zależności i artefaktów modelu, jednocześnie wspierając globalne ramy zgodności regulacyjnej poprzez udokumentowaną wyjaśnialność, uczciwość i kontrolę ryzyka. Ponadto zwiększa audytowalność poprzez utrzymywanie niezmiennych, kompleksowych rejestrów zmian w systemie, zmian wydajności i zachowania modelu w czasie.

Podejście korporacyjne do cyklu życia zestawienia materiałów AI: od statycznego spisu materiałów do żywego systemu zarządzania

Większość frameworków AI BOM koncentruje się na dokumentowaniu modeli i zbiorów danych. Jednak zaawansowane przedsiębiorstwa w erze agentowej AI potrzebują, aby ich AI BOM było żywym, operacyjnym i stale zarządzanym zasobem cyfrowym – a nie tylko statycznym dokumentem zgodności. Najbardziej efektywne organizacje dbają o to, aby ich AI BOM ewoluowało wraz z ekosystemem AI. Najlepsze podejście obejmuje strategię, inżynierię, zarządzanie i zarządzanie ryzykiem, zapewniając jednocześnie kompletność techniczną i możliwość działania w praktyce.

Dojrzały cykl życia zestawienia materiałów AI klasy korporacyjnej powinien obejmować pięć podstawowych etapów:

1. Odkryj i zdefiniuj: Zidentyfikuj i sklasyfikuj wszystkie komponenty AI, w tym modele, zestawy danych, narzędzia, monity, interfejsy API, zasoby infrastruktury i środowiska wykonawcze. Określ widoczność, zakres i granice własności.
2. Rządzić i standaryzować: Zdefiniuj formaty metadanych, struktury wersjonowania, standardy dokumentacji i role właścicieli. Skonfiguruj scentralizowane repozytorium zestawienia materiałów AI (AI BOM) zgodne z wymogami zarządzania, zgodności i bezpieczeństwa.
3. Bazowe zestawienia materiałów: Przeprowadź inżynierię wsteczną i udokumentuj istniejące systemy AI, rejestrując zależności, pochodzenie danych, pochodzenie modeli, środowiska wykonawcze i wzorce użytkowania. Ustal początkowe „źródło prawdy” dla zasobów AI.
4. Automatyzacja i integracja: Osadź generowanie i aktualizacje zestawień materiałowych (BOM) w przepływach pracy CI/CD, DevOps i MLOps. Włącz automatyczne śledzenie zmian w modelach, aktualizacji zestawów danych, zależności i wskaźników ryzyka w całym cyklu życia.
5. Monitoruj i ulepszaj: Ciągłe monitorowanie systemów AI pod kątem dryftu, spadku wydajności, stronniczości, kosztów, wykorzystania, luk w zabezpieczeniach i dojrzałości zgodności. Włącz alerty, raporty dotyczące zarządzania i pętle ciągłego doskonalenia. 

Koszt braku wdrożenia BOM opartego na sztucznej inteligencji

Ignorowanie potrzeby zestawienia zasobów AI (BOM) to nie tylko luka w zarządzaniu, ale także ryzyko biznesowe. Nie wiedząc, na czym zbudowane są systemy AI, skąd pochodzą modele i dane ani jak zachowują się w czasie, organizacje są narażone na ryzyko związane z regulacjami i niemożnością skalowania AI. Należy pamiętać, że wraz z dojrzewaniem krajobrazu regulacyjnego – w tym Ustawa UE o sztucznej inteligencjiWraz z wejściem w życie norm ISO 42001 i NIST firmy będą potrzebować dowodu pochodzenia sztucznej inteligencji, jej wyjaśnialności i kontroli. Bez zestawienia materiałów dotyczących sztucznej inteligencji (AI BOM) wykazanie zgodności staje się niezwykle trudne, a często wręcz niemożliwe.

Oprócz kwestii regulacyjnych istnieją również zagrożenia dla bezpieczeństwa i reputacji. Ukryte komponenty, niezweryfikowane modele lub niekontrolowane monity mogą prowadzić do wycieku danych, stronniczości, omamy, a nawet zagrożone zachowania AI. A gdy coś pójdzie nie tak, brakujący BOM AI często oznacza, że ​​nie można tego zlokalizować ani naprawić. Zarządzanie z prędkością AI zasadniczo różni się od tradycyjnego zarządzania IT. Wymaga ciągłego monitorowania bezpieczeństwa, możliwości wyjaśnienia i zgodności, ponieważ możliwości ewoluują w czasie rzeczywistym.

Mówiąc prościej, firmy coraz chętniej widzą ROI Z inwestycji w sztuczną inteligencję, bez zestawienia zasobów (BOM) AI, organizacje poświęcają więcej czasu na rozwiązywanie problemów, ponowną walidację, ponowne szkolenie lub przebudowę rozwiązań AI – ponieważ nie ma jednego źródła prawdy. W takiej sytuacji niemożliwe jest pewne wdrożenie sztucznej inteligencji w różnych jednostkach biznesowych, branżach czy na różnych rynkach bez wiedzy o tym, jakie zasoby są wdrażane, jak ewoluują i jak są zarządzane.

Pytanie już nie brzmi, „Czy mamy sztuczną inteligencję?” To jest, „Czy wiemy, na czym zbudowana jest nasza sztuczna inteligencja i czy możemy jej zaufać na dużą skalę?” Sztuczna inteligencja w zestawieniu materiałowym zapewnia przedsiębiorstwom przejrzystość niezbędną do generowania trwałej wartości.