Концепция DataGov 2.0 развивает классическое управление данными, дополняя его Model Governance, AI Risk Management и семантическим слоем. Новые объекты управления включают модели, промпты, ИИ-агентов, RAG-корпуса, эмбеддинги и векторные индексы, для которых необходимы контроль доступа и жизненного цикла.
Для аудита ИИ-ландшафта компаниям следует анализировать инфраструктуру, счета от провайдеров, события безопасности и внутренние процессы. Создание реестра ИИ-кейсов помогает отслеживать используемые технологии, назначать ответственных и оценивать эффективность внедрения инструментов.
Контроль затрат требует учета не только стоимости токенов, но и расходов на поиск, эмбеддинги, работу инструментов и проверку результатов человеком. Дашборды должны отслеживать полную стоимость запроса и операционные метрики, чтобы оперативно выявлять рост расходов и ошибки моделей.
Обеспечение качества ИИ-систем требует оценки на каждом этапе: от актуальности документов до точности поиска и генерации ответов. Использование ИИ-ready данных с понятными бизнес-определениями, машиночитаемыми схемами и автоматическими проверками повышает достоверность работы ИИ.
Внедрение системы управления ИИ проходит в три этапа: аудит текущих инструментов и готовности данных, разработка базовых правил контроля и безопасности, а также автоматизация проверок качества внутри корпоративной платформы.
