Вячеслав Гасюнас
Методология

Я внедряю управление ИИ как систему, а не бюрократию.

Для AI-команд соответствие требованиям не должно останавливать разработку. Я встраиваю управление рисками в продукт, контур поставки и повседневные процессы ровно так, чтобы бизнес стал безопаснее, устойчивее и был готов к проверкам Enterprise-рынка.

Обсудить ваш подход
Архитектурные принципы Как я адаптирую Governance by Design, Privacy by Design и Security by Design к живому продукту. Процессные принципы Как я перевожу правила в процессы, исполнимые контроли и проверяемую поставку. Методическая основа Какие рамки и стандарты я использую и в каких ситуациях они нужны. Инструменты и рабочая среда Во что встраивается governance-контур: трекинг, поставка, наблюдаемость.
Архитектурные принципы

Управление для продукта, а не продукт для управления

В идеальном мире управление закладывается до кода. Но обычно я работаю с уже развивающимся продуктом. Я беру классические принципы "by Design" и адаптирую их к живому коду — без остановки бизнеса.

01

Governance by Design

Управление, встроенное в систему

Управление ИИ не должно жить отдельно от продукта. Я помогаю встроить его в уже существующую архитектуру: определить периметр ИИ-систем, внешние зависимости, владельцев решений и ключевые точки контроля.

Итог: Команда понимает, где проходит ее ответственность. Дальнейшее развитие проекта имеет контур управления ИИ.
02

Privacy by Design

Приватность, встроенная в архитектуру

Вопрос обработки данных в ИИ стоит остро. Я помогаю увидеть, где возникают реальные риски: внешние модели, передача данных третьим лицам, слабые места в обработке и отсутствие системных ограничений.

Итог: Продукт продолжает развиваться, но работа с данными становится управляемой и защищенной.
03

Security by Design

Безопасность, встроенная в продукт

Безопасность ИИ — это набор встроенных решений: контроль доступа, логирование, защита от инъекций и понятные точки верификации там, где риск действительно критичен.

Итог: Уменьшение риска злоупотреблений и уязвимостей без перекраивания всей системы с нуля.
Процессные принципы

От архитектуры — к рабочему контуру

Правила ничего не значат, если они не встроены в рабочую рутину команды. Политики должны конвертироваться в проверяемые процессы и чистый код.

1

Policy to Processes

Если правило не встроено в повседневную работу команды, оно ничего не меняет.

  • У каждого решения есть ответственный
  • У каждого сценария есть порядок
  • Проверка и эскалация системны
Управление ИИ становится частью операционной модели.
2

Policy to Code

Критичный контроль нельзя держать только в регламентах.

  • Автоматические проверки до релиза
  • Обязательное логирование событий
  • Неснимаемые технические ограничения
Требования можно увидеть в коде и проверить автоматически.
3

Audit-Ready Delivery

Система оставляет проверяемый след.

  • Как контролируются изменения
  • Где лежат доказательства (evidence)
  • Прозрачность для Enterprise-проверок
Уверенный рост и прохождение Due Diligence без имитации.
Основы

Фреймворки для работы

Выбор рамок зависит от продукта. Я не внедряю лишние стандарты, если они не требуются для Вашей индивидуальной ситуации.

EU AI Act и GDPR

Применимость, роли и защита данных.

NIST AI RMF и ISO/IEC 23894

Мировые фреймворки управления рисками без корпоративного перегруза.

ISO 42001 и 27001

Доказательная база для системного управления и enterprise-проверок.

NIST AI Agents

Ориентир для агентных систем (идентичность, автономность).

OWASP Top 10

Прикладная рамка уязвимостей для автономных AI-систем.

Стек

Инструментарий

Управление должно жить там, где живет код продукта.

База знаний Политики, решения, реестры. (Confluence, Notion)
Трекинг Review points, gaps. (Jira, Linear)
Поставка Контроль релизов. (GitHub, GitLab)
Наблюдаемость Мониторинг, логи. (Datadog, Elastic)

Генеративный ИИ и Агенты

Отдельный контур контроля: журналирование, оценка, review, ограничения вывода. Для агентов используется OWASP for Agentic Apps и инициативы NIST.

Workflow

Этапы работы

Эти принципы разворачиваются в стройном рабочем цикле.

Шаг 01

Оценка

AI Governance Analysis

Основная входная услуга: определение периметра, применимости, ролей, вероятного риска и критических пробелов.

Шаг 02

Архитектура

AI Governance Architecture

Проектирование: роли, ownership, control map, сборка policy set и evidence structure.

Шаг 03

Внедрение

AI Governance Implementation

Погружение в процессы: перевод контролей в CI/CD, выпуск изменений, audit trail.

Я не рассматриваю управление ИИ как отдельную папку с документами. Это архитектура, процессы и чистая поставка.

Обсудить вашу ситуацию