The post has been translated automatically. Original language: Russian
The code no longer breaks by accident. It breaks down systematically.
Last week, the world once again received a reminder that the problem of cybersecurity has long ceased to be a hacker problem. This is a development problem today.
Recent studies have shown vulnerabilities in popular software products where attackers could gain access to data, bypass security mechanisms, or force AI agents to perform actions on behalf of the user. And we are not talking about small startups, but about projects that are used by thousands of companies around the world.
The most annoying thing about such stories is that most of these problems don't suddenly appear.
They appear much earlier.
At the moment when the developer writes the first line of code without uniform rules.
When each team member uses their own approach to architecture.
When security is checked at the end of the project, rather than being built into it initially.
When speed becomes more important than quality.
When no one can answer a simple question:
"What standards are used to create this product?"
The industry has reached a critical point
Over the past few years, companies have begun to massively introduce artificial intelligence into development.
The code is written faster.
Products are launched faster.
Releases come out faster.
But at the same time, the number of errors is also growing.
AI is capable of generating thousands of lines of code in a matter of minutes. However, it cannot guarantee that this code meets the company's internal requirements, principles of secure development, architecture rules, or industry restrictions.
As a result, the business gets the illusion of acceleration.
In practice, technical debt grows faster than the product develops.
Each new feature becomes a potential point of failure.
Every integration is a potential vulnerability.
Each new developer brings their own style of writing code, their own habits, and their own understanding of quality.
Without uniform standards, chaos becomes inevitable.
The problem is not with the programmers
It's very convenient to blame the developers.
But the problem goes much deeper.
Most companies still do not have a unified software quality management system.
There are safety standards.
There are standards for processes.
There are standards for risk management.
But there is practically no deep standardization of the development lifecycle itself, which simultaneously covers:
- the architecture of solutions;
- code requirements;
- Safety requirements;
- requirements for AI components;
- documentation requirements;
- Testing requirements;
- requirements for implementation and maintenance.
That is why many organizations continue to eliminate the consequences instead of eliminating the causes.
Why existing standards are no longer sufficient
Today, many companies are guided by the requirements of ISO/IEC 42001 for the management of artificial intelligence systems.
This is an important step.
But modern practice shows that AI management alone is no longer enough.
The problem arises much earlier — at the stage of process design, architecture development, data management, code quality control and responsibility building within the team.
If an organization only controls the AI model, but does not control the development lifecycle, it still remains vulnerable.
A new level of maturity
That is why at BizDNAi we have gone much further than the classical approaches to AI Governance.
We are creating our own system of standards that covers not only artificial intelligence, but also the entire digital contour of the company.
Our goal is to make sure that the quality of the software no longer depends on a particular developer.
So that security is not a separate stage of the project.
To ensure that the requirements for architecture, data, business processes, and AI are linked into a single managed system.
So that companies can scale without losing control.
So that investors understand the level of technological maturity of the business.
So that customers can trust digital solutions.
The next era will be the era of trust.
A few years ago, the main issue was:
"Can AI write code?"
The question today is different:
"Can we trust the code that AI and humans write together?"
The companies that create new products the fastest won't win.
Those who can prove their reliability will win.
The future belongs to organizations that are able to manage quality, safety and responsibility at the standards level.
And the sooner the business starts to systematize the development, the less each next mistake will cost.
Because in the modern world, a bug is no longer a technical problem.
It's a matter of trust.
It's time to implement the AI Trust Index
Код больше не ломается случайно. Он ломается системно.
На прошлой неделе мир снова получил напоминание о том, что проблема кибербезопасности давно перестала быть проблемой хакеров. Сегодня это проблема разработки.
Очередные исследования показали уязвимости в популярных программных продуктах, где злоумышленники могли получать доступ к данным, обходить механизмы безопасности или заставлять ИИ-агентов выполнять действия от имени пользователя. И речь идет не о небольших стартапах, а о проектах, которыми пользуются тысячи компаний по всему миру.
Самое неприятное в подобных историях то, что большинство таких проблем не появляются внезапно.
Они появляются намного раньше.
В момент, когда разработчик пишет первую строку кода без единых правил.
Когда каждый сотрудник команды использует собственный подход к архитектуре.
Когда безопасность проверяется в конце проекта, а не закладывается в него изначально.
Когда скорость становится важнее качества.
Когда никто не может ответить на простой вопрос:
«По каким стандартам вообще создается этот продукт?»
Индустрия подошла к критической точке
За последние несколько лет компании начали массово внедрять искусственный интеллект в разработку.
Код пишется быстрее.
Продукты запускаются быстрее.
Релизы выходят быстрее.
Но одновременно с этим растет и количество ошибок.
ИИ способен генерировать тысячи строк кода за считанные минуты. Однако он не способен гарантировать, что этот код соответствует внутренним требованиям компании, принципам безопасной разработки, правилам архитектуры или отраслевым ограничениям.
В результате бизнес получает иллюзию ускорения.
На практике же технический долг растет быстрее, чем развивается продукт.
Каждая новая функция становится потенциальной точкой отказа.
Каждая интеграция — потенциальной уязвимостью.
Каждый новый разработчик приносит собственный стиль написания кода, собственные привычки и собственное понимание качества.
Без единых стандартов хаос становится неизбежным.
Проблема не в программистах
Очень удобно обвинять разработчиков.
Но проблема значительно глубже.
Большинство компаний до сих пор не имеют единой системы управления качеством программного обеспечения.
Есть стандарты безопасности.
Есть стандарты процессов.
Есть стандарты управления рисками.
Но практически отсутствует глубокая стандартизация самого жизненного цикла разработки, которая охватывает одновременно:
- архитектуру решений;
- требования к коду;
- требования к безопасности;
- требования к ИИ-компонентам;
- требования к документированию;
- требования к тестированию;
- требования к внедрению и сопровождению.
Именно поэтому многие организации продолжают устранять последствия вместо устранения причин.
Почему существующих стандартов уже недостаточно
Сегодня многие компании ориентируются на требования ISO/IEC 42001 для управления системами искусственного интеллекта.
Это важный шаг.
Но современная практика показывает, что одного управления ИИ уже недостаточно.
Проблема возникает гораздо раньше — на этапе проектирования процессов, разработки архитектуры, управления данными, контроля качества кода и построения ответственности внутри команды.
Если организация контролирует только модель ИИ, но не контролирует жизненный цикл разработки, она все равно остается уязвимой.
Новый уровень зрелости
Именно поэтому в BizDNAi мы пошли значительно дальше классических подходов к AI Governance.
Мы создаем собственную систему стандартов, которая охватывает не только искусственный интеллект, но и весь цифровой контур компании.
Наша цель — сделать так, чтобы качество программного обеспечения перестало зависеть от конкретного разработчика.
Чтобы безопасность не была отдельным этапом проекта.
Чтобы требования к архитектуре, данным, бизнес-процессам и ИИ были связаны в единую управляемую систему.
Чтобы компании могли масштабироваться без потери контроля.
Чтобы инвесторы понимали уровень технологической зрелости бизнеса.
Чтобы заказчики могли доверять цифровым решениям.
Следующая эпоха будет эпохой доверия
Еще несколько лет назад главным вопросом было:
«Может ли ИИ писать код?»
Сегодня вопрос другой:
«Можно ли доверять коду, который пишет ИИ и человек вместе?»
Победят не те компании, которые быстрее всех создают новые продукты.
Победят те, кто сможет доказать их надежность.
Будущее принадлежит организациям, которые умеют управлять качеством, безопасностью и ответственностью на уровне стандартов.
И чем раньше бизнес начнет систематизировать разработку, тем меньше будет стоить каждая следующая ошибка.
Потому что в современном мире баг — это уже не техническая проблема.
Это вопрос доверия.
Пора внедрять AI Trust Index
Share
