Mısır'daki Nil Nehri boyunca son yolculuğum beklenmedik bir profesyonel vahiy yarattı. Bir yolcu gemisinin güvertesinde dururken, Mısır'ın topraklarının sadece yüzde iki ila dördünü temsil eden dar mavi yaşam çizgisi olarak izledim. Binlerce yıl boyunca Mısır medeniyeti, Nil'in sularını kanalize etmek, depolamak ve dağıtmak için giderek daha karmaşık yöntemler geliştirerek gelişti.
Benzer şekilde, bugünün kurumsal manzarasında, AI sistemlerinin kalitesi temelde bunlardan akan verilere bağlıdır. Çoğu organizasyonel odak AI modelleri ve algoritmaları üzerinde kalırken, bu sistemlerden akan veri akışı, bir AI uygulamasının “iyi AI” veya sorunlu teknoloji olup olmadığını gerçekten belirleyen genellikle takdir edilen veri akımıdır. Eski Mısırlıların gelişen tarımı geliştirmek için özel sulama teknikleri geliştirdiği gibi, modern organizasyonlar etkili, etik ve faydalı olan AI yetiştirmek için özel veri uygulamaları geliştirmelidir.
Yeni sütunum “Good AI”, uygun veri uygulamalarının sorumlu ve yüksek performanslı AI sistemlerinin temelini nasıl oluşturduğunu inceleyecek. Kuruluşların sadece güçlü değil, aynı zamanda güvenilir, kapsayıcı ve insan değerleriyle uyumlu AI uygulamaları oluşturmak için veri kaynaklarını nasıl kanalize edebileceğini araştıracağız. Sütun, sorumlu AI yönetişimi oluşturma gibi AI girişimlerinizin mevcut sorunları yükseltmek yerine gerçek bir değer sunmasını sağlamak için pratik rehberlik sağlayacaktır.
Yapay zekanızda pratik ilk adımlar Yönetişim Seyahat
Kuruluşlar yapay zekayı giderek daha fazla operasyonlarına entegre ettikçe, sağlam AI yönetişimi ihtiyacı hiç bu kadar kritik olmamıştır. Bununla birlikte, etkili AI yönetişimi oluşturmak bir boşlukta gerçekleşmez – sağlam veri yönetişimi uygulamalarının temeline dayanmalıdır. Sorumlu AI yönetişimine giden yol, kuruluşunuzun mevcut veri yönetişimi olgunluk seviyesine bağlı olarak önemli ölçüde değişir.
Bu makale, her biri farklı organizasyonel hazır olma seviyelerine göre tasarlanmış AI yönetişimi oluşturmaya yönelik üç pratik başlangıç noktası ve yaklaşımı araştırmaktadır. Bunlar, AI yönetişiminizi bugün olduğunuz yerden uzaklaştırmak için tasarlanmış eyleme geçirilebilir stratejilerdir. Kuruluşunuzun nerede durduğunu anlayarak, kapsamlı AI yönetişimine yönelik en etkili yaklaşımı hemen uygulamaya başlayabilirsiniz.
Kuruluşunuzun yönetişim olgunluğunu anlamak
Uygulama stratejilerine dalmadan önce, kuruluşunuzun mevcut veri yönetişimi olgunluğunu değerlendirmek önemlidir. Organizasyonları üç seviyede geniş ölçüde sınıflandırabiliriz:
Seviye 1: Var olmayan yönetişim – Resmi veri yönetişim uygulamaları çok az veya hiç olmayan kuruluşlar.
Seviye 2: Kısmen kurulmuş yönetişim – Bazı ekiplerin bazı yönetişim protokolleri uyguladıkları kuruluşlar, ancak uygulamaların işletme genelinde standartlaştırılmadığı kuruluşlar.
Seviye 3: Tamamen Yerleşik Yönetim -Kapsamlı, köklü veri yönetişim çerçevelerine sahip kuruluşlar halihazırda faaliyete geçiyor.
Olgunluk seviyesine göre özel yaklaşımlar
Seviye 1: Çözük Yukarı Yukarı (var olmayan yönetişim)
Sıfırdan başlayan kuruluşlar benzersiz zorluklarla karşı karşıya, ancak aynı zamanda önemli bir avantaja sahiptir: AI yönetişimini ortaya çıkan veri yönetişim çerçevelerine sorunsuz bir şekilde entegre etme fırsatı.
Başlamak: Pilot yaklaşım
İlk günden itibaren kapsamlı bir yönetişim oluşturmaya çalışmak yerine, hedeflenen bir pilot programla başlayın. Kuruluşunuzdaki mevcut bir AI girişimini belirleyin – belki de bir AI projesini uygulamak ve test etmek isteyen bir ekip. Bu, yönetişim uygulamaları için kanıtlama zemini haline gelir.
Yönetişim Grubunuzu Kurmak
Kritik perspektifleri temsil eden özenle seçilmiş paydaşlarla bir yönetişim çalışma grubu oluşturun:
- İş gereksinimlerini anlayan ürün sahipleri
- Kaynak bilgilerini oluşturan veri üreticileri
- Veri sistemleri, AI ürünleri ve entegrasyonları tasarlayan veri, yapay zeka ve teknik mimarlar
- Veri boru hatlarını yöneten kritik veri mühendisleri
- Veri korumasını sağlayan güvenlik uzmanları
- Veri kalitesi ve kullanım kalıplarını anlayan veri analistleri
Bu çeşitli komite, yönetim kararlarının, veri toplamadan model dağıtımına ve izlemeye kadar AI yaşam döngüsünün tüm yönlerini dikkate almasını sağlar.
Seviye 2: Güçlendirme ve Genişletme (kısmen yerleşik yönetişim)
Mevcut yönetişim uygulamalarına sahip kuruluşlar, yapay zekaya özgü gereksinimleri içerecek şekilde yeteneklerini genişletmek için güçlü bir konumdadır.
AI entegrasyon noktalarını belirleme
Takımların şu anda kullanmayı veya uygulamayı planladığı AI projelerinin bir envanteri yürüterek başlayın. Bu değerlendirme, mevcut veri yönetişimi ile yapay zeka yönetişimi kavşaklarının en kritik olduğunu anlamanıza yardımcı olur.
Çift yollu yaklaşım
Bu vade düzeyinde en etkili strateji, mevcut veri yönetişimi süreçleriyle birlikte çalışan ayrı bir AI yönetişim sürecinin oluşturulmasını içerir. Bu paralel yaklaşım çeşitli avantajlar sunar:
- Mevcut sistemlerin korunması: Mevcut veri yönetişim uygulamalarınız, bunları güçlendirir ve genişletirken seyreltilmemiş kalır.
- Odaklanmış AI gelişimi: AI'ya özgü uygulamalar, mevcut çerçeveler tarafından kısıtlanmadan şekil ve ivme kazanabilir.
- Gelecekteki entegrasyon potansiyeli: Her iki süreç de olgunlaştıkça ve sinerji gösterdikçe, sonunda birleşik bir yönetişim çerçevesinde birleştirilebilirler.
Kilit personel tanımlaması
Yapay zeka mimarları, veri mimarları ve uzman mühendisler de dahil olmak üzere AI model gelişimine aktif olarak yer alan bireyleri tanımlamaya odaklanın. Bu roller mevcut veri yönetişim ekibi üyelerinizle örtüştüğünde, iki yönetişim akışı arasında doğal köprüler yaratır.
Seviye 3: Gelişmiş Entegrasyon (tamamen yerleşik yönetişim)
Olgun veri yönetişim çerçevelerine sahip kuruluşlar, AI yönetişim entegrasyonuna daha karmaşık bir yaklaşım alabilir.
AI Yönetişim Alt Akım Stratejisi
Mevcut çerçevenizde özel bir AI yönetişim alt akışı oluşturun. Bu özel şube şu odaklanmalıdır:
- AI'ya özgü en iyi uygulamalar: Makine öğrenimi iş akışları ve model yaşam döngüsü yönetimine göre uyarlanmış standartlar geliştirin.
- Politika Geliştirme: Yapay zekaya özgü risk ve gereksinimleri ele almak için mevcut güvenlik ve veri politikalarını yükseltin.
- AI veri kataloglaması: Verileri, model artefaktları ve AI çıktıları için özel kataloglama uygulamaları uygulayın.
- Test Metodolojileri: Önyargı tespiti ve performans doğrulaması dahil AI modelleri için kapsamlı test çerçeveleri oluşturun.
- Veri kullanımı ve elde tutma: Yapay zeka eğitimi veri kullanımı, depolama ve elde tutma için belirli protokolleri tanımlayın.
Düzenli yönetişim kadansları kurmak
Paydaşların meşgul olmasını ve bilgilendirilmesini sağlayan düzenli inceleme döngüleri uygulayın:
- AI kuruluş genelinde durumları ve uygulamaları kullanın
- AI modelleri için veri kaynakları ve kalite standartları
- Model performans boşlukları ve iyileştirme fırsatları
- Yinelemeli sonuçlar ve veri boşluğu tanımlaması
- Uyum ve risk değerlendirme sonuçları
Uygulama Çerçevesi: Çekirdek Bileşenler
Başlangıç vade seviyenizden bağımsız olarak, etkili AI yönetişimi için belirli temel bileşenler oluşturulmalıdır:
Veri Kataloglama ve Sözlük Uygulamaları
Yapay zeka modeli geliştirme için tasarlanan tüm veriler için kapsamlı kataloglama uygulamaları oluşturarak başlayın. Bu katalog şunları içermelidir:
- Veri soyu: Veri kaynaklarının ve dönüşümlerin tam izlenebilirliği
- Kalite Standartları: Tüm model girişlerinde veri kalitesi için tanımlanmış metrikler ve eşikler
- Ana Veri Tanımları: AI modellerinde kullanılan tüm veri öğeleri için standart tanımlar ve sınıflandırmalar
- Ortak Referans Veri Yönetimi: Birden fazla AI sistemi tarafından kullanılan arama tablolarının, kodların ve referans veri kümelerinin merkezi yönetimi
- Kullanım Belgeleri: Verilerin modellerde nasıl kullanılması amaçlandığının net özellikleri
- Türev İzleme: Türetilmiş veri kümelerinin veya özellik mühendisliği süreçlerinin belgeleri
- Boşluk analizi: Veri boşluklarının ve harici veri gereksinimlerinin tanımlanması
Model Yönetişim Çerçevesi
AI modellerinizi kapsayan kapsamlı bir anlayış geliştirin:
- Model yetenekleri: Her modelin neler yapabileceğinin ve yapamayacağına dair açık belgeler
- Beklenen sonuçlar: Tanımlanmış başarı metrikleri ve performans hedefleri
- Veri dağıtımı eğitim ve test etme: Model geliştirme için kullanılan verilerin kapsamlı analizi ve her düzeyde önyargı tespiti için validasyon
- Amaçlanan Kullanıcılar: Modeli kimin kullanacağına ve nasıl kullanacağına dair açık bir tanımlama
- Kullanım Politikaları: Uygun ve uygunsuz kullanım durumlarını kapsayan açık yönergeler
İzleme ve uyumluluk sistemleri
İzleyen sağlam izleme özellikleri oluşturun:
- Kullanım ve çıktı izleme: Modellerin üretimde nasıl kullanıldığını ve model çıktılarının nasıl kullanıldığını izlemek için entegre sistemler
- Giriş İzleme: Hangi verilerin modellere beslendiğini izlemek için mekanizmalar
- Performans İzleme: Model performansının ve sürüklenmesinin sürekli değerlendirilmesi
- Uyumluluk Doğrulama: Yönetişim politikalarına uymayı sağlamak için düzenli denetimler
İleri Taşınma: Sürdürülebilir AI yönetişimi oluşturmak
Sorumlu yapay zeka yönetişimi kurmak bir kerelik bir proje değil, devam eden bir örgütsel yetenektir. Başarı, sürekli iyileştirme, yönetişim etkinliğinin düzenli olarak değerlendirilmesi ve gelişen AI teknolojilerine ve düzenleyici gereksinimlere adaptasyona bağlılık gerektirir.
Yapay zeka yönetişim yaklaşımınızı kuruluşunuzun mevcut veri yönetişimi olgunluğuyla hizalayarak, AI'nın talep ettiği güven ve şeffaflığı korurken AI yeteneklerinizle büyüyen sürdürülebilir bir çerçeve oluşturabilirsiniz.
Anahtar, bulunduğunuz yerden başlamak, sahip olduklarınızı kullanmak ve hem iş hedeflerinize hem de paydaşlara ve topluma etik yükümlülüklerinize hizmet eden kapsamlı AI yönetişimine sistematik olarak inşa etmektir.
Bir yanıt yazın