У січні 2025 року світовий лідер у сфері слухових рішень Amplifon запустив масштабну програму Amplify — внутрішню ініціативу з впровадження штучного інтелекту на рівні всієї компанії. З понад 20 000 співробітників, більш ніж 10 000 магазинів у 26 країнах і десятками команд на трьох континентах, які паралельно будують власних AI-агентів, компанія зіткнулася з типовою, але дуже гострою проблемою: повним технологічним хаосом.
Щоб перетворити цей хаос на керовану екосистему, Amplifon вибудувала чітку модель управління AI, створила єдиний AI?шлюз для доступу до LLM?моделей і сформувала програму Amplify навколо трьох стратегічних стовпів: governance, platform і factory. Ця історія — про те, як виглядає корпоративне управління AI, коли його роблять не «для галочки», а як критичну інфраструктуру глобального бізнесу.
Від «кожен робить як хоче» до централізованої моделі
Коли десятки команд самостійно інтегрують LLM?моделі, налаштовують безпеку, будують власні пайплайни та інфраструктури, результат передбачуваний: дублювання рішень, несумісні підходи, розмиті зони відповідальності, відсутність єдиного огляду ризиків і витрат. Для компанії масштабу Amplifon це не просто незручність, а системний ризик.
Amplifon перебуває в активній фазі AI?трансформації: експериментує з генеративними моделями, AI?агентами та прикладними рішеннями для бізнесу. На цьому етапі особливо гостро постають три групи викликів.
По-перше, підтримка й операційна стабільність. Життєвий цикл LLM?моделей короткий: постачальники регулярно оновлюють версії, змінюють політики доступу, іноді знімають моделі з підтримки. Для компанії, яка запускає десятки AI?кейcів, це означає постійний ризик збоїв, якщо немає централізованого способу відстежувати, де яка модель використовується і як швидко її можна замінити.
По-друге, governance і відповідність регуляціям. Потрібно точно знати, де в організації використовується AI, які саме кейси працюють у продакшені, які дані обробляються, які інструменти й моделі залучені. Без цього неможливо ані відповідати вимогам регуляторів, ані усвідомлено керувати ризиками.
По-третє, масштабування розробки. Команди працюють на різних інфраструктурах, у різних країнах, з різними обмеженнями. Якщо кожна з них самостійно вирішує питання безпеки, деплойменту й інтеграцій, це гальмує масштабування, ускладнює повторне використання рішень і змушує розробників витрачати час не на бізнес-логіку, а на «перевинайдення колеса».
Саме для відповіді на ці виклики Amplifon запустила Amplify — глобальну кросфункціональну програму, яка задає єдині правила гри для AI у всій організації.
Amplify: контрольна вежа, комітет і три стратегічні стовпи
Amplify — це не окремий продукт і не просто набір інструментів. Це рамка, яка поєднує операційну модель і план реалізації, охоплюючи як стратегічні рішення, так і щоденну інженерну практику.
В основі операційної моделі — дві ключові структури: «control tower» і комітет.
Control tower — це вузьке коло людей, до якого входять топ-менеджери й ключові стейкхолдери. Саме тут визначаються базові принципи: вимоги до безпеки, юридичні рамки, технологічні стандарти, а також стратегічні пріоритети — які AI?кейси розвивати першими, на які напрями робити ставку. Фактично це центр, де формується загальна траєкторія AI?розвитку Amplifon.
Комітет відповідає за реалізацію цієї стратегії як у країнах присутності, так і на корпоративному рівні. Тут відбувається більш детальна пріоритизація: які конкретні кейси запускати, в якій послідовності, де вони принесуть найбільшу цінність. Комітет виступає містком між високорівневою стратегією та операційною реальністю локальних команд.
Навколо цієї структури Amplify вибудувана на трьох стовпах.
Перший стовп — governance. Йдеться не лише про відповідність AI?регуляціям, а й про внутрішні правила: як приймаються рішення щодо нових AI?ініціатив, які стандарти якості й безпеки обов’язкові, як співробітники дізнаються про існування програми, її правила та очікувану поведінку. Governance у цьому контексті — це і про контроль, і про прозорість, і про просвіту.
Другий стовп — platform. Це технологічна основа, на якій працюють розробники й команди впровадження. Сюди входить сертифікація інфраструктур, стандартизовані способи розгортання сервісів, загальні підходи до інтеграцій. Мета — дати командам стабільне, перевірене середовище, де можна будувати AI?рішення, не починаючи щоразу з нуля.
Третій стовп — factory. Це найпрактичніший вимір програми: як саме команди розробляють, тестують і виводять AI?рішення на ринок. Для Amplifon особливо важливо, щоб ці рішення одразу проєктувалися як масштабовані й повторно використовувані в різних країнах і доменах. Factory — це про те, щоб розробники могли зосередитися на бізнес-логіці, а не на інфраструктурних дрібницях.
У сукупності ці три стовпи створюють рамку, в якій AI?ініціативи не розпорошуються по організації, а підпорядковуються єдиній логіці й стандартам.
AI?шлюз: єдина точка входу до всіх LLM?моделей
Першим технічним компонентом, який Amplifon побудувала в межах Amplify, став AI?шлюз. Його завдання — стати єдиною точкою доступу до всіх LLM?моделей, що використовуються в компанії, і водночас інструментом контролю, безпеки та аналітики.
До появи шлюзу кожна команда могла напряму інтегруватися з обраним постачальником моделей, налаштовувати власну автентифікацію, логування, облік витрат. Це створювало фрагментовану картину, де неможливо було швидко відповісти на базові запитання: хто, де й як використовує конкретну модель, скільки це коштує, які ризики пов’язані з тим чи іншим сервісом.
AI?шлюз змінює цю картину радикально. Для розробників він виглядає як уніфікований endpoint: достатньо підключитися до нього, щоб отримати доступ до всіх моделей, затверджених Amplifon. Внутрішня «кухня» — який саме провайдер використовується, яка версія моделі, які додаткові політики застосовуються — прихована за цим шаром абстракції.
Ключовий елемент — інтеграція з внутрішньою системою ідентифікації (intra ID). Щоб скористатися моделями, розробник або сервіс має автентифікуватися через AI?шлюз. Це дає змогу централізовано керувати тим, хто й до яких моделей має доступ, прив’язувати права до ролей, команд, проєктів, а також відстежувати активність на рівні користувачів і застосунків.
Окремий вимір — бюджетування. У великій організації кожен AI?кейс — це не лише технічний проєкт, а й стаття витрат. Через AI?шлюз Amplifon може задавати бюджети для окремих кейсів: наприклад, місячний або тижневий ліміт витрат на виклики LLM?моделей. У міру використання ці бюджети «еродують», а розробники бачать, скільки ресурсу залишилося. Це перетворює витрати на моделі з «чорної скриньки» на керований параметр, який можна планувати й контролювати.
Не менш важливий аспект — централізований моніторинг і аналітика. Усі запити до LLM?моделей і відповіді проходять через AI?шлюз, що дозволяє будувати єдину систему аудиту, логування й моніторингу. Для Amplifon це означає можливість відстежувати використання моделей у розрізі кейсів, команд, країн, аналізувати продуктивність, виявляти аномалії, а за потреби — швидко реагувати на інциденти.
Фактично AI?шлюз стає верхнім рівнем AI?governance: будь-який доступ до моделей відбувається через нього, а отже, підпорядковується єдиним правилам безпеки, бюджетування й аудиту.
Як централізований доступ допомагає керувати ризиками й масштабом
Для компанії масштабу Amplifon централізація доступу до LLM?моделей — не лише питання зручності, а й спосіб зменшити системні ризики.
Один з ключових ризиків — залежність від конкретних моделей і провайдерів. Якщо певна модель раптово змінює поведінку, стає недоступною або дорожчає, це може вплинути на десятки кейсів. Коли всі інтеграції йдуть напряму, кожній команді доводиться самостійно вирішувати, як реагувати: шукати альтернативу, оновлювати код, тестувати нову модель.
AI?шлюз дозволяє винести цю проблему на інший рівень. Оскільки розробники підключаються до уніфікованого endpoint, зміна конкретної моделі або провайдера може бути реалізована на рівні конфігурації шлюзу, без масових змін у коді всіх застосунків. Це не скасовує потреби в тестуванні, але значно спрощує технічну сторону міграцій.
Другий важливий аспект — прозорість використання. Централізований аудит дає змогу побачити повну картину: які моделі найбільш завантажені, які кейси споживають найбільше ресурсів, де з’являються піки навантаження. Це основа для оптимізації: можна приймати обґрунтовані рішення про перерозподіл бюджетів, зміну моделей, коригування пріоритетів.
Третій вимір — відповідність регуляціям і внутрішнім політикам. Коли всі запити до моделей проходять через одну точку, простіше впроваджувати єдині політики: наприклад, обмежувати використання певних моделей для чутливих даних, застосовувати додаткові механізми фільтрації або анонімізації, вести повний журнал доступів для аудиту.
Нарешті, централізований доступ знижує бар’єр входу для нових команд. Замість того щоб розбиратися з кожним постачальником окремо, налаштовувати безпеку й інфраструктуру, розробники можуть зосередитися на бізнес-логіці, використовуючи вже готовий, стандартизований спосіб роботи з моделями.
У сукупності це перетворює AI?інфраструктуру з набору розрізнених ініціатив на керовану платформу, яка підтримує масштабування, а не гальмує його.
Каталоги, реєстри й платформа: як Amplify перетворює хаос на карту
AI?шлюз — лише верхній рівень. Щоб справді керувати AI?ландшафтом у масштабі глобальної організації, потрібно не тільки контролювати доступ до моделей, а й розуміти, які інструменти, агенти й кейси існують, як вони пов’язані між собою, хто за них відповідає і де вони розгорнуті.
У межах Amplify цю задачу вирішує платформа з каталогами, яка об’єднує кілька реєстрів і конфігураційний шар AI?шлюзу. На головній сторінці платформи користувач бачить доступ до каталогу MCP?серверів, A2A?агентів, use case?ів, а також до секції AI?gateway, де визначено, які LLM?моделі доступні в організації.
Каталогова модель дозволяє перетворити розрізнені артефакти — окремі агенти, інструменти, інтеграції — на структуровану карту AI?екосистеми Amplifon. Для кожного MCP?сервера, агента чи кейсу зберігаються метадані: хто власник, у яких середовищах працює, які моделі використовує, з якими системами інтегрується. Це не просто довідник, а основа для управління життєвим циклом рішень.
Хоча деталі реалізації трьох реєстрів — MCP, A2A та use case — виходять за межі фокусу цієї статті, важливо, що саме через них Amplifon досягає того, чого бракує багатьом організаціям: цілісного огляду AI?ландшафту. Коли можна простежити ланцюжок від конкретного бізнес?кейсу до використаних агентів, інструментів і моделей, з’являється можливість робити усвідомлені рішення щодо змін, масштабування й виведення з експлуатації.
Платформа з каталогами, у поєднанні з AI?шлюзом, фактично реалізує те, що в Amplify називають governance?стовпом: не лише набір правил, а й інструменти, які роблять ці правила застосовними на практиці.
Що означає «керувати AI на глобальному рівні» насправді
Історія Amplifon показує, що управління AI в глобальній компанії — це не про окремі «розумні» фічі, а про системну роботу на перетині стратегії, технологій і організації.
З одного боку, потрібна чітка стратегічна рамка: хто приймає рішення, як визначаються пріоритети, які принципи безпеки й етики є обов’язковими. Цю роль у Amplifon відіграють control tower і комітет у межах програми Amplify.
З іншого боку, потрібна технологічна інфраструктура, яка робить цю рамку реальною: AI?шлюз як єдина точка доступу до моделей, інтегрований з внутрішньою системою ідентифікації й бюджетуванням; платформа з каталогами, яка дає огляд MCP?серверів, агентів і кейсів; централізований аудит і аналітика.
Нарешті, потрібна операційна модель, яка дозволяє всім цим елементам працювати разом: стандартизовані процеси розробки й розгортання, фокус на масштабованості й повторному використанні рішень, підтримка команд у різних країнах.
Для Amplifon це не теоретична конструкція, а відповідь на дуже практичне запитання: як зробити так, щоб десятки команд на трьох континентах могли будувати AI?агентів швидко й автономно, але в межах єдиних стандартів, з прозорими витратами й контрольованими ризиками.
У цьому сенсі Amplify — показовий приклад того, як корпоративний AI переходить від етапу експериментів до етапу індустріалізації. І ключову роль у цьому переході відіграють не стільки самі моделі, скільки інфраструктура й governance, які дозволяють цим моделям працювати в реальному бізнесі, а не в лабораторії.
Джерело
One Registry to Rule them All – Sonny Merla, Mauro Luchetti, & Mattia Redaelli, Quantyca