تتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر من الحواجز المحيطة به.
وجدت دراسة IBM AI at the Core أن ما يقرب من 74٪ من المؤسسات التي شملتها الدراسة أفادت بأن تغطية أطر عمل المخاطر والحوكمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي لديها معتدلة أو محدودة في مجالات التكنولوجيا والمخاطر الخارجية ومخاطر النماذج.
بعبارة أخرى، هناك العديد من الفرق التي تقوم بشحن النماذج، ولكن عددًا أقل بكثير منها يمكنه الإجابة بثقة على الأسئلة التي تظهر بعد ذلك مباشرة:
🤔 من وافق على هذا، وعلى أي أساس، وبأي دليل، وماذا يحدث عندما ينحرف النموذج في الإنتاج؟
هذا هو ما يجيب عليه IBM watsonx. governance إلى حد كبير. فهو يساعدك على إدارة الذكاء الاصطناعي وتأمينه ومراقبته طوال دورة حياته، من خلال سير العمل والمراقبة وإدارة المخاطر المصممة لدعم التوسع المسؤول.
في هذا الدليل، سنشرح كيفية استخدام watsonx. governance لتوثيق حالات الاستخدام، وتوحيد المراجعة والموافقات، والتقاط حقائق النموذج الصحيحة، ومراقبة النماذج في الإنتاج أثناء التوسع.
ما هو IBM watsonx. governance؟
IBM watsonx. governance هي منصة حوكمة الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات التي طورتها IBM كجزء من منصة watsonx AI والبيانات. تساعد المنظمات على توجيه أنشطة الذكاء الاصطناعي وإدارتها ومراقبتها وتوسيع نطاقها بشكل مسؤول عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
وهو بمثابة حل موحد لإدارة كل من نماذج التعلم الآلي (ML) التقليدية ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) الحديثة، بما في ذلك نماذج وتطبيقات اللغة الكبيرة، سواء كانت مبنية على IBM watsonx. ai أو تم نشرها على منصات طرف ثالث مدعومة.
📚 اقرأ المزيد: أفضل أدوات حوكمة الذكاء الاصطناعي لضمان الامتثال والشفافية
كيف يعمل IBM Watsonx. governance
يتم تجميع watsonx. governance في شكل مجموعة متكاملة من القدرات التي تصفها IBM بأنها تجمع بين:
OpenPages للمخاطر والامتثال
OpenPages هو المكون داخل watsonx. governance الذي يعمل كمحرك مركزي للمخاطر والامتثال. وهو مصمم لترجمة سياسات شركتك إلى مقاييس ملموسة وقابلة للتتبع لكل نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي.
يوفر لك الأدوات اللازمة للتعامل مع تقييمات المخاطر الرسمية، وتعيين النماذج وفقًا للوائح محددة، وإنشاء سجلات تدقيق غير قابلة للتغيير للجهات التنظيمية.
- تقييم المخاطر: يمكنك تعيين مستوى المخاطر لكل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي وتتبعه بناءً على عوامل مثل حساسية البيانات التي يستخدمها أو تأثير قراراته.
- تخطيط الامتثال: يتيح لك هذا تخطيط النماذج وفقًا للأطر التنظيمية مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي أو إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST)، وتتبع أدلة الامتثال وحالته عبر المراجعات.
- سجلات التدقيق: يحتفظ OpenPages بسجل دائم لمن وافق على ماذا ومتى، وهو أمر ضروري لإثبات الامتثال أثناء التدقيق.
OpenScale لمراقبة النماذج
OpenScale هو محرك المراقبة في الوقت الفعلي الذي يراقب نماذجك بعد بدء تشغيلها. إنه نظام الإنذار المبكر الخاص بك للمشكلات التي تنشأ عندما يتفاعل النموذج مع البيانات غير المنظمة وغير المتوقعة في العالم الحقيقي.
- كشف الانحراف: يحدد متى تبدأ مدخلات أو مخرجات النموذج في الظهور بشكل مختلف عن البيانات التي تم تدريبه عليها، وهو ما يشير إلى احتمال تدهور أدائه.
- مراقبة الإنصاف: يتتبع التنبؤات عبر المجموعات الحساسة (مثل العمر أو الجنس) للكشف عن التحيزات الناشئة في الذكاء الاصطناعي قبل أن تصبح مشاكل نظامية.
- قابلية التفسير: يمكنه إنشاء تفسيرات مفهومة للبشر لسلوك النموذج وتوقعاته، اعتمادًا على نوع النموذج وتكوينه، وهو أمر بالغ الأهمية لعمليات التدقيق واستفسارات العملاء.
- مقاييس الأداء: يراقب مقاييس الأداء الأساسية مثل الدقة ووقت الاستجابة، مما يضمن استمرار النموذج في تلبية متطلبات العمل.
صحائف وقائع الذكاء الاصطناعي لتتبع دورة الحياة
تعد أوراق المعلومات الخاصة بالذكاء الاصطناعي جزءًا من إدارة دورة حياة المستندات لكل نموذج. تتعقب أوراق المعلومات تلقائيًا التفاصيل الرئيسية في كل مرحلة من مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:
- بيانات تعريف التطوير، مثل مصادر بيانات التدريب وخيارات الخوارزميات
- نتائج التقييم، مثل مقاييس الاختبار وتقييمات التحيز
- تفاصيل النشر، بما في ذلك مكان تشغيل النموذج ومن يمكنه الوصول إليه
- سجل العمليات، مثل اتجاهات الأداء والحوادث السابقة
🔍 ClickUp Brain MAX: اختبار متعدد النماذج أسرع قبل بوابات الحوكمة
قبل أن يصل النموذج أو الموجه أو الوكيل إلى IBM watsonx. governance، تحتاج الفرق عادةً إلى مكان للتفكير والاختبار والمقارنة دون أي عوائق.
وهنا يبرز دور ClickUp Brain MAX .
Brain MAX هو تطبيق ذكاء اصطناعي مستقل يعمل على سطح المكتب ويتيح للفرق التبديل بين عدة نماذج رائدة (مثل GPT وClaude وGemini) في نفس سياق مساحة العمل. يمكنك تشغيل نفس الموجه أو منطق القرار أو مسودة الناتج عبر النماذج جنبًا إلى جنب، ومقارنة الاستجابات على الفور، والاحتفاظ بمسار التفكير الكامل محفوظًا مع العمل نفسه.
وهذا يجعل Brain MAX قويًا بشكل خاص في:
- نموذج في مرحلة مبكرة ومقارنة سريعة قبل التقييم الرسمي
- اختبار الضغط على النتائج من حيث النبرة وجودة الاستدلال أو الحالات الاستثنائية عبر النماذج
- تسجيل وحفظ "سبب اختيارنا لهذا النهج" مباشرةً بجانب المهام والمستندات
بمجرد أن تتفق الفرق على السلوك الصحيح أو الاختيار الصحيح أو النموذج الصحيح، يصبح watsonx. governance هو نظام التسجيل. ثم تعكس أوراق المعلومات والموافقات والمراقبة القرارات التي تم اختبارها بالفعل وتوثيقها والاتفاق عليها.
👉 في الممارسة العملية، يعمل Brain MAX على تسريع التعلم والتكرار، بينما يضمن watsonx. governance التحكم والمساءلة. معًا، يمنعان الحوكمة من إبطاء الابتكار — أو الابتكار من تجاوز الحوكمة.
كيفية إعداد watsonx. governance لفريقك
الآن دعنا نضبط watsonx. governance لفريقك، خطوة بخطوة 👇
1. قم بتوصيل قاعدة بيانات (مستودع بيانات)
افتح عنوان URL الخاص بـ watsonx. governance لمنطقتك، ثم انتقل إلى تكوين → قاعدة البيانات واختر نوع قاعدة البيانات (Lite أو قاعدة البيانات DB2/PostgreSQL الخاصة بك).
2. إعداد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي
- انتقل إلى حالات استخدام الذكاء الاصطناعي → إكمال الإعداد
- يؤدي هذا إلى إنشاء معرف الخدمة: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- إذا لم يكن لديك مخزون افتراضي، فسيُطلب منك إنشاء واحد، وهو أمر ضروري لإدارة النماذج الخارجية والمرفقات وتقارير الحوكمة.
3. إنشاء سياسات الوصول (دعوة فريقك)
في IBM Cloud، إدارة → الوصول (IAM) → المستخدمون → دعوة مستخدم → تعيين سياسة الوصول لخدمة watsonx. الحوكمة ونطاقها (الحساب/مجموعة الموارد/مثيل محدد)
📌 يحتاج المستخدمون إلى Reader/Writer+ للوصول إلى الخدمة. يمكن لـ Writer+ رؤية المعلومات عبر المشاريع ومساحات النشر.
4. إدارة المستخدمين والأدوار في watsonx. governance
قم بتعيين أدوار التعاون للإجراءات المتعلقة بالتقييم (المسؤول/المحرر/المشاهد/المشغل) بناءً على ما يجب أن يفعله كل شخص.
👀 هل تعلم؟ يمكن أن يكون حجم خرق واحد حديث بحجم ملعب كرة قدم! يضم خرق Under Armour الذي تمت إضافته في يناير 2026 72.7 مليون حساب متأثر.
كيفية تشغيل دورات حياة حوكمة الذكاء الاصطناعي باستخدام ClickUp
يُعد IBM Watsonx. governance بمثابة نظام حوكمة مسجل للذكاء الاصطناعي، حيث يتم تتبع النماذج والمطالبات والتقييمات والموافقات بشكل رسمي مع الهيكلية وإمكانية التتبع.
ولكن لا يزال يتعين تنفيذ الحوكمة عبر الأقسام. حسناً، يجب أن يقوم شخص ما بتسجيل السياق الأولي، وتتبع القرارات، والحفاظ على توافق الأدلة، والمضي قدماً في العمل دون أن يتحول العملية إلى متاهة من عمليات التسليم. توسع هائل في العمل!
ادخل إلى ClickUp. باعتباره أول مساحة عمل متكاملة للذكاء الاصطناعي في العالم، فإنه يربط بين الطبقة التشغيلية — المستندات والمهام والدردشة وسير العمل والمعرفة والذكاء الاصطناعي ورؤية القيادة — حتى تتمكن فرقك من تنفيذ دورة حياة الحوكمة بسلاسة تامة.
لنرى كيف. 👇
إنشاء وتوثيق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي
من السهل توثيق حالات الاستخدام مرة واحدة. الجزء الأصعب هو الحفاظ على تماسك تلك الوثائق مع اختبار الفكرة من قبل فرق المخاطر والقانون والأمن والتسليم.
قم بإصلاح ذلك باستخدام ClickUp Docs. على سبيل المثال، استخدم قالب ClickUp Doc لكل حالة استخدام جديدة للذكاء الاصطناعي بحيث يبدأ كل مشروع بمدخلات موحدة:
- الهدف
- أصحاب المصلحة
- سياق البيانات
- النتائج المرجوة
- القيود
- معايير النجاح
علاوة على ذلك، احتفظ بمناقشات حالات الاستخدام والقرارات في المستند باستخدام @mentions و ClickUp Assigned Comments. مع تقدم المراجعة، حوّل الخطوات التالية إلى مهام ClickUp مباشرة من المستند.
إذا كان ذلك مناسبًا لسير عملك، فقم بتضمين ClickUp Brain لتسريع الأجزاء التي عادةً ما تستغرق وقتًا طويلاً. استخدمه لتشديد الملخص التنفيذي، وتحديد الافتراضات التي تحتاج إلى التحقق، أو صياغة مسودة أولية لاعتبارات الحوكمة (على سبيل المثال، نقاط التحقق من العدالة أو الخصوصية) بناءً على ما كتبه فريقك بالفعل.
بمجرد الانتهاء من حالة الاستخدام، قم بتوثيقها في IBM Watsonx. governance، بحيث تصبح المرجع الخاضع للحوكمة لتتبع دورة الحياة وتوثيق صحيفة الوقائع.
في watsonx. governance، قم بإنشاء حالة استخدام الذكاء الاصطناعي في مخزون:
- انتقل إلى الكتالوجات → حالات استخدام الذكاء الاصطناعي
- انقر فوق حالة استخدام جديدة للذكاء الاصطناعي
- أدخل اسمًا وحدد مخزونًا
- املأ الحقول التي تحتاجها، مثل: الوصف (مشكلة العمل + السياق) مستوى المخاطر البيانات الداعمة المالك الحالة العلامات
- الوصف (مشكلة العمل + السياق)
- مستوى المخاطر
- البيانات الداعمة
- المالك
- الحالة
- العلامات
- الوصف (مشكلة العمل + السياق)
- مستوى المخاطر
- البيانات الداعمة
- المالك
- الحالة
- العلامات
من هناك، تصبح حالة الاستخدام هي المكان المناسب لعرض تتبع دورة الحياة (نظرة عامة/دورة الحياة/الوصول) وربط الأصول الخاضعة للحوكمة بصحائف البيانات الخاصة بها.
تساعد أوراق المعلومات بعد ذلك في التقاط بيانات التعريف الخاصة بالحوكمة والامتثال عبر دورة الحياة، بما في ذلك الغرض/الأهمية وسلسلة الإجراءات المتخذة أثناء التطوير والنشر.
📮 ClickUp Insight: 53٪ من المؤسسات ليس لديها حوكمة للذكاء الاصطناعي أو لديها فقط إرشادات غير رسمية. وعندما لا يعرف الناس أين تذهب بياناتهم - أو ما إذا كانت الأداة قد تخلق مخاطر تتعلق بالامتثال - فإنهم يترددون. إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي خارج الأنظمة الموثوقة أو كانت ممارساتها المتعلقة بالبيانات غير واضحة، فإن الخوف من "ماذا لو لم تكن آمنة؟" يكفي لوقف اعتمادها.
هذا ليس هو الحال مع بيئة ClickUp الآمنة والخاضعة للرقابة الكاملة. يتوافق ClickUp AI مع GDPR و HIPAA و SOC 2، ويحمل شهادة ISO 42001، مما يضمن خصوصية بياناتك وحمايتها وإدارتها بشكل مسؤول.
يُحظر على مزودي الذكاء الاصطناعي الخارجيين تدريب أو الاحتفاظ بأي بيانات لعملاء ClickUp، ويتم تشغيل الدعم متعدد النماذج بموجب أذونات موحدة وضوابط خصوصية ومعايير أمان صارمة. هنا، تصبح حوكمة الذكاء الاصطناعي جزءًا من مساحة العمل نفسها، بحيث يمكن للفرق استخدام الذكاء الاصطناعي بثقة، دون مخاطر إضافية.
تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي والمطالبات
يعد تقييم النماذج مرحلة حاسمة ولكنها معقدة وتتضمن العديد من العناصر المتغيرة. يجب عليك إجراء اختبارات الأداء والتحقق من التحيز واختبار أوضاع الفشل، مع إبقاء العديد من أصحاب المصلحة على اطلاع دائم.
لإنشاء سير عمل قابل للتكرار، استخدم قالب ClickUp DMAIC.
أنشئ مسارات تقييم باستخدام الحالات المخصصة القائمة على المراحل باستخدام نموذج ClickUp DMAIC
داخل هذا النموذج، يمكنك إنشاء مسارات تقييم باستخدام حالات ClickUp المخصصة. وهذا يعني أن الحالات يمكن أن تعكس مراحل التقييم الخاصة بك، مثل التقييم المعلق، واختبار التحيز، ومراجعة الأداء، وجاهز للموافقة.
يمكنك أيضًا إزالة عمليات التسليم اليدوية باستخدام ClickUp Automations. على سبيل المثال، عندما تنتقل المهمة إلى اختبار التحيز، يمكن للأتمتة التي قمت بتعيينها تعيين العمل إلى مراجع الامتثال الخاص بك وإضافة تعليق مع قائمة مراجعة الاختبار والروابط.
بمجرد إنشاء سير العمل، يمكنك إجراء التقييم الفني في watsonx:
- للحصول على قوالب موجهة و genAI: قم بإجراء تقييمات موجهة من أصل القالب الموجه، وراجع درجات المقاييس، واستخدم ملخص التقييم لاكتشاف انتهاكات الحدود القصوى.
- بالنسبة للنماذج الخارجية أو غير المستضافة من قبل IBM: يمكنك تقييم قوالب المطالبات "المنفصلة" عبر أنواع المهام المدعومة مثل التلخيص والتصنيف والإجابة على الأسئلة واستخراج الكيانات وإنشاء المحتوى و RAG، مع اختلاف المقاييس حسب النموذج والمهمة.
اعتماد ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي
استخدم ClickUp Super Agents لتشغيل مسار الموافقة من البداية إلى النهاية.
إنهم زملاء فريق مدعومون بالذكاء الاصطناعي يعملون في سياق مساحة عمل كاملة ويمكنهم تشغيل سير عمل متعدد الخطوات بأمان. والأكثر من ذلك، يمكنك تكوين طريقة عملهم من خلال التعليمات والمحفزات والأدوات والمعرفة لضمان عملهم ضمن الحدود المسموح بها.
على سبيل المثال، عند انتهاء التقييم، يمكن لـ Super Agent تجميع ما يحتاجه المراجعون في مكان واحد (مثل سياق حالة الاستخدام الحالية وملاحظات القرار وروابط الأدلة الخاضعة للحوكمة).
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ ClickUp Dashboards تحويل بيانات مهام مساحة العمل إلى عرض مرئي عالي المستوى للتقدم المحرز، بحيث يمكن للقيادة معرفة عدد النماذج التي تنتظر المراجعة، والمرحلة التي تعاني من تراكم الأعمال، وما الذي أصبح قديمًا.
أنشئ لوحة معلومات إدارة المشاريع الخاصة بك على ClickUp ⬇️
يمكنك بعد ذلك ربط سير العمل التشغيلي بـ watsonx:
- في watsonx. governance، توفر IBM سير عمل دورة حياة النموذج الذي يأخذ نموذج الذكاء الاصطناعي عبر مراحل متعددة وأصحاب المصلحة حتى الموافقة على النشر. وذلك لضمان أن يعكس نظام السجلات الخاضع للحوكمة نفس البوابات التي يديرها فريقك تشغيليًا في ClickUp.
- بعد الموافقة تأتي المراقبة. يمكن تكوين Watson OpenScale باستخدام شاشات تقيّم الأصول المنشورة وفقًا للحدود التي تحددها (على سبيل المثال، حدود الإنصاف أو الدقة/الانحراف).
🚀 ميزة ClickUp: أنشئ لوحة معلومات للقيادة وأضف بطاقات ClickUp AI التي تلخص العوائق التي تحول دون الموافقة (على سبيل المثال، "ما الذي ينتظر في القسم القانوني؟" أو "ما هي النماذج التي استغرقت مدة المراجعة الأطول؟").
قيود استخدام Watsonx لإدارة الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقه
لا توجد أداة تعتبر حلاً سحريًا، ومن المهم فهم قيود المنصة قبل الالتزام بها.
فيما يلي بعض الأمور التي يجب مراعاتها مع watsonx. governance 👀
| القيود | التأثير |
| توجه نظام IBM البيئي | على الرغم من أنه يدعم نماذج الجهات الخارجية، إلا أن التكامل الأعمق يكون مع أدوات IBM الخاصة. قد تواجه الفرق التي استثمرت بكثافة في منصات سحابية أخرى بعض الصعوبات. |
| التعقيد بالنسبة للفرق الصغيرة | تم تصميم المنصة لعمليات على نطاق المؤسسات. قد تجد الفرق الأصغر حجمًا أن التكاليف الإضافية والتعقيدات أكثر مما تحتاج. |
| منحنى التعلم في OpenPages | تم تصميم وحدة إدارة المخاطر في الأصل للقطاع المالي، لذا قد لا تبدو مفاهيمها وواجهتها سهلة الاستخدام للفرق التي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي. |
| قيود التخصيص | تعد قوالب الامتثال المعدة مسبقًا نقطة انطلاق رائعة، ولكنها قد لا تتطابق تمامًا مع الاحتياجات التنظيمية الفريدة أو المتخصصة لشركتك. |
| لا تزال حوكمة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مرحلة النضج | تتطور أدوات إدارة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بسرعة في جميع أنحاء الصناعة، وتستمر قدرات الحوكمة في النضوج جنبًا إلى جنب مع أفضل الممارسات الناشئة. |
أدوات بديلة أخرى للاستخدام
إذا لم تكن IBM Watsonx Governance مناسبة لك، فهناك بعض البدائل المتاحة، اعتمادًا على ما إذا كنت تريد مجموعة حوكمة سحابية أصلية أو طبقة مراقبة غير مرتبطة بالسحابة.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: خيار قوي إذا كنت تستثمر بالفعل في AWS. يركز Model Monitor على مراقبة الإنتاج (على سبيل المثال، اكتشاف مشكلات الجودة مثل الانحراف/الشذوذ وتنبيهك)، بينما تساعدك Model Cards على توثيق تفاصيل النموذج للتدقيق وإعداد تقارير الحوكمة بطريقة موحدة.
- Azure Machine Learning Responsible AI: الأفضل عندما تكون سير العمل لديك موجودًا بالفعل في Azure، وتريد طريقة مدمجة لتقييم النماذج من حيث العدالة وتحليل الأخطاء والقابلية للتفسير (بالإضافة إلى تحليل "ماذا لو"/التحليل الافتراضي) في واجهة واحدة.
- Google Vertex AI Model Monitoring: المكافئ في Google Cloud للفرق التي تنشر على GCP. يركز على تشغيل مهام المراقبة وفقًا لجدول زمني أو حسب الطلب، وتتبع إشارات جودة النموذج/البيانات (مثل الانحراف/الانحراف في الميزات)، والتنبيه عند تجاوز الحدود المسموح بها.
- Fiddler AI + Arthur AI: مناسب عندما تريد طبقة قابلة للمراقبة ومحايدة تجاه الموردين عبر النماذج — غالبًا ما يتم اختياره من أجل تفسير أعمق وتحليل أسرع للأسباب الجذرية ومراقبة الاتساق عبر الفرق والبيئات
- MLflow: الأفضل للفرق التي تريد مرونة مفتوحة المصدر. يوفر لك MLflow أساسًا قويًا (التتبع + تسجيل النماذج مع البيانات الوصفية/العلامات ومراحل دورة الحياة)، ولكنك ستحتاج عادةً إلى جهد هندسي لإضافة إنفاذ السياسات والمراجعات/الموافقات وسير عمل الحوكمة بطريقة تتناسب مع مؤسستك.
اجعل حوكمة الذكاء الاصطناعي ملموسة باستخدام ClickUp
يمكن أن توفر لك منصة مثل IBM Watsonx Governance الأساس التقني للتحكم في المخاطر والامتثال، ولكن الحوكمة لا تعمل إلا عندما تظل الفرق التي تقف وراءها متوافقة ومسؤولة.
يربط ClickUp طبقة التنفيذ تلك. تعمل المستندات على توحيد السياسات وسجلات النماذج. تعمل لوحات المعلومات على إظهار المراجعات والاختناقات. ويحافظ وكلاء الذكاء الاصطناعي على استمرار عمليات الموافقة والتسليم، بحيث تظل الحوكمة عملية وليست نظرية.
والأهم من ذلك، أن هذا يحول حوكمة الذكاء الاصطناعي من عملية مراجعة دورية إلى نظام حي. نظام يتم فيه توثيق القرارات وتتبع الإجراءات وتكون المساءلة واضحة في كل مرحلة من مراحل دورة الحياة.
ابدأ مجانًا مع ClickUp وقم بتشغيل عملية الحوكمة الخاصة بك بوضوح من البداية إلى النهاية. ✅
الأسئلة المتداولة
تشير حوكمة الذكاء الاصطناعي العامة إلى المبادئ والسياسات العامة التي تعتمدها المؤسسة، في حين أن watsonx. governance هي منصة برمجية محددة تساعدك على تنفيذ تلك الممارسات وأتمتتها.
نعم، يمكن للمنصة مراقبة وإدارة النماذج التي تم نشرها على سحابات أخرى مثل AWS SageMaker و Azure ML، على الرغم من أن التكامل قد يتطلب تكوينًا يدويًا أكثر من النماذج الأصلية من IBM.
الإدارة الفعالة هي عمل جماعي، وعادة ما يشارك فيه علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي ومسؤولو الامتثال ومديرو المخاطر وأصحاب المصلحة في الأعمال وأمن تكنولوجيا المعلومات لتغطية دورة الحياة الكاملة.