Как внедрить ИИ в промышленную инфраструктуру

Для критически важных систем и госсектора ключевой принцип — соблюдать требования информационной безопасности и технологической независимости. Это нужно учитывать уже на этапе постановки бизнес-целей внедрения ИИ.

Инфраструктура должна проектироваться с опорой на жизненный цикл ИИ-решения, который включает следующие этапы:

• Определение бизнес-потребности. Необходимо точно понимать, где ИИ действительно принесет ценность. Это поможет исключить «внедрение ради внедрения» и быстрее достичь ощутимого эффекта.
• Подготовка и обработка данных. Включает очистку, нормализацию, обезличивание и структурирование. Без этого этапа модель рискует обучиться на искаженных данных, что приведет к выдаче недостоверных результатов.
• Создание и обучение моделей. Здесь важно выбрать подходящую архитектуру (например, классификатор или LLM) и провести обучение, чтобы убедиться, что модель решает нужную задачу в заданных условиях эксплуатации.
• Тестирование работоспособности и безопасности. Проверка модели на устойчивость, интерпретируемость и уязвимости. Ценность легко считать: ИИ-системы не должны «галлюцинировать» или быть уязвимыми к атакам.
• Разработка и интеграция решения. Модель оборачивается в сервис с API, пользовательским интерфейсом или бизнес-логикой. ИИ должен быть доступен для конечных пользователей или систем, а не оставаться формально завершенной, но не используемой разработкой.
• Развертывание в продуктивной среде. Этот шаг про внедрение в существующую ИТ-инфраструктуру. Модель начинает приносить реальную пользу только тогда, когда становится частью рабочих процессов.
• Эксплуатация и мониторинг. Важно обязательно отслеживать точность, сбои, логи и производительность, так как любая модель со временем теряет актуальность. А значит, ей необходим постоянный контроль качества и, при необходимости, дообучение и редизайн.
• Вывод из эксплуатации. Включает удаление модели, зачистку данных и документирование. Этап критичен для КИИ — не только в силу нормативных требований, но и для снижения рисков: устаревшая модель может оставаться активной, вести себя непредсказуемо или быть уязвимой.

На каждом этапе необходима инфраструктура, способная обеспечить защиту, вычислительные ресурсы, управление данными и соответствие нормативным требованиям.

AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management — управление доверием, рисками и безопасностью при работе с ИИ) — методология, которая помогает внедрять искусственный интеллект в критически важные процессы с учетом не только технологических, но и этических, правовых и управленческих аспектов.

Ключевые компоненты AI TRiSM включают защиту персональных и чувствительных данных, этическое регулирование разработки и применения ИИ, обеспечение надежности решений и алгоритмов, а также минимизацию предвзятости и управляемость рисками.

Для предприятий КИИ и госсектора внедрение AI TRiSM позволяет снижать технологические и регуляторные риски, обеспечивать соответствие нормативам и формировать доверие к ИИ-системам — как внутри организации, так и со стороны внешних пользователей.

Надежное внедрение ИИ невозможно без качественной основы — структурированных, доступных и защищенных данных. Именно данные определяют, насколько эффективной, безопасной и устойчивой будет работа ИИ-моделей. Правильно спроектированная инфраструктура позволяет сохранять максимальную производительность моделей и минимизировать потери при исполнении на аппаратном уровне.

Для этого необходимо:

• внедрить системный подход к управлению данными (data governance);
• организовать разграничение прав доступа и защиту данных внутри организации;
• обеспечить хранение и обработку чувствительной информации исключительно в закрытых корпоративных контурах;
• обеспечить работу ИИ-моделей оптимальным инфраструктурным слоем для достижения максимальной производительности и минимизации потерь во время исполнения на железе.

Такая архитектура позволяет сохранять контроль над данными, снижать риски утечек и соответствовать отраслевым требованиям, особенно в КИИ и госсекторе.

Secure by design — это принцип проектирования, при котором меры информационной безопасности закладываются на уровне архитектуры, а не внедряются постфактум. Такая модель обеспечивает устойчивую защиту систем на всех этапах их жизненного цикла.

Инфраструктура для ИИ должна разрабатываться именно с таким подходом — изначально, а не в виде доработок. Это особенно важно при работе с чувствительными данными и задачами в контуре КИИ.

Один из примеров реализации таких решений — программно-аппаратный комплекс, созданный специально для задач дообучения моделей и построения защищенной ИИ-инфраструктуры.

Он включает модульную и масштабируемую архитектуру, поддержку различных языковых моделей для дообучения и инференса, оптимизацию использования вычислительных ресурсов для максимальной производительности и встроенные механизмы информационной безопасности, соответствующие принципам Secure by design.

Таким образом, ПАК позволяет заказчикам ориентироваться на бизнес-задачи — без необходимости глубокого погружения в инфраструктурные и ИБ-аспекты.

Для обеспечения устойчивости и управляемости ИИ-инфраструктуры в долгосрочной перспективе критически важно закладывать принципы технологической независимости и диверсификации на архитектурном уровне.

Рекомендуется:

• Использовать альтернативные ускорители российских и азиатских производителей, не ограничиваясь только решениями NVIDIA. Это снижает зависимость от одного вендора и позволяет гибко подбирать оборудование под разные задачи — особенно в условиях нестабильности поставок.
• Работать с российскими LLM. Такие модели позволяют соблюдать требования информационной безопасности, учитывать локальные регуляторные ограничения и адаптироваться под специфику национальных рынков.
• Формировать технологические консорциумы и центры компетенций, развивать партнерские программы с производителями и разработчиками. Это способствует обмену знаниями, совместной разработке решений и ускоренному выводу новых продуктов на рынок.
• Создавать независимые тестовые лаборатории и отраслевые полигоны. Такие структуры позволяют проводить объективную оценку качества, безопасности и совместимости ИИ-решений, снижая риски при внедрении и эксплуатации.