У процесі поширення корпоративного штучного інтелекту з’являється «тіньовий ШІ»… прогалини у регулюванні стають непередбачуваними

Впровадження штучного інтелекту в компаніях швидко зростає, але на практиці “контроль” стає більшою проблемою, ніж “масштабування”. Діагностика показує, що навіть при досягненні результатів у обмежених пілотних проектах, процес їх поширення на весь бізнес ускладнюється через незадовільний рівень безпеки та управління політиками, що призводить до зростання “розриву між виробництвом і тестуванням”.

Заступник президента та генеральний директор відділу штучного інтелекту компанії SUSE S.A. Ліс Оксенгем нещодавно на SUSECON 2026 зазначив, що сьогодні перед компаніями стоїть не просто завдання пілотних проектів штучного інтелекту, а питання безпечного перенесення їх у масштабне експлуатаційне середовище. Він пояснив: “Пілоти легше довести доцільність, але для їх застосування у реальній операційній діяльності разом із ключовими даними потрібні заходи безпеки та управління.” “Саме це і є ‘виробничий розрив’, який потрібно подолати клієнтам.”

Подібні проблеми проявляються і у даних. Звіт показує, що кожна п’ята компанія стикалася з безпековими інцидентами, пов’язаними з “тіньовим AI”, але лише 37% мають політики управління або моніторингу таких систем. Тіньовий AI — це явище, коли співробітники використовують зовнішні генеративні інструменти без дозволу компанії, що зручне, але несе ризики витоку даних і порушень. В кінцевому підсумку, відсутність систем управління, що відповідають масштабам інвестицій у штучний інтелект, стає ключовим фактором, що безпосередньо впливає на конкурентоспроможність компанії.

SUSE пропонує рішення — “приватний AI”

SUSE запропонувала концепцію “приватного AI” як рішення цієї проблеми. Це модель корпоративного рівня, заснована на відкритих стандартах, гібридному розгортанні та повному контролі організації над системою. Її мета — дозволити компаніям за потреби розгортати AI-навантаження у власних дата-центрах, у публічних хмарах або на периферії, уникаючи залежності від конкретних постачальників.

Оксенгем особливо підкреслює важливість “цифрового суверенітету”. Він зазначив: “Цифровий суверенітет вже не обмежується лише регуляторними списками Європи.” “Глобальні організації мають враховувати незалежність, автономію та стійкість у своїй інфраструктурі.” Це означає, що, виходячи за межі простого дотримання нормативів, контроль над AI-інфраструктурою та даними стає ключовою конкурентною перевагою.

На практиці керівництво часто прагне швидко отримати результати від AI, але механізми управління цим процесом часто недосконалі. У таких випадках співробітники обходять затверджені системи, використовуючи сторонні інструменти, що призводить до втрати контролю над потоками даних і історією їх використання. SUSE пояснює, що для зменшення таких ризиків вони пропонують рішення на базі SUSE Rancher Prime і SUSE Linux Enterprise Server, що забезпечують спостережуваність, безпеку та автоматизацію.

Епоха агентного AI: зростає значення безпеки та спостережуваності

Особливо з урахуванням того, що AI виходить за межі простих рекомендацій і переходить у стадію “агентного AI”, здатного виконувати реальні завдання, зростає важливість управління. Адже, чим більше AI-агент представляє дії користувача та бере участь у прийнятті рішень, тим важливіше мати можливість у реальному часі підтверджувати, що його рішення відповідають політикам компанії.

Оксенгем зазначив: “Якщо агент виконує дії від імені користувача, потрібно переконатися, що ці дії відповідають політикам компанії.” “На цьому етапі управління, безпека та спостережуваність стають надзвичайно важливими.” Це свідчить про те, що конкурентоспроможність корпоративного AI вже визначається не лише характеристиками моделей, а й здатністю забезпечувати стабільність операцій і дотримання політик.

Зрештою, аналітики вказують, що у 2026 році ключовою темою ринку корпоративного AI буде не “запровадження більшої кількості AI”, а “створення основ для безпечного масштабування”. Чітко зрозуміло, що для виходу AI-пілотів із лабораторій і їх успішного впровадження у реальні бізнес-системи необхідно створити системи управління, цифрового суверенітету та безпеки, що будуть не менш важливими за продуктивність.