AI се разраства по-бързо от предпазните мерки около него.
Проучването „AI at the Core“ на IBM установи, че близо 74% от анкетираните организации съобщават за само умерено или ограничено покритие в своите рамки за управление на риска и AI в областта на технологиите, трети страни и рисковете, свързани с моделите.
С други думи, много екипи доставят модели, но много по-малко от тях могат с увереност да отговорят на въпросите, които възникват веднага след това:
🤔 Кой е одобрил това, на какво основание, с какви доказателства и какво се случва, когато моделът се отклони в производството?
Това е основната задача на IBM Watsonx. governance. Той ви помага да управлявате, защитите и наблюдавате изкуствения интелект през целия му жизнен цикъл с работни потоци, мониторинг и управление на риска, проектирани да поддържат отговорно мащабиране.
В това ръководство ще разгледаме как да използвате watsonx. governance, за да документирате случаи на употреба, да стандартизирате прегледа и одобренията, да записвате правилните факти за моделите и да наблюдавате моделите в производство, докато мащабирате.
Какво е IBM watsonx. governance?
IBM watsonx. governance е платформа за управление на изкуствен интелект на корпоративно ниво, разработена от IBM като част от платформата за изкуствен интелект и данни watsonx. Тя помага на организациите да насочват, управляват, наблюдават и мащабират дейностите, свързани с изкуствен интелект, по отговорен начин през целия жизнен цикъл на изкуствения интелект.
Той служи като унифицирано решение за управление както на традиционните модели за машинно обучение (ML), така и на съвременните генеративни модели за изкуствен интелект (gen AI), включително големи езикови модели и приложения, независимо дали са изградени на IBM watsonx. ai или разгърнати на поддържани платформи на трети страни.
📚 Прочетете повече: Най-добрите инструменти за управление на изкуствения интелект за осигуряване на съответствие и прозрачност
Как работи IBM Watsonx. governance
watsonx. governance е пакет от интегрирани функции, които IBM описва като комбинация от:
OpenPages за риск и съответствие
OpenPages е компонентът в watsonx. governance, който действа като централен механизъм за управление на риска и съответствието. Той е проектиран да преобразува политиките на вашата компания в конкретни, проследими показатели за всеки AI модел.
Той ви предоставя инструменти за извършване на формални оценки на риска, съпоставяне на модели с конкретни регулации и създаване на неизменни одитни следи за регулаторните органи.
- Оценка на риска: Можете да присвоите и проследявате ниво на риск за всеки случай на използване на изкуствен интелект въз основа на фактори като чувствителността на използваните данни или въздействието на взетите решения.
- Картографиране на съответствието: Това ви позволява да картографирате моделите спрямо регулаторни рамки като Закона за изкуствения интелект на ЕС или Рамката за управление на риска на NIST за изкуствения интелект и да проследявате доказателствата за съответствие и статуса им в различните прегледи.
- Одитни следи: OpenPages поддържа постоянен регистър на това кой какво е одобрил и кога, което е от съществено значение за доказване на съответствието по време на одит.
OpenScale за наблюдение на модели
OpenScale е двигател за наблюдение в реално време, който следи вашите модели след пускането им в експлоатация. Това е вашата система за ранно предупреждение за проблеми, които възникват, когато моделът взаимодейства с неорганизираните, непредвидими данни от реалния свят.
- Откриване на отклонения: Идентифицира кога входните или изходните данни на модела започват да се различават от данните, на които е бил обучен, което е признак, че неговата производителност може да се влошава.
- Мониторинг на справедливостта: Проследява прогнозите за чувствителни групи (като възраст или пол), за да открие възникващи пристрастия в изкуствения интелект, преди те да се превърнат в системни проблеми.
- Обяснимист: Може да генерира разбираеми за човека обяснения за поведението и прогнозите на модела, в зависимост от типа и конфигурацията на модела, което е от решаващо значение за одити и запитвания от клиенти.
- Показатели за производителност: Следи основните показатели за производителност, като точност и време за реакция, като гарантира, че моделът продължава да отговаря на бизнес изискванията.
Информационни листове за изкуствен интелект за проследяване на жизнения цикъл
Информационните листове за изкуствен интелект са част от управлението на жизнения цикъл на документите за всеки модел. Информационните листове автоматично проследяват ключови подробности на всеки етап от жизнения цикъл на изкуствения интелект, включително:
- Метаданни за разработката, като източници на данни за обучение и избор на алгоритми
- Резултати от оценката, като тестови показатели и оценки на пристрастността
- Подробности за внедряването, включително къде се изпълнява моделът и кой има достъп до него.
- Оперативна история, като тенденции в производителността и минали инциденти
🔍 ClickUp Brain MAX: По-бързо тестване на множество модели преди контролните точки
Преди даден модел, подсказка или агент да достигне IBM Watsonx. governance, екипите обикновено се нуждаят от място, където да мислят, тестват и сравняват без конфликти.
Това е мястото, където ClickUp Brain MAX блести .
Brain MAX е самостоятелно настолно AI приложение, което позволява на екипите да превключват между няколко водещи модели (например GPT, Claude, Gemini) в същия работен контекст. Можете да изпълните една и съща команда, логика на вземане на решения или чернова на резултата в няколко модели едновременно, да сравните отговорите незабавно и да запазите пълния процес на разсъждение заедно с самата работа.
Това прави Brain MAX особено мощен за:
- Модел в ранен етап и бързо сравнение преди официална оценка
- Стрес тестове за тон, качество на разсъжденията или крайни случаи в различните модели
- Записване и запазване на „защо избрахме този подход“ директно заедно със задачите и документите
След като екипите се съгласят относно правилното поведение, подсказване или избор на модел, watsonx. governance става системата за записване. Информационните листове, одобренията и мониторингът отразяват решения, които вече са били тествани под натиск, документирани и съгласувани.
👉 На практика Brain MAX ускорява обучението и итерацията, докато watsonx. governance осигурява контрол и отчетност. Заедно те предотвратяват управлението да забави иновациите или иновациите да заобиколят управлението.
Как да настроите watsonx. governance за вашия екип
Сега нека настроим watsonx. governance за вашия екип, стъпка по стъпка 👇
1. Свържете база данни (data mart)
Отворете URL адреса на watsonx. governance за вашия регион, след което отидете на Configure → Database и изберете тип база данни (Lite или ваша собствена DB2/PostgreSQL).
2. Настройте случаи на използване на изкуствен интелект
- Отидете на Примери за използване на изкуствен интелект → Пълна настройка
- Това създава идентификатор на услугата: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Ако нямате стандартен инвентар, ще ви бъде предложено да създадете такъв, който е необходим за управлението на външни модели, прикачени файлове и отчети за управление.
3. Създайте политики за достъп (поканете екипа си)
В IBM Cloud, Управление → Достъп (IAM) → Потребители → Покани потребител → задайте Политика за достъп за услугата watsonx. управление и обхват (акаунт/група ресурси/конкретен инстанс)
📌 Потребителите се нуждаят от Reader/Writer+ за достъп до услугата. Writer+ може да вижда информация за всички проекти и пространства за внедряване.
4. Управлявайте потребители и роли в watsonx. governance
Присвойте роли за сътрудничество за действия, свързани с оценката (администратор/редактор/зрител/оператор), въз основа на това, което всеки човек трябва да прави.
👀 Знаете ли, че... Едно единствено съвременно нарушение може да бъде с размерите на стадион! Вписването за нарушението на Under Armour, добавено през януари 2026 г., изброява 72,7 милиона засегнати акаунта.
Как да управлявате жизнените цикли на AI управлението с ClickUp
IBM Watsonx. governance служи като система за управление на изкуствения интелект, в която моделите, подсказките, оценките и одобренията се проследяват официално с структура и проследимост.
Но управлението все още трябва да се извършва в различните отдели. Някой трябва да улови първоначалния контекст, да проследява решенията, да поддържа съгласуваност на доказателствата и да движи работата напред, без процесът да се превърне в лабиринт от предавания. Масивно разрастване на работата в действие!
Въведете ClickUp. Като първото в света конвергентно AI работно пространство, то свързва оперативния слой – документи, задачи, чат, работни потоци, знания, AI и видимост на лидерството – така че вашите екипи да могат да изпълняват цикъла на управление безпроблемно.
Нека видим как. 👇
Създавайте и документирайте случаи на използване на изкуствен интелект.
Примерите за употреба са лесни за документиране веднъж. По-трудната част е да се поддържа съгласуваност в документацията, тъй като идеята се подлага на тестове за устойчивост от екипите по риск, правни въпроси, сигурност и доставка.
Поправете това с ClickUp Docs. Например, използвайте шаблон на ClickUp Doc за всеки нов случай на използване на изкуствен интелект, така че всеки проект да започва със стандартизирани данни:
- Цел
- Заинтересовани страни
- Контекст на данните
- Очаквани резултати
- Ограничения
- Критерии за успех
Освен това, запазете дискусиите и решенията за конкретни случаи в документа, като използвате @mentions и ClickUp Assigned Comments. С напредването на прегледа превърнете следващите стъпки в задачи в ClickUp директно от документа.
Ако това отговаря на вашия работен процес, включете ClickUp Brain, за да ускорите частите, които обикновено се забавят. Използвайте го, за да стесните изпълнителното резюме, да идентифицирате предположения, които се нуждаят от валидиране, или да изготвите първи вариант на съображенията за управление (например, контролни точки за справедливост или поверителност) въз основа на това, което вашият екип вече е написал.
След като приложението е готово, формализирайте го в IBM Watsonx. governance, за да се превърне в управляваща основа за проследяване на жизнения цикъл и документиране на факти.
В watsonx. governance създайте случай на използване на AI в инвентара:
- Отидете на Каталози → Примери за използване на изкуствен интелект
- Кликнете върху Нов случай на използване на изкуствен интелект
- Въведете име и изберете инвентар.
- Попълнете необходимите полета, като например: Описание (бизнес проблем + контекст) Ниво на риск Подкрепящи данни Собственик Статус Етикети
- Описание (бизнес проблем + контекст)
- Ниво на риск
- Поддържащи данни
- Собственик
- Статус
- Етикети
- Описание (бизнес проблем + контекст)
- Ниво на риск
- Поддържащи данни
- Собственик
- Статус
- Етикети
Оттам, приложението става мястото, където можете да видите проследяването на жизнения цикъл (Общ преглед/Жизнен цикъл/Достъп) и да свържете управляваните активи с техните информационни листове.
Информационните листове помагат за събирането на метаданни за управлението и съответствието през целия жизнен цикъл, включително целта/критичността и произхода на действията, предприети по време на разработката и внедряването.
📮 ClickUp Insight: 53% от организациите нямат управление на изкуствения интелект или разполагат само с неформални насоки. А когато хората не знаят къде отиват данните им – или дали даден инструмент може да създаде риск за съответствието – те се колебаят. Ако инструментът за изкуствен интелект не е част от надеждни системи или има неясни практики за работа с данни, страхът „Ами ако това не е сигурно?“ е достатъчен, за да спре внедряването му.
Това не е случаят с напълно управляваната и сигурна среда на ClickUp. ClickUp AI е в съответствие с GDPR, HIPAA и SOC 2 и притежава сертификат ISO 42001, което гарантира, че вашите данни са защитени, съхранявани и управлявани отговорно.
На външни доставчици на изкуствен интелект е забранено да обучават или съхраняват данни на клиенти на ClickUp, а поддръжката на множество модели се извършва при единни разрешения, контрол на поверителността и строги стандарти за сигурност. Тук управлението на изкуствения интелект става част от самото работно пространство, така че екипите могат да използват изкуствения интелект с увереност, без допълнителен риск.
Оценявайте модели и подсказки за изкуствен интелект
Оценката на моделите е критичен, но сложен етап с много променливи елементи. Трябва да провеждате тестове за производителност, да проверявате за пристрастност и да тествате за режими на отказ, като същевременно информирате многобройните заинтересовани страни.
За да създадете повтарящи се работни процеси, използвайте шаблона ClickUp DMAIC.
Създайте тръбопроводи за оценка с персонализирани статуси на етапи, като използвате шаблона ClickUp DMAIC
В този шаблон можете да създавате тръбопроводи за оценка, като използвате персонализирани статуси на ClickUp. Това означава, че статусите могат да отразяват етапите на оценка, като Очаква оценка, Тестване на пристрастност, Преглед на производителността и Готов за одобрение.
Можете също да премахнете ръчното предаване на задачи с ClickUp Automations. Например, когато задачата премине към Тестване на пристрастност, настроената от вас автоматизация може да възложи работата на вашия проверяващ за съответствие и да добави коментар с контролния списък за тестване и връзки.
След като работният процес е установен, можете да извършите техническата оценка в watsonx:
- За шаблони за подсказки и genAI: Извършвайте оценки на подсказки от ресурса с шаблони за подсказки, преглеждайте резултатите от метриките и използвайте обобщението на оценката, за да откриете нарушения на праговете.
- За външни модели или модели, които не се хостват от IBM: Можете да оцените „отделени“ шаблони за подсказки за всички поддържани типове задачи, като обобщаване, класифициране, отговаряне на въпроси, извличане на обекти, генериране на съдържание и RAG, с показатели, които варират в зависимост от модела и задачата.
Одобрявайте и внедрявайте модели за изкуствен интелект
Използвайте ClickUp Super Agents, за да управлявате процеса на одобрение от начало до край.
Те са AI-задвижвани сътрудници, които работят с пълен контекст на работната среда и могат безопасно да изпълняват многоетапни работни процеси. Още повече, можете да конфигурирате поведението им чрез инструкции, тригери, инструменти и знания, за да се уверите, че работят в рамките на определените граници.
Например, при приключване на оценката, Super Agent може да събере на едно място всичко необходимо на рецензентите (например, контекста на текущия случай на употреба, бележки за взетите решения и връзки към управляваните доказателства).
Освен това, ClickUp Dashboards може да преобразува данните за задачите в работната среда в визуален преглед на напредъка на високо ниво, така че ръководството да може да види колко модели чакат преглед, коя фаза е забавена и кои са остарелите.
Създайте свой собствен табло за управление на проекти в ClickUp ⬇️
След това можете да свържете оперативния работен процес обратно с watsonx:
- В watsonx. governance IBM предоставя работен поток Model Lifecycle, който превежда AI модела през няколко етапа и заинтересовани страни до одобрение за внедряване. Целта е да се гарантира, че управляваната система за записване отразява същите етапи, които вашият екип изпълнява оперативно в ClickUp.
- След одобрението идва мониторингът. Watson OpenScale може да бъде конфигуриран с монитори, които оценяват внедрените активи спрямо зададените от вас прагове (например прагове за справедливост или точност/отклонение).
🚀 Предимство на ClickUp: Създайте табло за ръководство и добавете AI карти на ClickUp, които обобщават какво блокира одобренията (например „Какво чака правната служба?“ или „Кои модели са в процес на преглед най-дълго?“).
Ограничения при използването на Watsonx за управление и мащабиране на изкуствен интелект
Няма универсално решение и е важно да разберете ограниченията на дадена платформа, преди да се ангажирате с нея.
Ето няколко неща, които трябва да имате предвид при watsonx. управление 👀
| Ограничение | Въздействие |
| IBM екосистема tilt | Въпреки че поддържа модели на трети страни, най-дълбоката интеграция е с инструментите на IBM. Екипите, които са инвестирали значително в други облачни платформи, могат да се сблъскат с трудности. |
| Сложност за по-малки екипи | Платформата е създадена за операции в корпоративен мащаб. По-малките екипи може да счетат разходите и сложността за повече, отколкото им е необходимо. |
| Крива на обучение на OpenPages | Модулът за управление на риска е проектиран първоначално за финансовия сектор, така че неговите концепции и интерфейс може да не са интуитивни за екипите, които работят с изкуствен интелект. |
| Ограничения при персонализирането | Готовите шаблони за съответствие са чудесна отправна точка, но може да не отговарят напълно на уникалните или специфични регулаторни изисквания на вашата компания. |
| Управлението на генеративния AI все още е в процес на развитие | Инструментите за управление на големи езикови модели (LLM) се развиват бързо в цялата индустрия, а възможностите за управление продължават да се усъвършенстват заедно с възникващите най-добри практики. |
Други алтернативни инструменти за използване
Ако IBM Watsonx Governance не ви се струва подходящ, имате няколко алтернативи, в зависимост от това дали искате облачен стек за управление или независим от облака слой за наблюдение.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: Отличен вариант, ако вече сте инвестирали в AWS. Model Monitor се фокусира върху мониторинг на производството (например, откриване на проблеми с качеството като отклонения/аномалии и предупреждаване), докато Model Cards ви помага да документирате подробностите на модела за одити и отчети за управление по стандартизиран начин.
- Azure Machine Learning Responsible AI: Най-подходящо, когато вашите работни потоци вече са в Azure и искате вграден начин за оценка на моделите за справедливост, анализ на грешки и обяснимост (плюс „какво, ако“/контрафактичен анализ) в един интерфейс.
- Google Vertex AI Model Monitoring: Google Cloud еквивалентът за екипи, които разгръщат на GCP. Той е фокусиран върху изпълнението на задачи за наблюдение по график или при поискване, проследяване на сигнали за качеството на моделите/данните (като отклонение/изкривяване на характеристиките) и предупреждаване при превишаване на праговете.
- Fiddler AI + Arthur AI: Подходящи, когато искате неутрален по отношение на доставчиците слой за наблюдение на моделите – често се избират за по-задълбочено обяснение, по-бърз анализ на основните причини и последователност в мониторинга между екипите и средите.
- MLflow: Най-подходящ за екипи, които искат гъвкавост на отворен код. MLflow ви предоставя солидна основа (проследяване + регистър на модели с метаданни/етикети и етапи от жизнения цикъл), но обикновено ще ви е необходима инженерна работа, за да добавите прилагане на политики, прегледи/одобрения и работни потоци за управление по начин, който съответства на вашата организация.
Конкретизирайте управлението на изкуствения интелект с ClickUp
Платформа като IBM Watsonx Governance може да ви предостави техническата основа за контрол на риска и съответствие, но управлението функционира само когато екипите зад него са съгласувани и отчетни.
ClickUp свързва този слой на изпълнение. Документите стандартизират политиките и записите на моделите. Таблото за управление прави прегледите и пречките видими. А AI агентите поддържат одобренията и предаването на задачи, така че управлението остава оперативно, а не теоретично.
Най-важното е, че това превръща управлението на изкуствения интелект от периодична проверка в жива система. Система, в която решенията се документират, действията се проследяват и отчетността е ясна на всеки етап от жизнения цикъл.
Започнете безплатно с ClickUp и управлявайте процеса си на управление с яснота от начало до край. ✅
Често задавани въпроси
Общото управление на изкуствения интелект се отнася до общите принципи и политики, които една организация приема, докато watsonx. governance е специфична софтуерна платформа, която ви помага да внедрите и автоматизирате тези практики.
Да, платформата може да наблюдава и управлява модели, разгърнати в други облаци като AWS SageMaker и Azure ML, въпреки че интеграцията може да изисква повече ръчна конфигурация, отколкото при моделите, разработени от IBM.
Ефективното управление е екипна работа, в която обикновено участват специалисти по данни, инженери по машинно обучение, служители по съответствие, мениджъри по риска, заинтересовани страни от бизнеса и ИТ сигурност, за да се обхване целия жизнен цикъл.