В процессе распространения корпоративного ИИ увеличивается количество «теневого ИИ»… пробелы в регулировании становятся непредсказуемыми

Внедрение корпоративного искусственного интеллекта быстро растет, но на практике “контроль” становится большим вызовом, чем “масштабирование”. Диагностические отчеты показывают, что даже при достижении результатов в ограниченных пилотных проектах, при их распространении на весь бизнес-операционный процесс из-за несоответствия безопасности и управления политиками “разрыв в производственной трансформации” увеличивается.

Вице-президент и генеральный директор отдела искусственного интеллекта SUSE S.A. Лис Оксэнхэм недавно заявил на SUSECON 2026, что сейчас предприятия сталкиваются не с простым пилотированием ИИ, а с вопросом безопасного перехода к масштабной эксплуатации. Он объяснил: “Пилоты относительно легко доказать ценность, но чтобы применить их вместе с основными данными в реальной эксплуатации, нужны меры безопасности и управление.” “Это именно тот ‘производственный разрыв’, который необходимо преодолеть клиентам.”

Такие проблемы проявляются и в данных. Отчет показывает, что у каждого пятого предприятия был инцидент, связанный с “теневым ИИ”, однако только 37% компаний имеют системы управления или обнаружения таких политик. Теневой ИИ — это ситуация, когда сотрудники используют внешние генеративные инструменты ИИ без одобрения компании, что повышает риск утечки данных и нарушения правил. В конечном итоге, отсутствие системы управления, сопоставимой по масштабам с инвестициями в ИИ, становится фактором, прямо влияющим на конкурентоспособность предприятий.

SUSE предлагает решение — “частный ИИ”

SUSE предложила концепцию “частного ИИ” как решение этой проблемы. Это корпоративная модель ИИ, основанная на открытых стандартах, гибридных развертываниях и полном контроле организации. Ее дизайн предполагает, что предприятия могут по необходимости развертывать ИИ-рабочие нагрузки в собственных дата-центрах, на публичных облаках или на периферийных устройствах, избегая привязки к конкретным поставщикам.

Оксэнхэм особо подчеркнул важность “цифрового суверенитета”. Он отметил: “Цифровой суверенитет уже не ограничивается только европейским регуляторным списком.” “Все организации по всему миру должны учитывать независимость, автономию и устойчивость в управлении инфраструктурой.” Это означает, что, выходя за рамки простого соблюдения нормативов, контроль над ИИ-инфраструктурой и данными становится ключевым конкурентным преимуществом.

На практике руководители часто требуют быстрых результатов от ИИ, но механизмы управления зачастую недостаточны. В таких случаях сотрудники обходят одобренные системы, используют внешние инструменты, и компании теряют контроль над потоками данных и историей их использования. SUSE объясняет, что для снижения таких рисков использует возможности SUSE Rancher Prime и SUSE Linux Enterprise Server, обеспечивающие наблюдаемость, безопасность и автоматизацию.

Эпоха агентного ИИ: важность безопасности и наблюдаемости возрастает

Особенно с развитием ИИ от простых рекомендаций к “агентному ИИ”, который способен выполнять реальные задачи за пользователя, возрастает значение управления. Чем больше ИИ-агенты действуют от имени пользователя и участвуют в принятии решений, тем важнее иметь возможность в реальном времени подтверждать правильность их решений в соответствии с политиками компании.

Оксэнхэм отметил: “Если агент действует от имени пользователя, необходимо убедиться, что его действия соответствуют корпоративной политике.” “На этом этапе управление, безопасность и наблюдаемость становятся критически важными.” Это свидетельствует о том, что конкурентоспособность корпоративного ИИ уже определяется не только моделью, но и операционной стабильностью и способностью соблюдать политики.

В конечном итоге аналитики указывают, что в 2026 году ключевыми вопросами рынка корпоративного ИИ станут не “внедрение большего количества ИИ”, а “создание базовых систем, способных безопасно масштабироваться”. Все яснее становится, что для выхода пилотных проектов из лабораторий и их успешного внедрения в реальные бизнес-системы необходимо развивать системы управления, цифрового суверенитета и безопасности, которые будут так же важны, как и производительность.