Polityka zarządzania AI

Kluczowy dokument stanowiący opis podejścia do AI wewnątrz Twojej organizacji. Oparcie dla procesów, wytycznych i matryc odpowiedzialności.

Czym jest? I dlaczego warto się w nią wyposażyć....

Polityka zarządzania sztuczną inteligencją (AI Policy/Polityka zarządzania systemami AI) nie powinna być encyklopedią (choć definicje sa w niej bardzo ważne!), a już na pewno nie czymś co przyjmie zarząd i odłoży na półkę.

Jest to akt układający "reguł gry" w AI i dane na poziomie ogólnych wytycznych, ale także zasad i celów, które stać się mają dla nas swoistą gwiazdą polarną.

Dopiero z tego dokumentu wyprowadzane są szczegółowe procedury i procesy (np. jak testować konkretny model), które stanowią operacjonalizację naszych założeń.

Jej znaczenie jest ogromne, bo to do niej będziemy wracać w przypadku wątpliwości, no i to na niej zbudujemy konkretną odpowiedzialność ludzi za procesy związane z obsługą inicjatyw.

Z czego się składa... ... i jak zapewnić, że wszystko to będzie spójne?

Nie ma jednego "idealnego" wzorca dla polityki, choć ja sam stworzyłem taki, który uważam za dobry punkt wyjścia dla bardziej zindywidualizowanego dokumentu. Możemy jednak pokazać jakie są "typowe" obszary, które powinniśmy pokryć w takim dokumencie. Ja stosuję następującą strukturę:

DEFINICJE

im nadaję odrębną sekcję, bo są fundamentalne dla znalezienia wspólnego języka i dlatego muszą być naszym "business glossary", które jest zrozumiałe dla WSZYSTKICH.

  1. Wychodzę od preambuły, która jest swoistym wezwaniem do zmiany podejścia i utrzymania procesów opisanych w dokumencie; nie musi być długa, ale powinno z niej wynikać nasze "DLACZEGO".
  2. W kolejnym kroku opisuję CELE, które przyświecać będą organizacji w kontekście projektowania, rozwijania, wdrażania i stosowania AI (oraz realizacji projektów #data); cele muszą być zgodne z naszymi strategiami i innymi politykami, a brak spójności może prowadzić tylko do katastrofy.
  3. Zasady i wartości, które niestety często są ignorowane lub pomijane, ale tutaj są naprawdę istotne; możemy bazować na naszym ESG, ale nie możemy doprowadzić do kolejnego "washingu" i dlatego warto się tutaj chwilę nad tym zastanowić.
  4. Bez odpowiedzialności nie zadziała żaden proces opisany w polityce i dlatego musimy sporo wysiłku włożyć w to, aby jasno określić KTO, ZA CO i KIEDY odpowiada w kontekście procesu/ów objętych polityką; na kolejnym poziomie opracujemy stosowną matrycę RASCI, o której informacje znajdziecie też na stronie.
  5. PROCES!!! Musimy zrozumieć, że AI Governance to nie kolejny formalizm w organizacji, ale po prostu efektywny, bezpieczny i skuteczny sposób na realizację projektów AI & Data; i właśnie w tym miejscu staramy się to opisać, najlepiej w formie graficznej wskazując na etapy, które potem doprecyzujemy w ramach operacjonalizacji; to tutaj odnosimy się też do procesu wytwórczego SDLC, który jest fundamentalny.
  6. Kolejnym aspektem, do którego musimy się odnieść w polityce jest zarządzanie ryzykiem, które w kontekście AI Governance jest właściwie wszystkim; tutaj nie opisujemy całego procesu, ale referujemy do naszego istniejącego systemu, wskazując na specyfikę AI i konieczność niekiedy modyfikacji procesu zarządzania, ale nie wchodzimy w głebokie szczegóły.
  7. Incydenty, które w kontekście AI nabierają szczególnego znaczenia tutaj również znajdą swoje miejsce; ponownie nie tworzymy tutaj szczegółów, ale pokazujemy na pewne odrębności, np. w kontekście incydentów ICT czy tych, które opisuje nam AI Act;
  8. Zasady przeglądu i aktualizacji, które mogą mieć charakter incydentalny i okresowy.
  9. Zależność od innych dokumentów w naszej organizacji, co możemy przedstawić poprzez proces zależności lub odrębny załącznik.

To takie absolutne minimum.

Od czego wyjść?

Ponieważ poszczególne akty, regulacje i wytyczne opisałem na odrębnej stronie, to tutaj tylko moja subiektywna lista pozwalająca nam na czymś zacząć budować politykę.

Pamiętajmy jednak, że równie ważne, jeżeli nie ważniejsze jest wpasowanie tego w naszą architekturę organizacyjną.

Potrzebujesz punktu wyjścia?

Zaczynanie tworzenia polityki od pustej kartki jest trudne. Umów się na konsultację, aby uzyskać wsparcie przy pisaniu zindywidualizowanej, praktycznej polityki gotowej do podpisania przez zarząd.

Polityka zarządzania AI — szablon

Co powinno znaleźć się w polityce AI Governance: zakres, role, klasyfikacja ryzyka, zatwierdzanie systemów, audyt i monitorowanie zgodności.

Aktualizacja: