Enterprise AI Governance: Model Registry and Evaluation Standards

Zespoły Enterprise AI na początku 2026 roku koncentrują się na kontroli cyklu życia, a nie wyłącznie na wydajności modeli. Rejestry modeli, zestawy ewaluacyjne i klasyfikacja ryzyka stają się standardowymi wymaganiami.

Why Now?

• Dziesiątki modeli i ich wersji wymagają przypisania właścicieli oraz zapewnienia możliwości śledzenia.
• Błędy modeli coraz częściej wpływają na kluczowe procesy.
• Gotowość do spełnienia wymogów zgodności i audytu jest bezdyskusyjna.

Governance Stack at a Glance

• Rejestr modeli: scentralizowane śledzenie wersji, źródeł danych i notatek dotyczących użycia.
• Zestaw ewaluacyjny: automatyczne testy i kontrole regresji.
• Klasyfikacja ryzyka: warstwowanie ryzyka na podstawie sposobu użycia każdego modelu.
• Monitoring i logi audytowe: śledzenie zachowania i rejestrowanie incydentów.

What Changes in Practice

• Bramki wydawnicze blokujące modele niespełniające minimalnych progów.
• Filtry wyjściowe zapobiegające wyciekom wrażliwych danych.
• Jasne ścieżki decyzyjne obejmujące zespoły produktowe, bezpieczeństwa i prawne.

Quick Start Steps

• Sporządź inwentarz wszystkich modeli i przypisz właścicieli.
• Zdefiniuj kryteria ewaluacji dla kluczowych procesów.
• Ustal cykle przeglądów i rytm raportowania.
• Przełóż wymagania zgodności na techniczne mechanizmy kontroli.

Summary

Rozwój Enterprise AI jest dziś mierzony dojrzałością nadzoru równie mocno jak jakością modeli. Priorytetem na 2026 rok jest „kontrolowalne AI”, a nie tylko „lepsze AI.”