Tại sao mọi doanh nghiệp cần có danh mục vật tư AI?

Bảo mật các hệ thống AI vẫn là một trong những thách thức khó khăn nhất trong công nghệ doanh nghiệp hiện nay. Và mức độ rủi ro ngày càng cao. Gartner Dự đoán rằng 40% ứng dụng phần mềm doanh nghiệp vào năm 2026 sẽ tích hợp trí tuệ nhân tạo tác nhân (agentic AI), tăng từ mức dưới 5% hiện nay. Tương tự, IDC Dự báo rằng đến năm 2028, 45% tương tác với các sản phẩm và dịch vụ CNTT sẽ sử dụng tác nhân ảo (agent) làm giao diện chính. Cuộc đua triển khai AI đang vượt xa sự hiểu biết của hầu hết các tổ chức về cách thức hoạt động thực tế của các hệ thống này, và cùng với đó là sự gia tăng nguy cơ như làm sai lệch mô hình, rò rỉ dữ liệu, thiên kiến ​​và ảo giác. Để thu hẹp khoảng cách này, các doanh nghiệp cần một lớp minh bạch mới: Danh mục linh kiện AI (AI BOM).

Tương tự như danh sách linh kiện phần mềm (Software Bill of Materials - BOM), danh sách linh kiện AI (AI BOM) là một danh sách toàn diện các thành phần cấu thành nên mỗi mô hình hoặc giải pháp AI trong hệ thống công nghệ của một tổ chức. Chúng tạo ra sự minh bạch trong toàn doanh nghiệp và giúp việc kiểm toán cũng như điều chỉnh dễ dàng hơn khi điều kiện kinh doanh thay đổi. Khi các tổ chức ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào AI để tự động hóa quy trình làm việc và đưa ra quyết định, AI BOM cung cấp nền tảng cần thiết cho các hoạt động AI có trách nhiệm, an toàn và có thể kiểm toán được.

Danh mục vật tư AI: Một yêu cầu chiến lược cấp doanh nghiệp

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) nhanh chóng phát triển từ các dự án thử nghiệm thí điểm thành các nền tảng doanh nghiệp quan trọng, độ phức tạp và rủi ro của các hệ thống này tăng lên đáng kể. Trong khi tự động hóa truyền thống, có cấu trúc hơn, mang tính logic, dựa trên quy tắc và có hệ thống, thì tự động hóa dựa trên tác nhân lại liên quan đến nhận thức. Khi các tác nhân AI ngày càng đảm nhận các nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo, ra quyết định và học hỏi từ kinh nghiệm, phạm vi tiềm năng của tự động hóa mở rộng đáng kể. Đồng thời, không giống như phần mềm truyền thống, các hệ thống AI được lắp ráp từ nhiều thành phần phụ thuộc lẫn nhau, chẳng hạn như giao diện người dùng (UI), API, cổng kết nối, mô hình, tập dữ liệu, lời nhắc, tính năng, cơ sở dữ liệu vector, thư viện và bộ tăng tốc phần cứng. Để thúc đẩy các sáng kiến ​​AI một cách có trách nhiệm và trên quy mô lớn, điều quan trọng là các tổ chức phải hiểu rõ chính xác những gì cấu thành nên hệ thống AI và mỗi thành phần độc đáo đó dự kiến ​​sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian.

Một hệ thống BOM dựa trên AI cung cấp mức độ hiển thị chính xác như vậy. Đó là một kho hàng có cấu trúc, ghi lại mọi thành phần, sự phụ thuộc và tương tác giữa chúng. vòng đời AINgoài các mô hình và tập dữ liệu, một BOM AI hiệu quả còn bao gồm các chi tiết về... các Hệ sinh thái hoàn chỉnh hỗ trợ ứng dụng AI:

• Giao diện người dùng (UI) Ví dụ như màn hình trò chuyện, cổng thông tin, bảng điều khiển và bảng quản lý nơi con người tương tác với trí tuệ nhân tạo.
• API và tích hợp bao gồm REST, GraphQL, webhook và các trình kết nối hệ thống cho phép trí tuệ nhân tạo tương tác với các ứng dụng doanh nghiệp.
• Môi trường chạy và lưu trữs nơi AI được triển khai (Docker, Kubernetes, AWS Bedrock, Azure OpenAI và tại chỗ) và các tài nguyên tính toán (CPU, GPU và bộ nhớ) được sử dụng.
• Khung thực thi và điều phối bao gồm các công cụ như LangChain, Semantic Kernel, Autogen, NVIDIA NeMo và CrewAI, quản lý các lời nhắc, luồng, gọi công cụ và hành vi của tác nhân.
• Các lớp bảo mật và quản trị như các vai trò IAM, kiểm soát mã thông báo, mã hóa, ghi nhật ký, kiểm toán và chính sách sử dụng.
• Khả năng quan sát và giám sát bao gồm theo dõi chi phí, độ trễ, sự thay đổi, hiệu suất, mức sử dụng và rủi ro theo thời gian.

Những yếu tố này kết hợp lại thành một bản đồ hoàn chỉnh và năng động điều đó không chỉ tiết lộ những gì hệ thống AI của bạn chứa, Mà còn Ở đâu Nó đến từ đâu, Cách thức hoạt động của nó, ai sử dụng nó, nơi nó vận hành và cách thức quản lý nó.Nói cách khác, AI BOM đóng vai trò là nguồn thông tin duy nhất, bắt đầu từ một tài liệu kỹ thuật và phát triển thành một hệ thống hoàn chỉnh. đảm bảo kinh doanh và tài liệu pháp lý.

Khi được tự động hóa, AI BOM không còn chỉ là một công cụ kỹ thuật mà còn là một... yêu cầu pháp lý, khuôn khổ bảo mật và công cụ xây dựng niềm tin doanh nghiệpNó cung cấp sự minh bạch hoàn toàn về mọi mô hình, tập dữ liệu, công cụ và phụ thuộc, cho phép khả năng tái tạo thông qua cấu hình chính xác và ảnh chụp nhanh môi trường, đồng thời thiết lập quản trị và trách nhiệm giải trình bằng cách theo dõi nguồn gốc, phiên bản và lộ trình quyết định của mô hình. Nó tăng cường bảo mật bằng cách xác định các lỗ hổng trên các đầu vào, phụ thuộc và thành phần mô hình, đồng thời hỗ trợ các khung pháp lý tuân thủ toàn cầu thông qua khả năng giải thích được ghi lại, tính công bằng và kiểm soát rủi ro. Hơn nữa, nó nâng cao khả năng kiểm toán bằng cách duy trì các bản ghi bất biến, từ đầu đến cuối về các thay đổi hệ thống, sự thay đổi hiệu suất và hành vi của mô hình theo thời gian.

Cách tiếp cận cấp doanh nghiệp đối với vòng đời BOM AI: Từ kho tĩnh đến hệ thống quản trị linh hoạt

Hầu hết các khung AI BOM (Bảng kê vật liệu AI) chỉ tập trung hẹp vào việc lập tài liệu cho các mô hình và tập dữ liệu. Nhưng các doanh nghiệp tiên tiến trong kỷ nguyên AI tác nhân cần AI BOM của họ phải là một tài sản kỹ thuật số sống động, hoạt động và được quản lý liên tục – chứ không chỉ là một tài liệu tuân thủ tĩnh. Và các tổ chức hiệu quả nhất đảm bảo AI BOM của họ phát triển song song với hệ sinh thái AI của họ. Cách tiếp cận tốt nhất bao gồm chiến lược, kỹ thuật, quản trị và quản lý rủi ro, làm cho nó vừa hoàn chỉnh về mặt kỹ thuật vừa khả thi về mặt tổ chức.

Một quy trình quản lý danh sách vật tư (BOM) AI hoàn thiện, đạt chuẩn doanh nghiệp cần bao gồm năm giai đoạn cốt lõi:

1. Khám phá và định nghĩaXác định và phân loại tất cả các thành phần AI, bao gồm mô hình, tập dữ liệu, công cụ, lời nhắc, API, tài sản cơ sở hạ tầng và môi trường thực thi. Thiết lập phạm vi hiển thị, phạm vi hoạt động và quyền sở hữu.
2. Quản lý và tiêu chuẩn hóaXác định định dạng siêu dữ liệu, cấu trúc phiên bản, tiêu chuẩn tài liệu và vai trò sở hữu. Thiết lập kho lưu trữ BOM AI tập trung phù hợp với các yêu cầu về quản trị, tuân thủ và bảo mật.
3. Danh mục vật liệu cơ bảnPhân tích ngược và lập tài liệu các hệ thống AI hiện có, ghi lại các mối quan hệ phụ thuộc, nguồn gốc dữ liệu, xuất xứ mô hình, môi trường chạy và các mẫu sử dụng. Thiết lập "nguồn thông tin đáng tin cậy" ban đầu cho các tài sản AI.
4. Tự động hóa và tích hợpTích hợp việc tạo và cập nhật BOM vào quy trình CI/CD, DevOps và MLOps. Cho phép theo dõi tự động các thay đổi mô hình, cập nhật tập dữ liệu, các phụ thuộc và các chỉ số rủi ro trong suốt vòng đời.
5. Theo dõi và cải thiện: Liên tục giám sát các hệ thống AI để phát hiện sự sai lệch, suy giảm hiệu suất, thiên kiến, chi phí, mức sử dụng, lỗ hổng bảo mật và mức độ tuân thủ. Kích hoạt cảnh báo, báo cáo quản trị và các vòng lặp cải tiến liên tục. 

Chi phí của việc không triển khai AI BOM

Việc bỏ qua nhu cầu về một danh sách vật tư (BOM) cho AI không chỉ là một lỗ hổng quản trị mà còn là một rủi ro kinh doanh. Nếu không biết hệ thống AI của bạn được xây dựng trên nền tảng nào, các mô hình và dữ liệu đến từ đâu, hoặc chúng hoạt động như thế nào theo thời gian, các tổ chức sẽ có nguy cơ bị vướng vào các vấn đề pháp lý và AI không thể mở rộng quy mô. Điều quan trọng cần lưu ý là khi khung pháp lý trưởng thành hơn – bao gồm cả… Đạo luật AI của EUVới việc các tiêu chuẩn ISO 42001 và khung NIST có hiệu lực, các công ty sẽ cần bằng chứng về nguồn gốc, khả năng giải thích và kiểm soát của AI. Nếu không có danh sách linh kiện (BOM) của AI, việc chứng minh sự tuân thủ sẽ trở nên vô cùng khó khăn—thường là không thể.

Ngoài những lo ngại về quy định, còn có những rủi ro về bảo mật và uy tín. Các thành phần ẩn, mô hình chưa được kiểm chứng hoặc các lời nhắc không được kiểm soát có thể dẫn đến rò rỉ dữ liệu, sai lệch, ảo giáchoặc thậm chí là các hành vi AI bị xâm phạm. Và khi có sự cố xảy ra, việc thiếu danh sách linh kiện (BOM) của AI thường có nghĩa là bạn không thể truy tìm hoặc khắc phục nó. Quản trị ở tốc độ AI về cơ bản khác với quản trị CNTT truyền thống. Nó đòi hỏi giám sát liên tục về bảo mật, khả năng giải thích và tuân thủ khi các khả năng phát triển trong thời gian thực.

Nói một cách đơn giản, các công ty ngày càng muốn thấy ROI Từ các khoản đầu tư vào AI, nếu thiếu một danh mục vật tư (BOM) cho AI, các tổ chức sẽ dành nhiều thời gian hơn để khắc phục sự cố, xác thực lại, đào tạo lại hoặc xây dựng lại các giải pháp AI — bởi vì không có một nguồn thông tin duy nhất đáng tin cậy. Khi điều này xảy ra, việc triển khai AI một cách tự tin trên các đơn vị kinh doanh, ngành nghề hoặc thị trường là điều không thể nếu không biết mình đang triển khai những tài sản nào, chúng phát triển như thế nào và được quản lý ra sao.

Câu hỏi không còn là, “Chúng ta có trí tuệ nhân tạo không?” Nó là, “Chúng ta có biết trí tuệ nhân tạo của mình được xây dựng trên nền tảng nào, và liệu chúng ta có thể tin tưởng nó ở quy mô lớn hay không?” Bảng kê vật liệu (BOM) được tạo bằng AI mang lại sự rõ ràng mà các doanh nghiệp cần để tạo ra giá trị bền vững.