Skip to main content

AI Governance Management System: как контролировать использование ИИ в компании

AI Governance Management System — решение Progresia, которое дает компании единое пространство для управляемого и ответственного использования ИИ: реестр всех систем и агентов, оценку рисков, контроль готовности к продакшн и прозрачную историю согласований, вместо разрозненных ИИ-инициатив без владельца и без надзора.

Чем больше отделов компании самостоятельно подключают ИИ-инструменты, агентов и модели, тем сложнее ответить на простые вопросы: сколько ИИ-решений реально работает, кто за каждое отвечает, какие данные они обрабатывают и кто это утвердил. AI Governance Management System закрывает именно этот пробел — не запрещает ИИ, а делает его использование видимым и управляемым.

Какую проблему решает система

Типичная ситуация в компании, активно внедряющей ИИ: отдел продаж подключил одного ассистента, маркетинг тестирует другого, разработчики добавили собственного агента во внутренний продукт, а кто-то из руководства в определенный момент спрашивает — а сколько вообще ИИ-решений сейчас работает в компании и кто за них отвечает. Ответа часто нет, потому что учет ведется (если вообще ведется) в разрозненных таблицах или в головах отдельных людей.

Это не только вопрос порядка. Без единой картины невозможно оценить, какие ИИ-решения обрабатывают чувствительные данные, какие зависят от внешних поставщиков с неопределенными условиями, и какие вообще не имеют назначенного владельца. Так называемый "теневой ИИ" — решения, которые появились и работают вне поля зрения службы безопасности или комплаенса, — это не гипотетический сценарий, а типичный побочный эффект быстрого внедрения AI-инструментов в разных отделах одновременно. AI Governance Management System решает это через единый реестр и сквозные процессы управления — от идеи до вывода решения из эксплуатации.

Что входит в систему

📋

Единый реестр ИИ-решений

Системы, агенты, модели и поставщики — с назначением, владельцем и текущим статусом каждой записи.

🔄

Управление жизненным циклом

Сопровождение ИИ-решения от идеи и разработки до эксплуатации и вывода из использования, а не учет только готовых систем.

⚠️

Оценка влияния и рисков

Фиксация потенциального влияния на людей, бизнес и данные и определение мер для снижения выявленных рисков.

Готовность к продакшн

Проверка необходимых оценок, согласований, контролей и доказательств перед тем, как решение переходит в эксплуатацию.

🖊️

Прозрачные согласования

История решений с ответственными лицами, датами и комментариями — видно, кто и когда что утвердил.

📎

Документы и доказательства в контексте

Политики, отчеты и другие подтверждения привязаны к конкретным системам и контролям, с возможностью повторного использования доказательств.

Управление контролями и соответствием

Помимо реестра и жизненного цикла, система покрывает второй слой — само управление, которое отличает учетную таблицу от полноценного governance-решения:

  • Управление средствами контроля: определение применимости конкретного контроля, ответственного лица, состояния внедрения и результатов проверки эффективности
  • Положение о применимости (SoA): формирование снимков состояния контролей как для организации в целом, так и для отдельной ИИ-системы на конкретный момент времени
  • Контроль поставщиков: учет зависимостей от внешних моделей и сервисов, оценка критичности поставщика и условий работы с данными
  • Регулярные пересмотры: фиксация выводов, решений и следующей даты пересмотра, чтобы информация не теряла актуальность между аудитами
  • Разграничение доступа: ролевая модель и защита конфиденциальных полей для чувствительной информации о рисках и поставщиках
Разница с таблицей в Excel не в количестве колонок, а в том, что каждая запись имеет владельца, историю согласований и привязанные доказательства — а не просто статус, который кто-то один раз проставил и забыл обновить.

Технологическая основа

AI Governance Management System построен на Microsoft Power Platform и Dataverse — той же платформе, на которой Progresia уже реализует другие собственные продукты для клиентов, в частности Progresia.TM для управления проектами. Это означает, что решение органично вписывается в существующую Microsoft-экосистему компании: те же принципы ролевого доступа, те же возможности интеграции через Power Automate, тот же подход к отчетности, что и в Power BI. Интерфейс доступен на украинском и английском языках, что удобно для компаний с международными командами или материнскими структурами.

Для компании это также означает отсутствие еще одного отдельного инструмента вне привычной рабочей среды. Уведомления о приближении даты пересмотра или об ожидаемом согласовании могут приходить в Outlook или Teams — так же, как это уже устроено в других продуктах Progresia на Power Platform. Владельцу ИИ-решения не нужно заходить в отдельную систему каждый день, чтобы не пропустить момент, когда требуется его действие.

Как это соотносится с ISO/IEC 42001

Поддержка практик, а не автоматическая сертификация

ISO/IEC 42001 — стандарт систем управления искусственным интеллектом (AIMS), который требует структурированной информации, четкой ответственности и прослеживаемых доказательств для каждого ИИ-решения в организации. AI Governance Management System дает именно такую структуру: реестр, оценку рисков, контроль готовности, SoA и историю пересмотров. Но соответствие ISO/IEC 42001 определяется процессами и доказательствами самой организации — использование решения само по себе не означает автоматическую сертификацию. Система создает основу, на которой компания строит и поддерживает собственное соответствие, а не заменяет аудит.

На практике это выглядит как связь конкретных документов с конкретными записями: оценка влияния на людей и данные привязывается к соответствующему ИИ-решению в реестре, договор с поставщиком модели — к записи об этом поставщике, а результат проверки эффективности контроля — к самому контролю. Когда приходит внутренний или внешний аудит, компания показывает не разрозненные файлы из разных папок, а прослеживаемую цепочку доказательств в рамках одной системы.

Кому подходит решение

Масштаб

Компании с несколькими ИИ-решениями одновременно

  • Несколько отделов внедряют ИИ-агентов или ассистентов независимо друг от друга
  • Нет единой картины, сколько решений фактически работает
  • Нужен один реестр вместо разрозненных таблиц по отделам

Регулируемость

Компании с требованиями к соответствию

  • Клиенты или партнеры спрашивают, как компания контролирует использование ИИ
  • Планируется или уже ведется работа над соответствием ISO/IEC 42001
  • Нужны доказательства и история согласований, а не устные заверения

Поставщики ИИ

ИТ-компании, продающие собственные AI-продукты

  • Нужно демонстрировать клиентам управляемость и прозрачность AI-решений
  • Важно отслеживать зависимости от внешних моделей и поставщиков
  • Жизненный цикл продукта требует формального контроля готовности к релизу

Частые вопросы

Означает ли внедрение AI Governance Management System автоматическую сертификацию ISO/IEC 42001?

Нет. Система дает структуру, доказательства и процессы, которые поддерживают практики ISO/IEC 42001, но само соответствие и сертификацию определяют процессы и доказательства организации — решение создает основу для этого, а не заменяет аудит и сертификационную оценку.

Нужен ли отдельный Dataverse или лицензии Power Platform для работы системы?

Решение построено на Power Platform и Dataverse, поэтому использует ту же инфраструктуру, что и другие продукты Progresia на этой платформе. Точный набор необходимых лицензий зависит от масштаба внедрения и количества пользователей — это уточняется на этапе консультации.

Кто в компании обычно является владельцем такого реестра ИИ-решений?

Чаще всего — служба информационной безопасности, комплаенс-функция или ИТ-директор, в зависимости от структуры компании. Система поддерживает ролевую модель доступа, поэтому разные ответственные могут видеть и редактировать только ту часть информации, которая относится к их зоне ответственности.

Можно ли начать с базового реестра и расширять систему позже?

Да. Компания может начать с реестра ИИ-решений и владельцев, а оценку рисков, контроль готовности, SoA и управление поставщиками подключать поэтапно — в зависимости от того, насколько зрелая в компании практика управления ИИ на старте.

Хотите увидеть, как AI Governance Management System будет выглядеть для вашей компании?

Покажем демо на примере реальных ИИ-решений, которые уже использует ваша команда, и вместе определим, с чего начать — реестра, оценки рисков или полного цикла управления.

Заказать демонстрацию решения