Что такое центр управления ИИ?
Центр управления ИИ — это централизованный инструмент контроля для управления корпоративными ИИ-ресурсами на протяжении всего их жизненного цикла. Он обеспечивает прозрачность ИИ-систем и активов, позволяет устанавливать правила управления, оценивать риски, отслеживать активность и производительность, а также связывать ИИ-инициативы с бизнес-результатами. Этот термин шире, чем отдельный продукт, и может описывать операционную модель, уровень управления или технологический функционал контроля.
По мере того как компании внедряют генеративный ИИ, вторых пилотов (copilots) и ИИ-агентов, их ИИ-среда становится все более распределенной. Модели могут быть встроены в бизнес-приложения, разработаны внутри компании или внедрены с помощью сторонних инструментов. Управление этими ресурсами с помощью электронных таблиц и разрозненных средств контроля может затруднить определение ответственности и оценку рисков.
Gartner прогнозирует, что к 2028 году в среднем у компании из списка Global Fortune 500 будет использоваться более 150 000 ИИ-агентов по сравнению с менее чем 15 в 2025 году. Лишь 13% организаций считают, что у них налажено правильное управление ИИ-агентами. Gartner определяет бесконтрольный рост числа агентов (agent sprawl) как источник ИТ-сложности и управленческих проблем.
Центр управления ИИ решает эту проблему, создавая единое представление об ИИ-среде. Организации могут внедрять общие политики, распределять ответственность, настраивать средства контроля рисков и мониторинг во всем портфеле.
Почему компаниям требуется усиленный контроль и управление ИИ?
Предприятиям необходима более надежная система управления ИИ, поскольку его внедрение происходит быстрее, чем многие организации успевают обеспечивать прозрачность, подотчетность и последовательный контроль рисков. Управление должно выходить за рамки утверждения отдельных сценариев использования и охватывать инвентаризацию ИИ, владение им, доступ к данным, управление жизненным циклом, мониторинг, соблюдение нормативных требований и ценность для бизнеса.
Руководителям все чаще необходимо знать, где используется ИИ, что ему разрешено делать, кто им владеет и к какой информации он имеет доступ. Таким образом, эта задача носит одновременно операционный и стратегический характер: организации нуждаются в средствах контроля, которые помогают масштабировать полезный ИИ без создания неуправляемых рисков.
Исследование McKinsey’s 2026 State в области ИИ показало, что 80 респондентов отметили улучшение своей индивидуальной производительности благодаря ИИ, в то время как лишь 37 заявили о положительном влиянии на показатель EBIT. Этот вывод подкрепляет необходимость увязывать внедрение ИИ с результатами деятельности организации, а не рассматривать само использование в качестве меры успеха.
Таким образом, управление может стать фактором масштабирования. Благодаря большей прозрачности и подотчетности лидеры могут расставлять приоритеты в инвестициях, выявлять дублирующие инициативы и определять, где по-прежнему необходим контроль со стороны человека.
Узнайте, как мы модернизируем управление услугами
Как работает центр управления ИИ?
Центр управления ИИ объединяет обнаружение, инвентаризацию, управление, управление рисками, мониторинг и оценку ценности в единый скоординированный уровень контроля. Основным принципом является управление жизненным циклом: ИИ-актив должен управляться на всех этапах — от планирования и оценки до внедрения, мониторинга, изменения и вывода из эксплуатации.
Эффективная модель контроля должна отвечать на пять вопросов: Какой ИИ существует? Кто им владеет? Какие риски он создает? Как он работает? Какую ценность он приносит?
Этот подход согласуется с структурой управления рисками ИИ NIST, которая организует управление рисками ИИ вокруг четырех направлений: управление (Govern), картирование (Map), измерение (Measure) и обработка (Manage). NIST рассматривает управление как сквозную функцию и подчеркивает, что управление рисками должно продолжаться на протяжении всего жизненного цикла ИИ-системы.
Следовательно, уровень контроля должен связывать управление ИИ с корпоративными процессами, которые уже управляют безопасностью, рисками, данными, приложениями и операциями. Он не должен превращаться в очередное изолированное хранилище данных о соблюдении требований.
Какими возможностями должны обладать инструменты контроля и управления ИИ?
Инструменты контроля и управления ИИ должны обеспечивать централизованную прозрачность, связывая при этом управление с оперативными действиями. Основные возможности должны включать обнаружение и инвентаризацию ИИ, определение владельцев, оценку рисков, принудительное применение политик, управление соответствием требованиям, наблюдаемость, управление инцидентами и оценку ценности. Компаниям следует оценить пять областей:
- Прозрачность: поиск ИИ-активов во внутренней разработке, сторонних и потенциально неуправляемых средах.
- Управление: последовательное применение политик, стандартов и процедур утверждения.
- Риски и соответствие требованиям: оценка ИИ на соответствие внутренним и внешним требованиям.
- Безопасность и наблюдаемость: мониторинг доступа, разрешений, поведения во время выполнения и инцидентов, требующих вмешательства.
- Оценка ценности: увязка инвестиций в ИИ с внедрением, результатами и окупаемостью инвестиций.
Эти возможности становятся более полезными, когда ИИ-активы могут быть связаны с приложениями, бизнес-услугами, данными и инфраструктурой. Цель состоит в том, чтобы перевести управление от периодических проверок к непрерывному операционному управлению.
Что такое ServiceNow AI Control Tower?
ServiceNow AI Control Tower — это специализированное решение от ServiceNow для обнаружения, управления, мониторинга и оценки ИИ в масштабе всей компании. ServiceNow описывает его как центральный узел для обнаружения, защиты, управления, наблюдения и измерения ИИ. Таким образом, это реализация более широкой концепции центра управления ИИ, а не определение самой этой концепции.
По заявлению ServiceNow, AI Control Tower может проводить инвентаризацию ИИ-агентов, моделей, вторых пилотов (copilots), серверов MCP и наборов данных; связывать ИИ-активы с CMDB для получения бизнес-контекста; поддерживать управление рисками и соответствие требованиям ИИ; контролировать производительность во время выполнения и измерять ценность ИИ.
ServiceNow также описывает управление ИИ как жизненный цикл, охватывающий запросы и приемку, развертывание, мониторинг и реализацию ценности. Его возможности AI Control Tower и AI Risk and Compliance призваны поддерживать управление на протяжении всего этого жизненного цикла.
Это различие имеет значение. Компания может создать операционную модель центра управления ИИ и без использования ServiceNow. Однако для организаций, которые уже используют ServiceNow в ИТ и корпоративных рабочих процессах, связывание управления ИИ с существующим операционным контекстом позволяет снизить фрагментацию.
Как компании могут наладить масштабное управление ИИ?
Предприятиям следует рассматривать управление ИИ как операционную возможность, а не как разовую покупку технологии. Отправной точкой является четкая инвентаризация сценариев использования ИИ, ответственности и рисков, за которой следуют политики, элементы контроля жизненного цикла, мониторинг и измеримые результаты. Технологии должны поддерживать эти процессы и интегрироваться с существующими корпоративными операционными системами.
Структура управления рисками ИИ от NIST представляет собой нейтральную по отношению к поставщикам структуру, построенную вокруг принципов управления, картирования, измерения и обработки. Практическая корпоративная модель может перенести это в пять действий: определить ИИ-активы, назначить ответственность, классифицировать риски, внедрить средства контроля в рабочие процессы и совместно измерять ценность и риски.
HCLTech связывает это более широкое обсуждение вопросов управления со своей практикой трансформации ServiceNow. Текущее предложение компании в области ServiceNow включает HCLTech AI Control Tower наряду с возможностями внедрения ИИ и создания агентского опыта сотрудников. HCLTech также опубликовала аналитический материал, в котором описывает ServiceNow AI Control Tower как уровень контроля для обеспечения прозрачности, соблюдения политик и надзора со стороны человека в отношении корпоративного ИИ.
Важный вопрос поэтому заключается не просто в том, какой инструмент контроля ИИ следует развернуть. Он заключается в том, какая модель управления нужна предприятию и как технологии могут сделать эту модель рабочей в масштабе.
Изучите сервисы HCLTech ServiceNow, чтобы понять, как можно объединить трансформацию ServiceNow, управление ИИ и корпоративные рабочие процессы для поддержки более ответственного внедрения ИИ.
