Yapay Zeka (AI), işletmelerin verilerini ele alma şeklini değiştiriyor ve yönetişim uygulamalarının devam etmesi gerekiyor. Birçok kuruluş, tüm formatlarda bilgi varlıklarını yöneten araçlarla desteklenen şirket çapında yönetişim ihtiyacını vurgulayarak güvenilir veri ve analitik içerik bulmakla mücadele etmektedir. Modern mimarilerdeki semantik katmanlar gibi yaklaşımlar yönetişimi gerçek kullanıma bağlamaya yardımcı olabilirken, çoğu şirket hala AI'nın benzersiz zorluklarını ele almayan modası geçmiş kural kitaplarına güvenmektedir. Akıllı kuruluşlar, başarılı AI'nın, riskleri yönetirken hızlı bir şekilde uyum sağlayacak kadar esnek olan ve yeniliği uygun kontrollerle dengeleyen dinamik AI yönetişimi de dahil olmak üzere yönetişim gerektirdiğini kabul etmektedir.
Yapay zekanın veri stratejisi üzerindeki etkisini tanımak
AI kuruluşların veri kullanma şeklini değiştirir – daha hızlıdır, daha fazla bilgiye ihtiyaç duyar ve çok daha karmaşık şekillerde çalışır. Düzenli analiz araçları sadece talimatları takip ederken, AI verilerden öğrenir, kendi kararlarını verir ve zamanla değişmeye devam eder. Eski kural kitapları bu karmaşık veri kullanımı için oluşturulmamıştı.
Bu değişim yeni riskler getiriyor. AI, eğitim verilerinde gizli önyargıları alabilir ve hatta güçlendirebilir, performansı dünya değiştikçe istediğinizden uzaklaşabilir ve genellikle açıklanması kolay olmayan şekilde kararlar verir. Geleneksel yönetişim yıllık incelemeler ve sabit politikalarla yaklaşımlar bu veri inovasyonu ölçeğini yönetemez.
Kamu algısı dikkate alınması gereken başka bir boyut ekler. Yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, insanların sadece% 28'i AI'ya güveniyor, yarısından daha azı kabul ediyor ve% 9'u açıkça reddediyor. Bu güvensizlik ve tereddütlü kabul, uygun yönetişimin neden önemli olduğunu vurgulamak – kamu güvenini korumak şeffaf, sorumlu AI uygulamaları gerektirir.
Yapay zekayı mühendislik yönetimine entegre etmek inovasyonu hızlandırır ve ileri görüşlü veri yönetişim politikalarını artırır. AI mühendisleri AI tabanlı sistemlerin inşa edilmesinden ve kurulmasından sorumludur. Bu şekilde, AI'nın veriler ve sınırlamaları ile ilgili potansiyelinin farkında olmalıdırlar. Şirketler kalite kontrolleri, bakım tahminleri ve risk incelemeleri için AI kullanmaya başladıkça, AI yönetişiminin de gelişmesi gerekiyor. AI bu iş alanlarında ayrılmaz hale geliyor. Gelecekteki mühendisler, doğru güvenlik önlemlerini yerinde tutarken AI'nın uygulama büyümesine hızlı bir şekilde uyum sağlayan yönetişim yaratmaya yardımcı olabilir.
AI sistemlerini kullanmaya bu geçişi yapan şirketler için, yönetişim artık ayrı bir onay kutusu egzersizi olamaz. Veri politikalarının, ilerlemeyi yavaşlatmadan herkesi koruyan sınırlar belirleyerek geliştirme süreçlerinin yanında çalışması gerekir. Şirketler, hem güçlü hem de uyarlanabilir kurallara ihtiyaç duyar, yeni durumlara geldikçe temel bilgileri ele alabilmiştir.
Dinamik, politika odaklı yönetişim durumu
Veri politikalarınızın yapay zekaya uymadığını nasıl anlarsınız? Kırmızı bayrakları izleyin: Kimse modelleri açıkça denetlemiyor, yapay zeka kararları aldığında kimin sorumlu olduğu konusunda karışıklık, eğitim verilerinin nereden geldiğine dair sivilceli kayıtlar ve önyargıyı kontrol etmek için sistem yok. Takımlarınız AI projelerini yapmak için geçici çözümler oluşturmaya başladığında, yönetişim kurallarınız muhtemelen artık çalışmıyor.
İyi AI yönetişiminin büyüyen ve değişen politikalara ihtiyacı vardır – taş tabletleri değil, yaşam belgelerini düşünün. Şirketler, incelemeler ve uyarlamalar için yerleşik tetikleyiciler de dahil ederken temel ilkeleri ortaya koyan kurallara ihtiyaç duyarlar. Bu, teknoloji değişiklikleri sırasında politikaları yararlı tutar ve her seferinde sıfırdan başlama ihtiyacını önler.
Sorunların önüne geçmek onlardan sonra temizlemekten çok daha iyidir. Politikalarınızı güncellemeden önce bir şeylerin yanlış gitmesini beklemeyin. Bunun yerine, yeni AI projelerinin mevcut kurallarınıza nasıl meydan okuyabileceğini düşünün. Bu ileriye dönük zihniyet, veri kişilerinizin, AI geliştiricilerinin, hukuk ekibinizin ve iş liderlerinizin düzenli olarak birlikte çalışmasını gerektirir.
Kuruluşunuzun güvenlik ihtiyaçları bunu daha da önemli hale getirir. Güvenlik politikalarını gözden geçirirken dikkate alınması gereken faktörler arasında şirket değişiklikleri, yeni teknolojiler ve dış baskıları, çok sayıda AI kullandığınızda daha hızlı gerçekleşir. AI'yi ne kadar hızlı kullandığınıza ve verilerinizin ne kadar hassas olduğuna bağlı olarak güvenlik politikalarını üç ayda bir ve hatta aylık olarak kontrol etmeniz gerekebilir.
İyi dinamik yönetişim hem korur hem de etkinleştirir. İyi hazırlanmış politikalar, şirketinizi uyumluluk baş ağrılarından ve itibar hasarından korurken, inovasyon ekiplerinize uygun korumalarla ilerlemeye güvenir.
AI'ya duyarlı veri yönetişimi için ilkeler
Sorumlu AI yönetişimi için en önemli üç şey önemlidir: etik, hesap verebilirlik ve şeffaflık. Etik aşağıdaki kurallarla başlayabilir, ancak AI'nızın toplumu nasıl etkilediğini ve kullanıcıların güvenini koruyamayacağını dikkate almaya yönelik daha büyük bir sorun haline gelir. Hesap verebilirlik, birisinin yaratılıştan günlük kullanıma kadar her AI sistemine açıkça sahip olduğu anlamına gelir. Şeffaflık, ne yapıldığını belgelemek, süreçleri netleştirmek ve AI'nızın sonuçlarına nasıl ulaştığını açıklamakla ilgilidir.
AI yanlılığını ele almak ve ele almak, eğitim verilerinin farklı grupları temsil edip etmediğini kontrol etmek, AI'nın ürettiklerinde haksız etkileri izlemek ve meydana geldiklerinde önyargıları düzeltmek gibi belirli yaklaşımlar gerektirir. Yapay zeka nasıl çalıştığını açıklamak için çabalarınızı risklerle eşleştirin. Örneğin, daha yüksek riskli kullanımlar daha kapsamlı belgelere ve daha net açıklamalara ihtiyaç duyar.
Veri yönetişimi kurumsal yapay zeka için temeldir, çünkü verilerin yaşam döngüsünü ve uygulanmasını izler ve işletmelerde güvenli AI benimsemesini kolaylaştırır. ChatGPT gibi büyük dil modeli (LLM) sistemleri; Bununla birlikte, LLM modellerinin hassas veriler üzerindeki riskleri, özel bilgilerin ortaya çıkmasını ve bireylerin olası yeniden tanımlanmasını içerir. Yönetişim, her AI uygulaması için hangi gereksinimlerin uygulandığını ve bu gereksinimleri nasıl karşılayacağınızı ve hassas verileri yöneten bir işletme olarak nasıl belgeleyeceğinizi belirlemek için net adımlar oluşturmaya yardımcı olur.
İnsanların içlerinde yenilik yapmalarına izin verirken güvenli sınırlar oluşturan korkuluklar kurmayı deneyin. Pratik adımlar şunları içerir: riske dayalı farklı onay yolları, kabul edilebilir kullanımların ve veri kaynaklarının açık listeleri, modeller için doğrulama gereksinimleri ve üretimde AI için izleme sistemleri. Bu korkuluklar, sorumlu kalkınmayı sağlarken hem gizliliği hem de uyumluluğu korur.
Bu ilkeler iyi uygulandığında, AI güvenli, uyumlu ve küçük deneylerden şirket çapındaki sistemlere kadar ölçeklenebilir.
Güçlü politika temelleri oluşturmak
İyi veri yönetimi politikaları, hem yeniliği teşvik eden hem de şirketi koruyan bir yapı oluşturarak yapay zeka başarısı için temel oluşturur. Güçlü politikalar, AI'nın güvenilir bir şekilde çalışması için gerekli olan, neye erişebilecek, verilerin ne kadar süre saklanacağı ve nasıl sınıflandırılacağı veri kalitesini kapsar.
Uyarlanabilir politikalar yazarken, hızlı bir şekilde bayat giden katı kurallara değil, prensiplere odaklanın. İyi politikalar, kimin sorumlu olduğunu netleştirir, yönetişim süreçlerini açıklar ve düzenli inceleme ve güncellemeler için prosedürleri içerir. Teknik profesyoneller ve iş adamları gibi – onları anlayabilmeleri ve takip edebilmeleri için düz bir dilde yazılmalıdırlar.
İlk günden itibaren politikalara ölçeklenebilirlik oluşturun. Bu, daha fazla veri, daha karmaşık yapay zeka ve onu kullanmanın yeni yollarını işleyebilecek yönetişim yapıları oluşturmak anlamına gelir. Modüler bir yaklaşım, şirketlerin ortaya çıktıkça yeni teknolojiler için özel rehberlik eklerken temel ilkelerini korumalarını sağlar.
Veri yönetişiminin iş hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olun. Yönetişim faaliyetlerini doğrudan değer yaratmaya, riskleri yönetmeye ve rekabet avantajı elde etmeye bağlayın. Veri yönetimi politikaları, verilerin kaynağına yakın bir şekilde korunmasını sağlayarak yönetişime yardımcı olabilir, erişimi kolaydır ve hem günlük işlemleri hem de uzun vadeli hedefleri destekleyen net standartları takip ederek kaydedilir.
Son Düşünceler
AI yönetişimi statik çerçeveler yerine uyarlanabilir kurallar gerektirir. Teknoloji hızlı bir şekilde hareket eder, karmaşık kararlar verir ve bağımsız olarak öğrenir ve standart politikaların ele alamayacağı riskler yaratır. Bu nedenle, mevcut politikalarınızı özellikle akılda tutarak gözden geçirmek zorunludur: politikalar eğitim veri kalitesi, önyargı izleme, karar açıklamaları ve devam eden doğrulama kapsıyor mu? Bu soruları ele alarak başlarsanız, AI yeteneklerinizle büyüyen yönetişim geliştirebilirsiniz.
Bir yanıt yazın