Строить, покупать или смешивать: рамочная модель для решений по Enterprise AI в США (2025)

Регуляторный и рыночный фон в США

Enterprise AI в США уже выходит из экспериментальной фазы. Финансовые директора требуют измеримого ROI, советы директоров — доказательств надзора, а регуляторы — контроля в рамках существующих требований по управлению рисками. В условиях секторального подхода регулирования ключевыми ориентирами становятся рекомендации NIST и отраслевые правила.

Основные ориентиры

• NIST AI Risk Management Framework (RMF): де-факто федеральный ориентир для закупок и вендор-ассеранса.
• NIST AI 600-1 (Generative AI Profile): уточняет ожидания по тестированию галлюцинаций, мониторингу и доказательствам.
• Банковский сектор: SR 11-7, рекомендации FDIC/FFIEC и внимание OCC к моделям в процессах принятия решений.
• Здравоохранение: HIPAA и возможный надзор FDA для клинических алгоритмов.
• FTC и SEC: риск принудительных мер, требования к раскрытию материальных рисков, связанных с AI.

Стратегический выбор: строить, покупать или смешивать

Правильный выбор зависит от кейса. Основные правила:

• Стройте, если способность лежит в основе конкурентного преимущества, работает с чувствительными регуляторными данными или требует глубокой интеграции в проприетарные системы.
• Покупайте, если задача товарная, критична скорость вывода на рынок или у вендора есть нужные артефакты соответствия.
• Смешивайте для большинства корпоративных задач: платформа вендора для управления и масштабирования плюс внутренняя "последняя миля" (retrieval, подсказки, оркестрация, доменные тесты).

10-мерная модель оценки

Используйте структурированную модель с оценкой 1–5 и весами. Примеры измерений и веса:

1. Стратегическое отличие — 15% (Build: AI как защитный барьер; Buy: прирост продуктивности)
2. Чувствительность данных и локализация — 10% (Build: PHI/PII/регуляторные данные; Buy: вендор доказывает HIPAA/SOC 2)
3. Регуляторная нагрузка — 10% (Build: SR 11-7/HIPAA/FDA; Buy: вендор предоставляет сопоставимые контролы)
4. Время до ценности — 10% (Build: 3–6 месяцев приемлемо; Buy: требуется решение за недели)
5. Глубина кастомизации — 10% (Build: доменно-специфично; Buy: конфигруируемого достаточно)
6. Сложность интеграции — 10% (Build: встраивается в legacy/ERP; Buy: стандартные коннекторы достаточны)
7. Зрелость талантов и операций — 10% (Build: LLMOps есть; Buy: предпочитают хостинг вендора)
8. TCO за 3 года — 10% (Build: амортизация инфраструктуры, переиспользование; Buy: выгодная экономика вендора)
9. Производительность и масштаб — 7.5% (Build: требуются милисекундная задержка или контроль пиков; Buy: SLA подходит)
10. Зависимость и переносимость — 7.5% (Build: нужны открытые веса/стандарты; Buy: комфорт с условиями выхода)

Правила принятия решения:

• Стройте, если оценка Build опережает Buy на 20% и более.
• Покупайте, если Buy опережает Build на 20% и более.
• Смешивайте, если результаты находятся в пределах ±20%.

Моделирование TCO на 3 года

Сравнивайте сопоставимые категории затрат. Для строительства это инженерные ставки, облачные вычисления, конвейеры данных, инструменты наблюдаемости и проверки, аудит и соответствие, а также egress/репликация. Для покупки — подписки, плата за использование, интеграционные расходы, дополнения для RAG и безопасности, артефакты соответствия от вендора и расходы на миграцию/egress.

Когда стоит строить

Подходит, если модель является стратегическим активом, нельзя допускать, чтобы чувствительные данные проходили через внешние конвейеры, или требуется глубинная интеграция с критичными системами. Риски: постоянные расходы на соответствие, дефицит LLMOps-талантов и скрытые операционные расходы.

Когда стоит покупать

Подходит для товарных задач, когда важна скорость внедрения и вендор предоставляет соблюдение стандартов. Риски: вендор-лок, волатильность расходов по токенам и существенные расходы при выходе без оговоренных условий.

Смешанная модель как дефолт

Практика крупных корпораций — покупать платформенные возможности и строить "последнюю милю" самостоятельно: слои извлечения, адаптеры, датасеты для оценки и отраслевые защитные механизмы. Это позволяет масштабироваться и сохранять контроль над IP и доказательной базой для совета директоров.

Чеклист при дью дилиженс для VP AI

Если покупаете: проверьте ISO/IEC 42001, SOC 2, соответствие NIST RMF, HIPAA BAA, условия хранения и минимизации данных, явные условия переносимости и egress, SLA по задержке и проживанию данных, и поставляемые оценки по предвзятости и безопасности. Если строите: оперируйте в рамках NIST AI RMF, проектируйте мульти-модельную оркестрацию, инвестируйте в наблюдаемость и eval-пайплайны, создайте LLMOps-команду и контролируйте расходы.

Дерево решений на практике

• Даёт ли способность конкурентное преимущество в 12–24 месяца? Да → вероятнее строить. Нет → рассмотреть покупку.
• Есть ли у вас зрелость управления по NIST AI RMF? Да → склоняйтесь к строительству. Нет → смешанная модель.
• Удовлетворят ли артефакты соответствия вендора регуляторов быстрее? Да → купить/смешать. Нет → строить.
• Выгоден ли TCO за 3 года для внутренней амортизации? Да → строить. Нет → покупать.

Пример: страховщик здравоохранения в США

Кейс: автоматизированная проверка требований и объяснение выплат. Вовлечено PHI, интеграция с легаси-системами, регуляторное поле включает HIPAA и возможное HHS/FDA. Решение: смешанная модель. Базовая платформа от вендора с HIPAA BAA и SOC 2 Type II, внутренние слои извлечения, адаптация CPT/ICD кодов и датасеты для оценки, привязка надзора к NIST AI RMF и документация для аудита совета.

Выводы для VP AI

• Применяйте взвешенную модель для каждого кейса чтобы иметь доказуемую позицию перед советом и регуляторами.
• Ожидайте доминирования смешанных ландшафтов и удерживайте контроль над последней милей как корпоративным активом.
• Сверяйтесь с NIST AI RMF, SOC 2, ISO/IEC 42001 и отраслевыми законами.
• Моделируйте 3-летний TCO и включайте условия выхода и переносимости в контракты заранее.

Дополнительные ресурсы

Просмотрите нашу GitHub Page для туториалов, кодов и ноутбуков. Также следите за нами в Twitter, присоединяйтесь к нашему 100k+ ML SubReddit и подпишитесь на нашу рассылку.