Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan
AI governance perlu menjawab lima pertanyaan sekaligus: siapa yang dapat menggunakan data dan model apa saja, kualitas apa yang dapat AI lakukan, kualitas apa yang memungkinkan untuk pergi online, bagaimana mendeteksi dan mengambil alih ketika kesalahan terjadi, bagaimana model, tip, pengetahuan dan perubahan alat, dan oleh siapa. Sebuah perusahaan dapat pertama kali mendirikan akun aplikasi AI dan peringkat risiko, merancang manajer, petugas teknis dan penerima risiko. Aplikasi berisiko tinggi membutuhkan evaluasi yang lebih ketat, persetujuan dan penebangan, dan low-risk dalam alat pendukung dapat menggunakan proses yang lebih ringan.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Cadangkan perintah dari awal
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Pengembangan aplikasi AI, model, data, alat dan rekening meja yang bertanggung jawab.
Ketergantungan Kunci Validasi
Peringkat risiko kinosis didasarkan pada konsekuensi kesalahan dan sensitivitas data.
Pembangunan hasil yang dinilai
¡Ab) Mendirikan penilaian, kompetensi, pengambilalihan, log dan mekanisme publikasi untuk aplikasi pertama.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
¡Re-ases dan meluas ke aplikasi lain secara reguler berdasarkan kejadian nyata dan perubahan bisnis.
Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?
Ringkasan eksekutif dari rapat dimaksudkan untuk melayani hanya staf yang berwenang, dengan kontrol akses dasar dan pemeriksaan sampel; layanan klien memerlukan referensi, penolakan, keluhan dan pemindahan tenaga kerja; saran kontraktual memerlukan retensi tinjauan hukum dan bukti versi. Ketiga aplikasi tidak boleh menggunakan baris yang sama persis dengan baris proses masukan dan persetujuan. Contoh-contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi bersama dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem dan batas-batas liabilitas.
Lubang termudah untuk melangkah.
Aku menulis lusinan halaman sistem tanpa mengetahui apa yang AI aplikasi perusahaan sebenarnya gunakan.
Semua skenario adalah terpadu, dilarang atau liberal, dan tidak ada klasifikasi risiko
Tinjau memodelkan pemasok, tanpa tips manajemen, pengetahuan, alat dan proses bisnis
Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?
Lubhonia pertama yang mengatur harus menjawab manajer aplikasi, hak akses pengguna, sumber data, versi model, hasil evaluasi, persetujuan online, lokasi log, pengambilalihan manual dan pembuangan insiden.
Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.