Vaši Zaposleni Že Uporabljajo Orodja AI, Ki Jih Nihče Ni Odobril. Tam Se Dogaja Večina Resnične Uporabe.

To je odvisno od vaše vloge (ponudnik ali uvajalec) in ravni tveganja vsakega sistema, obveznosti segajo od znanja o AI, že v veljavi, do zahtevnih zahtev za visoko tveganje, uporabljenih pozneje v prihodnjih letih. Ne obstaja en sam odgovor, ki bi veljal za celotno organizacijo hkrati; pošten odgovor zahteva klasifikacijo vsakega sistema AI posebej, preden postanejo jasne specifične obveznosti.

Postopoma, znanje o AI in preglednost za generativno AI že veljata; strožje zahteve za sisteme visokega tveganja veljajo pozneje, po postopnem urniku, ki ga določa sama uredba. Obravnavanje Akta kot enega samega roka namesto niza postopnih obveznosti je pogosta in draga napaka, saj nekatere zahteve že veljajo, medtem ko druge še vedno puščajo čas za dobro pripravo.

To se določa po aplikaciji AI glede na to, ali ste sistem zgradili ali dali na trg, ali ga le uporabljate v lastnem poslovanju, večina organizacij je uvajalec za večino svojih orodij, a to ni samodejno res za vsak sistem, zlasti kakršno koli interno ali močno prilagojeno aplikacijo. Klasifikacijo je treba preveriti po sistemih, ne domnevati za organizacijo kot celoto.

Kombinirajte intervjuje po oddelkih, anketo med zaposlenimi, namizno raziskavo nabave ali licenc in IT signale uporabe, noben posamezen vir ne zajame vsega, in zanašanje le na enega običajno spregleda pomemben del tega, kar je dejansko v uporabi. Intervjuji po oddelkih razkrijejo, kaj ljudje vedo, da uporabljajo; ankete med zaposlenimi in IT signali pogosto izpostavijo orodja, ki jih nihče ni pomislil omeniti, ker so jih nehali dojemati kot drugačna od svojega običajnega delovnega toka.

Vsako aplikacijo ocenite po štirih ravneh uredbe, nesprejemljivo, visoko, omejeno ali minimalno tveganje, glede na to, kaj sistem dejansko počne in koga zadeva, ne glede na to, kako sofisticirana ali inovativna se zdi osnovna tehnologija. Preprost sistem, uporabljen v kontekstu z visokim vplivom, lahko nosi več regulativnega tveganja kot sofisticiran, uporabljen v nečem z nizkim vplivom, zato mora klasifikacija slediti primeru uporabe, ne tehnični kompleksnosti.

Že aktivna zahteva, da se zagotovi, da osebje razume sisteme AI, ki jih uporablja, izpolni se z usposabljanjem, specifičnim za vlogo, in beleženjem, ki dokazuje dokončanje, namesto ene generične seje, dostavljene enkrat celotnemu podjetju. Beleženje je pomembno, saj obveznost ni le ponuditi usposabljanje; je zmožnost dokazati, če se to zahteva, da so ga prave osebe dejansko dokončale.

Vključite jih v pregled prek ankete in IT signalov namesto le uradnih seznamov, tam pogosto leži večina resnične uporabe, natanko zato, ker se je zgodila zunaj vsakega obstoječega postopka odobritve. Obravnavanje neodobrene uporabe kot nekaj, kar je treba kaznovati namesto kartirati, jo pogosto potisne dodatno v podzemlje, kar oteži videti resnično sliko tveganja, ne olajša.

To eksplicitno opredelite po sistemu v ogrodju upravljanja, vloge, poti eskalacije in točke človeškega nadzora je treba dodeliti vnaprej, saj je poskus ugotoviti odgovornost po tem, ko je nekaj že šlo narobe, veliko težji in bolj konflikten pogovor, kot to mirno določiti vnaprej. Vsak sistem v pregledu naj ima jasen odgovor na to, preden gre v produkcijsko uporabo.

Opredelite, katere odločitve zahtevajo človeško odobritev in kdaj, integrirano v vašo obstoječo strukturo tveganja in skladnosti namesto zgrajeno kot ločen, vzporeden, za AI specifičen proces. Človeški nadzor, integriran v že obstoječe ogrodje tveganja, se nagiba k obstoju; nadzor, zgrajen kot samostojen sistem, se nagiba biti prvi, ki tiho preneha delovati, ko se začetna pozornost premakne drugam.

Upravljanje in kontrole, pravila za človeški nadzor, vloge in poti eskalacije ter neprekinjen nadzor, usklajeni z vašim obstoječim procesom tveganja, namesto samostojen dokument, napisan za izpolnitev okvirčka skladnosti in nikoli več posvetovan. Politika, ki ni integrirana v to, kako organizacija že upravlja tveganje, se nagiba k obstoju le na papirju, ločena od tega, kako se sistemi AI dejansko uporabljajo vsak dan.

Vodite sledljiv register, kateri sistemi, katera kategorija tveganja, kdo je odgovoren, katere obveznosti so izpolnjene in kje ostaja tveganje odprto, neprekinjeno posodobljen namesto sestavljen naknadno, ko regulator dejansko vpraša. Register, zgrajen le po potrebi, je običajno nepopoln in zastarel; neprekinjeno vzdrževan kot del normalnega upravljanja je različica, ki dejansko prestane pregled.

Nadzor integrirajte v ogrodje upravljanja od samega začetka, tako da se nadaljuje po zagonu namesto da se ustavi, ko se projekt zapre in se pozornost vseh premakne k naslednji pobudi. Sistem, skrbno upravljan med uvedbo, a nikoli nadzorovan pozneje, se nagiba k tihemu drsenju izven skladnosti, ko se vzorci uporabe in osnovni podatki sčasoma spreminjajo.

Da, standardna orodja še vedno obdelujejo podatke podjetja in podpirajo odločitve, obveznosti pregleda in klasifikacije veljajo ne glede na to, ali ste sistem zgradili ali le naročeni nanj. Uporaba znanega komercialnega orodja organizacije ne oprosti obveznosti klasificirati, kako se uporablja, ali zagotoviti ustrezen nadzor okoli odločitev, na katere vpliva.

Integrirajte ga v svojo trenutno strukturo namesto gradnje drugega, vzporednega procesa, samostojna pot upravljanja AI je pozabljena v enem letu, običajno takoj, ko začetni zagon skladnosti, ki jo je ustvaril, ni več prioriteta. Upravljanje, ki živi znotraj iste strukture, ki jo organizacija že uporablja za druge vrste tveganja, se nagiba obstati, saj ga nosi ista neprekinjena disciplina, ne ločen, enkraten napor.

Kratek, sledljiv povzetek, kateri sistemi delujejo, v kateri kategoriji tveganja, kdo je odgovoren, katere obveznosti so izpolnjene in kje je odprto tveganje, namesto dolgega tehničnega poročila, ki ga večina članov uprave nima časa podrobno pregledati. Cilj je, da lahko uprava s zaupanjem odgovori, ali organizacija dejansko pozna svoje tveganje AI, ne izčrpen revizijski register sam po sebi.