AI đang di chuyển nhanh hơn so với thiết kế ban đầu của nhiều mô hình quản trị. Khi sự chấp nhận lan rộng, trách nhiệm giải trình không rõ ràng, các kiểm soát không nhất quán và sự sẵn sàng hạn chế của lực lượng lao động có thể phơi bày rủi ro cho tổ chức hoặc ngăn cản các giải pháp hữu ích tiến triển.
Concentrix biến quản trị thành một phần trong cách AI được ưu tiên, phát triển, triển khai và sử dụng. Chúng tôi căn chỉnh các chính sách, bảo mật, tuân thủ, quyền quyết định và kích hoạt sự thay đổi để các nhà lãnh đạo có thể quản lý rủi ro mà không tạo ra các rào cản không cần thiết đối với sự sáng tạo và chấp nhận.
Mở rộng quy mô AI với sự tự tin lớn hơn
Tăng cường quản trị và giám sát
Giảm thiểu rủi ro bảo mật và tuân thủ
Cải thiện sự sẵn sàng và sự chấp nhận
Xây dựng niềm tin trong các hoạt động được kích hoạt bởi AI
01
Xác định cách AI sẽ được ưu tiên, phê duyệt, giám sát và quản lý, với trách nhiệm giải trình và quyền quyết định rõ ràng trong toàn doanh nghiệp.
02
Xác định các rủi ro, nghĩa vụ và kiểm soát phải được giải quyết để tổ chức có thể chấp nhận AI một cách an toàn và có trách nhiệm.
03
Chuẩn bị cho các nhà lãnh đạo, đội ngũ và người dùng sẵn sàng cho các phương thức làm việc mới để sự chấp nhận xây dựng niềm tin và mang lại giá trị kinh doanh có thể đo lường được.
04
Thiết lập các chính sách, tiêu chuẩn và kiểm soát thực tế định hướng việc phát triển, triển khai, giám sát và sử dụng AI có trách nhiệm một cách liên tục.
Sáng kiến lãnh đạo và nghiên cứu để truyền cảm hứng đổi mới
Quản trị AI là khung làm việc được sử dụng để định hướng, giám sát và kiểm soát cách AI được lựa chọn, phát triển, triển khai và vận hành. Nó xác định trách nhiệm giải trình, các chính sách, quyền quyết định, kiểm soát rủi ro, giám sát và leo thang (escalation). Quản trị hiệu quả sẽ bảo vệ tổ chức và các bên liên quan, đồng thời mang lại cho các đội ngũ một lộ trình rõ ràng để đưa các trường hợp sử dụng AI phù hợp vào thực tế.
Các dự án thử nghiệm (pilots) thường có thể hoạt động với sự giám sát không chính thức, nhưng mở rộng quy mô sẽ đưa vào nhiều người dùng, dữ liệu, quyết định, mô hình, nhà cung cấp và hệ quả hơn. Nếu không có sự quản trị nhất quán, việc phê duyệt trở nên chậm chạp hoặc không đồng đều và các rủi ro sẽ xuất hiện muộn. Một khung làm việc rõ ràng cho phép các đội ngũ hiểu rõ các yêu cầu sớm hơn, tái sử dụng các mô hình đã được phê duyệt và sáng tạo trong các ranh giới mà tổ chức có thể giải thích và bảo vệ.
Quản trị dữ liệu tập trung vào quyền sở hữu, chất lượng, quyền truy cập, sử dụng và bảo vệ dữ liệu. Quản trị AI giải quyết vòng đời rộng lớn hơn và tác động của các hệ thống AI, bao gồm hành vi mô hình, tính công bằng, tính có thể giải thích, sự giám sát của con người, trách nhiệm giải trình và theo dõi. Cả hai có mối关联 chặt chẽ vì AI đáng tin cậy và có trách nhiệm phụ thuộc vào dữ liệu được quản trị tốt, nhưng không cái nào thay thế cái nào.
Khung làm việc nên bao gồm các nguyên tắc, quyền sở hữu, quyền quyết định, phân loại rủi ro, lộ trình phê duyệt, các yêu cầu về dữ liệu và mô hình, thử nghiệm, tài liệu hóa, giám sát, ứng phó sự cố và sự giám sát của con người. Nó cũng nên phản ánh quy định pháp lý liên quan và mức độ chấp nhận rủi ro nội bộ. Các yêu cầu sau đó có thể tương ứng với từng trường hợp sử dụng thay vì áp dụng như một quy trình kiểm soát không phân biệt.
Quản trị hỗ trợ tốc độ khi các kỳ vọng rõ ràng, các kiểm soát tương ứng và các đội ngũ có thể tái sử dụng các công cụ, mô hình và bằng chứng đã được phê duyệt. Phân loại rủi ro sớm giúp tránh các bất ngờ về sau. Các vai trò được xác định và lộ trình leo thang giúp giảm bớt sự không chắc chắn. Mục tiêu không phải là loại bỏ mọi rủi ro, mà là cho phép đưa ra các quyết định sáng suốt về rủi ro nào là có thể chấp nhận được và chúng sẽ được quản lý như thế nào.
Kích hoạt AI chuẩn bị cho các nhà lãnh đạo, nhân viên và đội ngũ triển khai sử dụng AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm. Nó bao gồm giao tiếp, thiết kế lại vai trò, kỹ năng, đào tạo, hỗ trợ chấp nhận và hướng dẫn thực tế cho các phương thức làm việc mới. Nó cũng tạo ra các vòng phản hồi (feedback loops) để các chính sách, công cụ và thực tiễn vận hành có thể cải thiện khi con người gặp phải các tình huống thực tế và công nghệ phát triển.
"*" vui lòng điền các trường bắt buộc