Главная мысль
Проблема корпоративного AI редко начинается с модели. Она начинается с отсутствия правил: кто владеет источниками данных, какие документы можно использовать, где хранятся запросы, как ограничены роли, кто отвечает за неправильный ответ и что делать, если AI получил доступ к лишней информации.
Поэтому безопасный AI — это не запрет на эксперименты, а управляемая архитектура: RAG по разрешенным источникам, модель доступа, журналирование, контроль качества, human review для рискованных действий, правила обработки ПДн и понятная зона ответственности владельца процесса.
Что проверить CIO и CISO
Источники
Какие документы, базы и системы подключены к AI, кто владелец данных и как обновляется база знаний.
Доступы
Может ли пользователь получить через AI то, что не должен видеть напрямую в исходной системе.
Журналы
Фиксируются ли запросы, ответы, источники, настройки, действия агента и спорные случаи.
Ответственность
Где требуется подтверждение человеком и кто принимает итоговое бизнес-решение.
Первый практический шаг
Начните с AI-реестра: перечислите текущие чат-боты, RAG-системы, публичные модели, внутренние эксперименты, плагины и интеграции. Затем выберите один полезный сценарий и доведите его до промышленного стандарта: роли, данные, аудит, ограничения, тестирование качества и регламент эксплуатации.
Обсудим ваш контур
Опишите задачу, текущие системы, ограничения и ожидаемый результат. Мы предложим первый практичный шаг: диагностику, пилот, аудит, дорожную карту или проектную команду.
