A vállalati MI irányítás mára üzleti alapkövetelménnyé vált. A gyorsan szaporodó jogszabályok, a kockázatok és a gépi tanulási rendszerek terjedése miatt a vállalatok egyre több olyan megoldást keresnek, amely segíti az átlátható, biztonságos és felelősségteljes MI-használatot.
A szabályozási környezet gyors változása
A cégek világszerte egyre nagyobb tempóban vezetnek be gépi tanulási rendszereket és generatív MI-megoldásokat. A szabályozók közben beléptek a pályára. Az EU MI Törvénye szakaszosan lép életbe, és kockázati szintek szerint sorolja be a rendszereket. Az Egyesült Államok államai saját jogi kereteket építenek, Ázsia pedig, Szingapúr vezetésével, ágazati útmutatókat dolgoz ki.
A torzításokkal kapcsolatos ügyek és az adatvédelmi problémák miatt az MI működésének átláthatósága üzleti kötelességgé vált. A vállalati kockázati vezetők feladata ma az, hogy a modellfejlesztéstől az üzemeltetésig minden ponton működő MI felügyeleti rendszereket építsenek.
Az itt bemutatott tíz platform azok közül kerül ki, amelyeket világszerte használnak ennek megvalósítására.
10. C3 AI Agentic AI Platform
Stephen Ehikian, CEO
Cég: C3 AI
Specializáció: Vállalati MI alkalmazások, kiemelt pontossági és átláthatósági elvárásokkal
A C3 AI olyan iparágakban dolgozik, ahol a hibák súlyos következményekkel járhatnak. Ilyenek a védelem, az olajipar vagy a pénzügyi szolgáltatások. Ezeken a területeken nem lehet kísérletezni, ezért a platform a pontos és magyarázható működésre épít.
A rendszer olyan átláthatósági és pontossági kontrollokat tartalmaz, amelyek nélkül nem lehet felelős MI működést építeni magas kockázatú környezetben. A C3 AI célja nem a széles piac lefedése, hanem azoknak a szervezeteknek a támogatása, ahol az MI hibája működési vagy jogi következményeket hozhat.
9. Viya Agentic AI Framework
James Goodnight, CEO
Cég: SAS
Specializáció: Integrált analitika és MI működésirányítás
A SAS a szabályozási megfelelést és az analitikát egységben kezeli. A rendszer automatikusan felismeri a kritikus adatmezőket és elvégzi a szükséges védelmet. Így a csapatoknak nem kell kézzel végigjelölniük minden mezőt. A riportok megfelelnek a GDPR és a CCPA elvárásainak, ezért az auditok gyorsabbak és átláthatóbbak. A Viya egyik figyelemre méltó iránya az autonóm MI-felügyelet. A rendszer gépi tanulással képes módosítani a szabályokat és az engedélyeket a kockázatok változásához igazítva.
8. ServiceNow AI Control Tower
Bill McDermott, CEO
Cég: ServiceNow
Specializáció: Egységes MI irányítás nagyvállalati környezetben
A ServiceNow a már meglévő automatizálási és IT szolgáltatásmenedzsment rendszereire építette az AI Control Towert. A vállalatok számára előnyt jelent, ha már használnak ServiceNow-t GRC vagy ticketing folyamatokra, mert az MI felügyelet ugyanabba a felületbe illeszkedik.
A platform követi az autonóm MI ügynökök működését és biztosítja a részletes naplózást. Ez rendkívül értékes, ha egy szervezetnek auditnyomokat kell bemutatnia szabályozói ellenőrzésekhez. A megközelítés lényege, hogy ne új rendszert kelljen bevezetni, hanem a meglévő vállalati keretrendszer bővüljön.
7. SAP Joule
Christian Klein, CEO
Cég: SAP
Specializáció: MI belépési pont az SAP rendszereiben, egységes irányítási réteg
A Joule az SAP teljes MI interakciós felülete. Ahelyett hogy a vállalat külön rendszerekben helyezné el a felügyeleti mechanizmusokat, mindent az interakciós szinten kezel.
A Joule több mint 40 MI-motorhoz tud kapcsolódni, és minden műveletnél érvényesíti az SAP globális etikai előírásait. Ez különösen fontos a több ezer szervezet számára, amely az SAP-ra építi a HR, pénzügy vagy logisztikai folyamatait.
6. Salesforce Responsible AI
Marc Benioff, CEO
Cég: Salesforce
Specializáció: Beépített MI irányítás a CRM rendszerben
A Salesforce nem külön termék formájában adja a felügyeleti funkciókat, hanem közvetlenül a CRM-be építi. Így minden MI funkció ugyanazt a biztonsági és adatkezelési keretet használja, mint az ügyféladatok. Ez különösen fontos ott, ahol az MI közvetlenül hat az ügyfélkapcsolatokra. A cél az, hogy csökkenjen az elfogultság vagy a hibás döntések kockázata, amelyek egy értékesítési vagy ügyfélszolgálati folyamatban akár reputációs problémát is okozhatnak. A rendszer előnye az egységes auditálhatóság és a vendorok számának csökkentése.
5. Oracle AI Data Platform
Clay Magouyrk és Mike Sicilia, CEO-k
Cég: Oracle
Specializáció: MI irányítás az adatkezelési rétegben
Az Oracle szerint az MI hibák többsége az adatáramlás legkorábbi szakaszában jelenik meg. Ezért az AI Data Platform a felügyeleti mechanizmusokat közvetlenül az adatkezelési rétegre építi. Ez előnyös, ha a szervezet már Oracle infrastruktúrát használ. A MI irányítás és az adatirányítás így egyetlen rendszert képez. Ha a vállalat több szolgáltató megoldásait vizsgálja, akkor ez stratégiai hosszú távú döntést igényel.
4. Vertex AI MLOps Suite
Thomas Kurian, CEO – Google Cloud
Cég: Google
Specializáció: MLOps, modellmonitorozás és MI működésirányítás
A Google mérnöki szemlélettel közelíti meg a MI felügyeletet.
- A Vertex AI Pipelines biztosítja a munkafolyamatok átlátható irányítását.
- A Vertex ML Metadata minden modellhez kapcsolódó információt rögzít, ami fontos az auditokhoz.
- A Feature Store kezeli a fejlesztői csapatok közötti szolgáltatás megosztás bonyolultságát.
- A Model Monitoring figyeli a modell teljesítményét, és jelzi, ha az éles rendszerben eltérés jelentkezik.
A platform moduláris. Ez lehetővé teszi a fokozatos bevezetést a meglévő vállalati infrastruktúrák mellé.
3. Amazon SageMaker – Responsible AI
Matt Garman, CEO – AWS
Cég: Amazon Web Services
Specializáció: MLOps és végponti MI felügyelet
A SageMakerben a felügyeleti képességek a fejlesztési folyamat részei.
- A Clarify eszköz a fejlesztés korai szakaszában hoz létre torzítási és magyarázhatósági jelentéseket.
- A Model Monitor figyeli a működő modellek adatmozgását és teljesítményváltozásait.
- Az AWS részletes felelősségteljes MI dokumentumokat és útmutatókat ad ki, amelyeket a szabályozók is hasznosnak találnak.
- A Red Teaming programok segítenek feltárni a biztonsági problémákat a bevezetés előtt.
2. Responsible AI – Microsoft
Sarah Bird, CPO – Responsible AI
Cég: Microsoft
Specializáció: MI felügyelet és biztonsági keretek az Azure ökoszisztémában
A Microsoft külön termékfejlesztési vezetőt nevezett ki a felelős MI fejlesztésekre. A platform a fejlesztési folyamat minden pontján jelen van. Ez segíti a szervezeteket a megfelelésben és a komplex szabályozási elvárások értelmezésében. A rendszer támogatja az EU MI Törvény követelményeit és a nagyvállalati auditfolyamatokat. A Microsoft Copilot is ezekre a keretekre támaszkodik. A stratégia lényege, hogy a felelős MI működés már a fejlesztés elején kialakuljon.
1. watsonx.governance – IBM
Arvind Krishna, CEO
Cég: IBM
Specializáció: Többfelhős MI felügyelet és globális megfelelési támogatás
A watsonx.governance a szabályozási és felügyeleti rétegen működik. Olyan vállalatoknak fejlesztették, amelyek több felhőszolgáltató rendszereit kombinálják. A platform támogatja az EU MI Törvény, a NIST AI RMF és az ISO 42001 előírásait. Ez rendkívül fontos a szigorúan szabályozott iparágak szereplőinek. A rendszer külön funkciókat fejleszt a generatív MI ügynökök felügyeletére, mert ezek új kockázati kategóriát jelentenek.
