Поскольку компании конкурируют, чтобы использовать производительность и потенциал автоматизации искусственного интеллекта (Ой) и машинное обучение (Мл), имеет новую архитектурную проблему — как вы безопасно позволяете автономным системам взаимодействовать с конфиденциальными данными и основными принципами без ущерба для безопасности, соблюдения или целостности?

Это не теоретическая проблема. Автономные агенты теперь могут принимать решения, вызывать рабочие процессы и интегрироваться во все системы — из Крмс и Эрп В облачном файле для платформ для хранения и поддержки клиентов. Но эта сила идет с реальными рисками. Модель, которая может удалять записи для раскрытия лично идентифицируемой информации (ПИИ) или неправильно интерпретировать систему API Схема может дать катастрофические результаты по шкале.

Решение не заключается в замедлении инноваций. Это размещение современной архитектуры компании, которая позволяет автономным системам ИИ работать разумно, но в строгих, наблюдаемых границахВ этой области эта архитектура состоит из трех критических слоев:

Модель подключения к платформе (MCP)

До MCP Существует команда ИИ и уровень управления, Центральный центр для автономных моделей, которые взаимодействуют с внутренними системами и внешними API. Вместо того, чтобы позволить агенту искусственного интеллекта делать прямые вызовы в задние системы, MCP действует как посредник, который ценит, интерпретирует и управляет этими запросами.

Он регулирует поведение модели, используя набор правил и логики выполнения, заявив:

• Разрешено ли действие
• Который должен вызвать API или параметр службы
• Как структурировать или преобразовать запрос
• Какие учетные данные или разрешения требуются
• Если человек рассмотрит действие до его выполнения

Работая в качестве программируемого решения между моделью и оперативными системами, MCP должен реализовать бизнес -логику, соответствие политике и тестирование безопасности, которыми системы ИИ не может управлять самостоятельно.

Шлюз доступа к данным: защита того, что является наиболее важным

Если MCP управляет действиями, Шлюз доступа данных регулирует информацию. Он обеспечивает безопасный, политический интерфейс между системами ИИ и конфиденциальными бизнес -данными, структурированными в базах данных, неструктурированных документах или распределенным на различных облачных платформах.

Этот слой гарантирует, что даже если модель требует доступа к данным, он получает только то, что разрешено видеть. Он реализован:

• Управление на уровне полевых уровней, включая маскировку PII или редакционную статью
• Фильтрация контекстного осознания на основе ролей пользователей или областей агента
• Доступ к дроссельной заслонке, запросу на формирование или в случае содержания в случае
• Тропы регистрации и аудита для каждого взаимодействия с данными

Шлюз гарантирует, что системы ИИ работают с наименьшая привилегиядоступ только к минимальному объему данных, необходимых для их функции. Это важно соблюдать правила конфиденциальности данных, такие как GDPRРабство Hippaи CCPA— и это также снижает риск бизнеса.

Человеческое племя (Хитл)

Даже самая выгодная модель может иногда создавать действия или рекомендации выше пределов безопасности, законности или бизнеса. Итак, третий слой архитектуры —Хитл необходимо.

Hitl представляет обзор людей в критические моменты в процессе принятия решений или применения в области решений ИИ. Вместо того, чтобы позволить моделям обрабатывать одну из них, HITL Workflow требуют одобрения людей:

• Деятельность с высоким влиянием, такие как компенсация или отмена счета
• Чувствительные сообщения, такие как общительные E -перспективы или обмен публичными сообщениями
• Сложное принятие решений, такое как толкование соответствия или юридический сборник
• Все сценарии серой зоны, когда требуется контекст или суждение

Этот слой не ограничивает варианты ИИ — он увеличивает его. Компании получают лучшее из двух миров через человеческих рецензентов, отвлекая сомнительные или влиятельные действия: скорость и масштабирование от ИИ, контроль и понимание надзора за людьми.

Почему эта архитектура играет роль в менеджерах

Эффект ясен CDOSРабство ИТ -директораРабство CTOSРабство CMOSи другие руководители бизнеса. Без этой многослойной архитектуры принятие ИИ может чувствовать себя как азартные игры. Но это становится настраиваемой, подходящей и надежной частью оперативной ткани.

Эта структура предоставляет:

• Чувствительные системы никогда не подвергаются непосредственному воздействию моделей искусственного интеллекта
• Доступ к данным строго контролируется, слышен и актуально
• Суждение человека вносится в решения повышенного риска
• Непрерывность бизнеса защищена от неожиданных ошибок ИИ

Это также поддерживает стандартизацию в различных отделах. Центральное управление становится критическим, поскольку системы ИИ распространяются от маркетинга до операций до успеха клиентов. MCP и DataWay позволяют постоянно контролировать, в то время как HTL позволяет отделу быть специфическим для толерантности к риску.

Руководство по компании, готовое к искусственному интеллекту

Большинство организаций не реализуют все это одновременно. Они развивают это. Подход шага -шага может выглядеть как:

• Контролируемые пилотные проекты только с читаемыми агентами ИИ
• MCP введение по маршруту и ​​ограничивает действия
• Расположение шлюза доступа к данным для защиты границ информации
• Внедрение рабочего процесса HITL для эскалации и обзора
• Автономное полное принятие AI с охранниками компании

ИИ без защитных племен подвергается риску в масштабе

AI Enterprise AI слишком мощный для бега без структуры. Это не аргумент для предела — это аргумент для вдумчивого дизайна. Используя MCP для посредника для доступа, шлюз данных для введения защиты данных и HTL, чтобы обеспечить оценку человека, может открыть весь потенциал всех автономных систем ИИ — без двери на неожиданный вред.

Эта многослойная архитектура не просто катастрофа. Это о Действие деятельности, которое Настоящее конкурентное преимущество для компаний, готовых к ИИ.