Обзор отчета IAPP "AI Governance Profession Report 2025"

Отчет посвящен анализу текущего состояния и развития профессии, связанной с AI Governance. Он исследует, как организации подходят к созданию и реализации программ AI Governance, какие структуры и функции задействованы, какие навыки требуются специалистам, и с какими проблемами они сталкиваются.

Как проводился опрос:

670 участников, представляющих компании из разных отраслей.
География участников - 45 стран, в основном - Северная Америка и Европа, но также представлены данные от компаний, работающих глобально.
+7 тематических исследований (case studies) частных компаний.

Почему AI Governance - это важно ?

AI Governance — это не просто вопрос соблюдения требований (compliance), а стратегическая необходимость. Он обеспечивает организациям уверенность, позволяя масштабировать инновации с ИИ, создавать качественные и надежные продукты, которым доверяют как потребители, так и партнеры. AI Governance помогает компаниям оставаться конкурентоспособными в эпоху, когда те, кто не может внедрять ИИ, рискуют отстать.

Краткие выводы:

77% компаний уже работают над программами AI Governance, а среди компаний, уже использующих ИИ, этот показатель вырос почти до 90%.
Даже 30% компаний, не использующих ИИ, сообщили о работе над AI Governance "заранее" - до начала использования ИИ ("governance first").

Основные сложности:

Недостаток квалифицированных кадров.
Нехватка ресурсов и бюджета
Недостаток понимания технологий ИИ и регулирования.
Отсутствие измеримых метрик отчетности
Недостаточная зрелость программы

Как компании строят AI Governance:

Подход "governance first": тенденция, когда организации сначала уделяют приоритетное внимание созданию надлежащей системы управления, прежде чем широко использовать ИИ в качестве стратегического императива.

Этапы:

Назначение ответственных лиц.
Создание Комитетов и кросс-функциональных команд.
Внедрение системы оценки рисков ИИ.

Профессионализация AI Governance

Функция AI Governance: на первом этапе зачастую ответственность передается специалистам в смежных областях (Privacy, Data Governance). По мере развития программы - нанимают выделенных сотрудников.
Структура: кросс-функциональные команды и Комитеты, включающие экспертов из разных областей (Privacy, Cyber, IT, этика, Legal и compliance).
Появление новых ролей: инженеры по тестированию (red teaming), специалисты по этике ИИ, AI Governance Officer.
Кто вовлечен: Privacy, IT, Security, Legal, Product Development.

Запрос новых компетенций:

Разбираться в технологиях ИИ.
Знать digital governance, compliance, risk management.
Уметь конвертировать нормативные требования в практические процедуры и политики.

Лидерство и подотчетность

Размещение функции: Функция AI Governance часто размещается в существующих отделах. Наиболее распространенные варианты — Privacy (22%), Legal и compliance (22%), IT (17%) и data governance (10%).
Создание комитетов увеличивает шансы на успешное внедрение программы AI Governance и снижает риски.Организации с комитетами чаще проводят анализ рисков, более успешно отчитываются перед СД.
Кросс-функциональное взаимодействие: AI Governance является междисциплинарной областью: отделы Privacy, Legal, compliance, IT, этики, продукта, маркетинга и Security активно участвуют в работе AI Governance.
Уровень подотчетности: Самый высокопоставленный сотрудник, отвечающий за AI Governance, может занимать различные позиции, от уровня C-suite (для менее зрелых программ) до SVP, VP или Senior Manager (для более зрелых программ). Часто программы возглавляют менеджеры из смежных областей (Privacy или Data governance).
Отчетность высшему руководству: как правило, по цепочке подчинения. В небольших компаниях (100-999 сотрудников) самые высокопоставленные сотрудники AI Gov чаще подчиняются CFO или CEO . В более крупных компаниях - генеральному юрисконсульту (general counsel/head of legal), CIO или Chief Compliance Officer.
Сотрудничество: кросс-функциональное взаимодействие является признаком зрелой программы AI Governance .

Что делает программу AI Governance зрелой?

Наличие команды, понимающей риски и возможности ИИ.
Способность привлекать экспертов из разных дисциплин (IT, Privacy, compliance, этика, Legal) по мере необходимости.
Инвестиции в повышение квалификации сотрудников.
Адаптация существующих структур и процессов (например, использование PIA для включения в оценку рисков ИИ), а не создание ненужных новых .
Наличие надзорного органа (комитета).
Четкие линии коммуникации и отчетности.
Внутреннее обучение и осведомленность сотрудников по вопросам ИИ.

Кейсы:

Mastercard. Программа AI Governance выросла из функций Privacy и data governance. В компании создан Совет по ИИ и данным, состоящий из старших руководителей разных функций. Осуществляется кросс-функциональное взаимодействие и обучение сотрудников.
TELUS. Акцент на грамотности ИИ через вовлечение всех сотрудников. Разработана внутренняя платформа для безопасного использования ИИ. Применяются различные программы для повышения квалификации, включая data stewardship, purple team testing (сочетание red и blue teaming) и Responsible AI Squad (команда по ответственному ИИ).
Boston Consulting Group (BCG): Разработан собственный инструмент управления рисками для внутренних и клиентских проектов (AI Risk Management Tool). Проводится оценка различных рисков (бизнес, технические, ИБ, Privacy, legal) с этапа идеи до реализации.
IBM: Ответственность за AI Governance возложена на Office of Privacy and Responsible Technology. Программа развивалась на основе инструментов Privacy. Создан AI Ethics Board для принятия решений и формирования культуры этики ИИ. Есть выделенная основная команда, специалисты в бизнес-подразделениях и специалисты по коммуникациям и обучению.
Cohere: функция AI Governance возглавляется междисциплинарной командой Responsible Machine Learning, интегрированной в структуру компании. Приоритеты включают построение безопасных и надежных моделей для корпоративного рынка и вклад в разработку стандартов и кодексов практики.

Заключение

В 2025 году AI Governance переходит от фазы добровольных инициатив в стратегический инструмент для бизнеса, фактор конкурентоспособности.

Отчет показывает, что организации все более серьезно подходят к системе AI Governance. Несмотря на отсутствие единого пути, программы часто опираются на существующие функции Privacy и compliance, но требуют кросс-функционального сотрудничества для решения специфических рисков ИИ.

По мере появления нового регулирования ИИ, область AI Governance будет становиться все более формализованной и структурированной.