Нурлан Каримов 
Внедрение эффективного управления в сфере искусственного интеллекта часто воспринимается как тормоз на пути к инновациям. Однако эта аналогия не совсем верна. Вспомним гонки «Формулы-1»: победу приносит не максимальная скорость на прямых участках, а точность торможения перед входом в поворот и слаженная работа команды на пит-стопе. В мире ИИ надежное управление выполняет ровно ту же функцию — оно становится важнейшим элементом контроля, который позволяет организациям двигаться вперед быстрее и с большей уверенностью.
Искусственный интеллект стремительно превратился в краеугольный камень современного бизнеса: от чат-ботов в службе поддержки до предиктивной аналитики, формирующей стратегические решения. Недавнее исследование показало, что 80% публичных компаний уже предприняли шаги в ответ на бурные изменения в разработке и внедрении ИИ. Чаще всего это интеграция технологий в продукты, услуги или внутренние процессы. Однако подход в стиле «полный газ, никаких тормозов» в лучшем случае неэффективен, а в худшем — опасно безрассуден.
К настоящему моменту практически каждая организация столкнулась хотя бы с одним неудачным внедрением ИИ, что является естественной частью процесса обучения. В конце концов, даже лучшие пилоты «Формулы-1» в юности попадали в мелкие аварии. Но пришло время отнестись к ИИ профессионально и серьезно. Если 2023 год был временем экспериментов, а 2024 — годом внедрения, то 2025 станет годом, когда ИИ должен продемонстрировать реальную, ощутимую ценность. И именно эффективное управление становится главным инструментом для ее достижения.
Чтобы запустить процесс управления, необходимо объединить усилия ключевых руководителей: юристов, директоров по информационным технологиям и управлению рисками. Такое сотрудничество необходимо для снижения рисков, обеспечения масштабируемости и раскрытия полного потенциала ИИ при сохранении доверия и соблюдении нормативных требований. Юристы помогают ориентироваться в постоянно меняющемся законодательстве, IT-специалисты обеспечивают безопасность и интеграцию систем, а эксперты по рискам выявляют угрозы — от кибератак до этических дилемм. Вместе они создают структуру, которая не только защищает организацию, но и позволяет ИИ ответственно стимулировать инновации.
Создав команду, можно переходить к построению системы управления, которая не обязательно должна быть сложной. Все начинается с инвентаризации используемых ИИ-решений: кто, как и для чего их применяет. Затем необходимо оценить, насколько эти инструменты соответствуют целям бизнеса, проверить их на точность, предвзятость и соответствие нормам. Такой подход позволяет выявить слабые места в безопасной среде и разработать политику для этичного внедрения технологий.
Выявление пробелов и рисков — это не конечный результат, а лишь начало пути к улучшению. После оценки организация должна задокументировать выводы и устранить обнаруженные проблемы, будь то предвзятость алгоритмов или несоответствие законодательству. Прозрачность здесь играет ключевую роль, обеспечивая объяснимость и аудируемость процессов принятия решений. Полученные знания ложатся в основу долгосрочной стратегии, которая включает четкие политики по выбору, внедрению и мониторингу ИИ-приложений, а также обучение сотрудников.
Надежное управление позволяет компаниям использовать преимущества ИИ, сводя к минимуму риски. Встраивая контроль в свои ИИ-стратегии, бизнес может стимулировать инновации, соблюдать требования и укреплять доверие, в конечном итоге пересекая финишную черту впереди конкурентов. Структурированный подход гарантирует, что ИИ останется мощным инструментом прогресса, а не причиной дорогостоящего «ремонта в боксах» или, что еще хуже, полного схода с дистанции.