ServiceNow представила обновленный AI Control Tower, который теперь служит централизованным командным пунктом для управления ИИ-ресурсами в компании. Это нововведение важно для бизнеса в условиях растущих объемов ИИ, что требует эффективного контроля и управления всем ИИ-арсеналом.
Что изменилось в AI Control Tower
Новая версия AI Control Tower развилась из первоначальной панели управления и теперь охватывает пять ключевых областей: открытие ресурсов, наблюдение, управление, безопасность и оценка эффективности. Например, система может отслеживать 30 миллиардов разрешений доступа и поддерживает интеграции с 30 новыми корпоративными системами, включая AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
Группа по продуктам ИИ в ServiceNow, возглавляемая Неншадом Бардоливаллой, отметила, что цель обновления – справиться с проблемой расширения ИИ-агентов. "Мы упростили управление ИИ, переходя от простого обзора к полноправной платформе управления," — добавил он во время пресс-конференции перед ежегодным мероприятием Knowledge 26.
Как это решает существующие проблемы
С помощью новой системы пользователи могут отслеживать любые активы ИИ, включая модели и наборы данных, работающие не только на платформах ServiceNow. Это особенно актуально для организаций, развернувших множество ИИ-приложений без возможности их корректного учета. Например, в одной из демонстраций AI Control Tower успешно выявил атаку с подменой запроса на ценовом агенте, что позволяет предотвращать потенциальные угрозы оперативно и без участия человека.
Недавние приобретения ServiceNow, таких компаний как Veza и Traceloop, укрепляют архитектуру безопасности системы. Veza предоставляет технологию графа доступа, что позволяет картировать каждую идентичность и путь доступа в системах, обеспечивая полный контроль над правами пользователей.
Почему это важно для бизнеса
Для российских компаний такое решение имеет особое значение. Эффективное управление ИИ-ресурсами — это не только защита от угроз, но и оптимизация затрат. С новыми показателями ROI и отслеживанием затрат на модели пользователи могут лучше планировать бюджет на ИИ и связывать расходы с бизнес-результатами.
На горизонте важный шаг — это внедрение контроля затрат, который способен отслеживать использование токенов от крупных поставщиков, таких как OpenAI и Google, что позволяет более точно прогнозировать расходы предприятия на ИИ.