AI se rozšiřuje rychleji než ochranná opatření, která ji obklopují.
Výzkum IBM „AI at the Core“ zjistil, že téměř 74 % dotazovaných organizací uvádí pouze mírné nebo omezené pokrytí svých rámců pro řízení rizik a správu AI v oblasti technologických, třetích stran a modelových rizik.
Jinými slovy, mnoho týmů dodává modely, ale mnohem méně z nich dokáže s jistotou odpovědět na otázky, které se objeví hned poté:
🤔 Kdo to schválil, na základě čeho, s jakými důkazy a co se stane, když se model v produkci odchýlí?
To je to, na co IBM Watsonx Governance v zásadě odpovídá. Pomáhá vám spravovat, zabezpečit a monitorovat AI v průběhu celého životního cyklu pomocí pracovních postupů, monitorování a řízení rizik navržených tak, aby podporovaly odpovědné škálování.
V této příručce si ukážeme, jak používat watsonx. governance k dokumentování případů použití, standardizaci přezkoumávání a schvalování, zachycování správných faktů o modelech a monitorování modelů ve výrobě při škálování.
Co je IBM watsonx. governance?
IBM Watsonx Governance je platforma pro správu umělé inteligence na podnikové úrovni, kterou vyvinula společnost IBM jako součást své platformy Watsonx AI and Data Platform. Pomáhá organizacím zodpovědně řídit, spravovat, monitorovat a škálovat aktivity umělé inteligence v celém jejím životním cyklu.
Slouží jako jednotné řešení pro správu tradičních modelů strojového učení (ML) i moderních generativních modelů AI (gen AI), včetně velkých jazykových modelů a aplikací, ať už jsou postaveny na IBM watsonx. ai nebo nasazeny na podporovaných platformách třetích stran.
📚 Další informace: Nejlepší nástroje pro správu AI zajišťující dodržování předpisů a transparentnost
Jak funguje IBM Watsonx Governance
watsonx. governance je balíček integrovaných funkcí, který IBM popisuje jako kombinaci:
OpenPages pro řízení rizik a dodržování předpisů
OpenPages je součást watsonx. governance, která funguje jako centrální nástroj pro řízení rizik a dodržování předpisů. Je navržen tak, aby převáděl zásady vaší společnosti do konkrétních, sledovatelných metrik pro každý model umělé inteligence.
Získáte tak nástroje pro provádění formálních hodnocení rizik, mapování modelů na konkrétní předpisy a vytváření neměnných auditních stop pro regulační orgány.
- Hodnocení rizik: Můžete přiřadit a sledovat úroveň rizika pro každý případ použití AI na základě faktorů, jako je citlivost použitých dat nebo dopad jejích rozhodnutí.
- Mapování dodržování předpisů: To vám umožní mapovat modely na regulační rámce, jako je zákon EU o umělé inteligenci nebo rámec NIST pro řízení rizik umělé inteligence, a sledovat důkazy o dodržování předpisů a stav napříč recenzemi.
- Auditní stopy: OpenPages vede trvalý záznam o tom, kdo co a kdy schválil, což je nezbytné pro prokázání dodržování předpisů během auditu.
OpenScale pro monitorování modelů
OpenScale je engine pro monitorování v reálném čase, který dohlíží na vaše modely po jejich spuštění. Jedná se o systém včasného varování před problémy, které vznikají, když model interaguje s neorganizovanými, nepředvídatelnými daty reálného světa.
- Detekce odchylek: Identifikuje, kdy se vstupy nebo výstupy modelu začínají lišit od dat, na kterých byl trénován, což je známkou toho, že jeho výkonnost může klesat.
- Monitorování spravedlnosti: Sleduje předpovědi napříč citlivými skupinami (například podle věku nebo pohlaví), aby zachytilo vznikající zaujatost AI dříve, než se stane systémovým problémem.
- Vysvětlitelnost: Může generovat lidsky srozumitelné vysvětlení chování modelu a předpovědí v závislosti na typu a konfiguraci modelu, což je zásadní pro audity a dotazy zákazníků.
- Metriky výkonu: Sleduje klíčové metriky výkonu, jako je přesnost a doba odezvy, a zajišťuje, aby model i nadále splňoval obchodní požadavky.
Informační listy o AI pro sledování životního cyklu
Informační listy AI jsou součástí správy životního cyklu dokumentů pro každý model. Informační listy automaticky sledují klíčové podrobnosti v každé fázi životního cyklu AI, včetně:
- Metadata vývoje, jako jsou zdroje trénovacích dat a volby algoritmů
- Výsledky hodnocení, jako jsou testovací metriky a hodnocení zaujatosti
- Podrobnosti o nasazení, včetně toho, kde model běží a kdo k němu má přístup.
- Provozní historie, jako jsou trendy výkonu a minulé incidenty
🔍 ClickUp Brain MAX: Rychlejší testování více modelů před bránami správy
Než se model, výzva nebo agent dostane do IBM Watsonx Governance, týmy obvykle potřebují místo, kde mohou bez problémů přemýšlet, testovat a porovnávat.
Právě v tom vyniká ClickUp Brain MAX .
Brain MAX je samostatná desktopová aplikace AI, která týmům umožňuje přepínat mezi několika předními modely (např. GPT, Claude, Gemini) ve stejném kontextu pracovního prostoru. Můžete spustit stejný příkaz, rozhodovací logiku nebo návrh výstupu napříč modely vedle sebe, okamžitě porovnat odpovědi a uložit kompletní sled úvah spolu s prací samotnou.
Díky tomu je Brain MAX obzvláště výkonný pro:
- Porovnání modelů a podnětů v rané fázi před formálním hodnocením
- Zátěžové testování výstupů z hlediska tónu, kvality uvažování nebo okrajových případů napříč modely
- Zaznamenávání a ukládání „proč jsme zvolili tento přístup“ přímo vedle úkolů a dokumentů
Jakmile se týmy shodnou na správném chování, výzvě nebo výběru modelu, stane se watsonx. governance systémem záznamů. Informační listy, schválení a monitorování pak odrážejí rozhodnutí, která již byla otestována, zdokumentována a odsouhlasena.
👉 V praxi Brain MAX urychluje učení a iteraci, zatímco watsonx. governance zajišťuje kontrolu a odpovědnost. Společně zabraňují tomu, aby správa zpomalovala inovace nebo aby inovace obcházely správu.
Jak nastavit správu watsonx. pro váš tým
Nyní nastavíme watsonx. governance pro váš tým, krok za krokem 👇
1. Připojte databázi (datový sklad)
Otevřete URL adresu watsonx. governance pro vaši oblast, přejděte na Configure → Database a vyberte typ databáze (Lite nebo vlastní DB2/PostgreSQL).
2. Nastavte případy použití AI
- Přejít na Případy použití AI → Kompletní nastavení
- Tím se vytvoří ID služby: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Pokud nemáte výchozí inventář, budete vyzváni k jeho vytvoření, který je nezbytný pro správu externích modelů, příloh a zpráv o správě.
3. Vytvořte zásady přístupu (pozvěte svůj tým)
V IBM Cloud, Správa → Přístup (IAM) → Uživatelé → Pozvat uživatele → přiřaďte Přístupovou politiku pro službu watsonx. Správa a rozsah (účet/skupina zdrojů/konkrétní instance)
📌 Uživatelé potřebují pro přístup ke službě Reader/Writer+. Writer+ umožňuje zobrazit informace napříč projekty a prostory nasazení.
4. Spravujte uživatele a role v watsonx. governance
Přiřaďte role pro spolupráci při činnostech souvisejících s hodnocením (správce/editor/prohlížeč/operátor) na základě toho, co má každý člověk dělat.
👀 Věděli jste, že... Jediné moderní narušení bezpečnosti může mít rozsah jako stadion! Narušení bezpečnosti společnosti Under Armour, které bylo přidáno v lednu 2026, zahrnuje 72,7 milionu postižených účtů.
Jak spustit životní cykly správy AI pomocí ClickUp
IBM Watsonx Governance slouží jako systém správy AI, kde jsou modely, výzvy, hodnocení a schválení formálně sledovány se strukturou a sledovatelností.
Správa však musí stále probíhat napříč odděleními. Někdo musí zachytit počáteční kontext, sledovat rozhodnutí, udržovat soulad důkazů a posouvat práci vpřed, aniž by se proces proměnil v bludiště předávání úkolů. Masivní rozšiřování práce v akci!
Vyzkoušejte ClickUp. Jako první konvergované AI pracovní prostředí na světě propojuje operační vrstvu – dokumenty, úkoly, chat, pracovní postupy, znalosti, AI a viditelnost vedení –, takže vaše týmy mohou provádět správu životního cyklu naprosto hladce.
Podívejme se, jak na to. 👇
Vytvářejte a dokumentujte případy použití AI.
Případy použití lze snadno zdokumentovat. Těžší je udržet soudržnost této dokumentace, protože návrh prochází náročným testováním ze strany týmů pro rizika, právní záležitosti, bezpečnost a dodávky.
Vyřešte to pomocí ClickUp Docs. Například použijte šablonu ClickUp Doc pro každý nový případ použití AI, aby každý projekt začínal se standardizovanými vstupy:
- Cíl
- Zainteresované strany
- Kontext dat
- Očekávané výsledky
- Omezení
- Kritéria úspěchu
Dále udržujte diskusi o případech použití a rozhodnutí v dokumentu pomocí @zmínek a přiřazených komentářů ClickUp. Jakmile bude revize pokročit, přeměňte další kroky přímo z dokumentu na úkoly ClickUp.
Pokud to vyhovuje vašemu pracovnímu postupu, využijte ClickUp Brain k urychlení částí, které obvykle trvají déle. Použijte jej k zpřesnění souhrnu, identifikaci předpokladů, které je třeba ověřit, nebo k vypracování prvního návrhu správních opatření (např. kontroly spravedlnosti nebo ochrany soukromí) na základě toho, co již váš tým napsal.
Jakmile je případ použití hotový, formalizujte jej v IBM Watsonx Governance, aby se stal řízeným základem pro sledování životního cyklu a dokumentaci faktů.
Ve watsonx. governance vytvořte případ použití AI v inventáři:
- Přejděte do Katalogy → Případy použití AI
- Klikněte na Nový případ použití AI.
- Zadejte název a vyberte inventář.
- Vyplňte potřebná pole, například: Popis (obchodní problém + kontext) Úroveň rizika Podpůrná data Vlastník Stav Tagy
- Popis (obchodní problém + kontext)
- Úroveň rizika
- Podpůrná data
- Vlastník
- Stav
- Tagy
- Popis (obchodní problém + kontext)
- Úroveň rizika
- Podpůrná data
- Vlastník
- Stav
- Tagy
Od tohoto okamžiku se případ použití stává místem, kde lze sledovat životní cyklus (Přehled/Životní cyklus/Přístup) a propojit spravovaná aktiva s jejich informačními listy.
Informační listy pak pomáhají zachytit metadata o správě a dodržování předpisů v průběhu celého životního cyklu, včetně účelu/kritičnosti a původu opatření přijatých během vývoje a nasazení.
📮 ClickUp Insight: 53 % organizací nemá žádné řízení AI nebo má pouze neformální pokyny. A když lidé nevědí, kam jejich data směřují – nebo zda nástroj může představovat riziko z hlediska dodržování předpisů – váhají. Pokud je nástroj AI mimo důvěryhodné systémy nebo má nejasné postupy nakládání s daty, strach z otázky „Co když to není bezpečné?“ stačí k tomu, aby se jeho zavedení zastavilo.
To však neplatí pro plně spravované a bezpečné prostředí ClickUp. ClickUp AI je v souladu s GDPR, HIPAA a SOC 2 a má certifikaci ISO 42001, což zaručuje, že vaše data jsou soukromá, chráněná a zodpovědně spravovaná.
Třetím stranám poskytujícím AI je zakázáno školit nebo uchovávat jakékoli údaje zákazníků ClickUp a podpora více modelů funguje na základě jednotných oprávnění, kontrol ochrany soukromí a přísných bezpečnostních standardů. Správa AI se zde stává součástí samotného pracovního prostoru, takže týmy mohou AI používat s důvěrou a bez dalších rizik.
Vyhodnocujte modely a výzvy umělé inteligence
Hodnocení modelů je kritická, ale složitá fáze s mnoha proměnnými. Musíte provádět testy výkonu, kontrolovat zaujatost a testovat režimy selhání, a to vše při informování více zainteresovaných stran.
K vytvoření opakovatelných pracovních postupů použijte šablonu ClickUp DMAIC.
Vytvářejte hodnotící procesy s fázovými vlastními stavy pomocí šablony ClickUp DMAIC
V této šabloně můžete vytvářet hodnotící procesy pomocí vlastních stavů ClickUp. To znamená, že stavy mohou odrážet vaše hodnotící fáze, jako například Čeká na hodnocení, Testování zaujatosti, Hodnocení výkonu a Připraveno ke schválení.
Pomocí automatizací ClickUp můžete také odstranit ruční předávání úkolů. Například když se úkol přesune do fáze Testování zaujatosti, nastavená automatizace může přiřadit práci vašemu kontrolorovi dodržování předpisů a přidat komentář s kontrolním seznamem testování a odkazy.
Jakmile je váš pracovní postup nastaven, můžete provést technické hodnocení v watsonx:
- Pro šablony promptů a genAI: Spouštějte hodnocení promptů ze šablony promptů, kontrolujte metrická skóre a pomocí souhrnu hodnocení odhalte porušení prahových hodnot.
- Pro externí modely nebo modely nehostované společností IBM: Můžete vyhodnotit „oddělené“ šablony výzev napříč podporovanými typy úkolů, jako jsou shrnutí, klasifikace, odpovídání na otázky, extrakce entit, generování obsahu a RAG, s metrikami lišícími se podle modelu a úkolu.
Schvalujte a nasazujte modely umělé inteligence
Pomocí ClickUp Super Agents můžete spustit schvalovací proces od začátku do konce.
Jsou to kolegové pohánění umělou inteligencí, kteří pracují v plném kontextu pracovního prostoru a mohou bezpečně provádět vícestupňové pracovní postupy. Navíc můžete konfigurovat jejich chování pomocí pokynů, spouštěčů, nástrojů a znalostí, abyste zajistili, že budou fungovat v rámci stanovených pravidel.
Například po dokončení hodnocení může superagent shromáždit vše, co recenzenti potřebují, na jednom místě (například kontext aktuálního použití, poznámky k rozhodnutí a odkazy na spravované důkazy).
ClickUp Dashboards dokáže převést data úkolů z pracovního prostoru do přehledného vizuálního zobrazení pokroku, takže vedení může vidět, kolik modelů čeká na kontrolu, která fáze je zpožděná a co se blíží ke konci platnosti.
Vytvořte si vlastní dashboard pro správu projektů na ClickUp ⬇️
Poté můžete provozní pracovní postup propojit zpět s watsonx:
- V rámci watsonx. governance poskytuje IBM pracovní postup Model Lifecycle, který provádí model AI několika fázemi a zainteresovanými stranami až k schválení pro nasazení. Cílem je zajistit, aby spravovaný systém záznamů odrážel stejné brány, které váš tým provozuje v ClickUp.
- Po schválení následuje monitorování. Watson OpenScale lze nakonfigurovat s monitory, které vyhodnocují nasazené prostředky podle vámi stanovených prahových hodnot (například prahové hodnoty spravedlnosti nebo přesnosti/odchylky).
🚀 Výhoda ClickUp: Vytvořte řídicí panel a přidejte karty ClickUp AI, které shrnují, co brání schválení (např. „Co čeká na právní oddělení?“ nebo „Které modely jsou v revizi nejdéle?“).
Omezení používání Watsonx pro správu a škálování AI
Žádný nástroj není zázračným řešením a před jeho nasazením je důležité pochopit omezení dané platformy.
Zde je několik věcí, které je třeba zvážit při používání watsonx. governance 👀
| Omezení | Dopad |
| IBM ekosystém tilt | Ačkoli podporuje modely třetích stran, nejhlubší integrace je s vlastními nástroji IBM. Týmy, které investovaly značné prostředky do jiných cloudových platforem, mohou čelit třenicím. |
| Složitost pro menší týmy | Platforma je navržena pro provoz v podnikovém měřítku. Menší týmy mohou považovat režijní náklady a složitost za nadbytečné. |
| Naučte se používat OpenPages | Modul pro řízení rizik byl původně navržen pro finanční sektor, takže jeho koncepce a rozhraní nemusí být pro týmy zabývající se umělou inteligencí intuitivní. |
| Omezení přizpůsobení | Předem připravené šablony pro dodržování předpisů jsou skvělým výchozím bodem, ale nemusí dokonale odpovídat specifickým nebo specializovaným regulačním požadavkům vaší společnosti. |
| Správa generativní AI stále dozrává | Nástroje pro správu velkých jazykových modelů (LLM) se v celém odvětví rychle vyvíjejí a možnosti správy se spolu s novými osvědčenými postupy neustále zdokonalují. |
Další alternativní nástroje, které lze použít
Pokud se vám IBM Watsonx Governance nezdá jako správná volba, máte několik alternativ, v závislosti na tom, zda chcete cloudový nativní stack pro správu nebo cloudově nezávislou monitorovací vrstvu.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: Skvělá volba, pokud již investujete do AWS. Model Monitor se zaměřuje na monitorování produkce (např. detekci problémů s kvalitou, jako jsou odchylky/anomálie, a upozornění na ně), zatímco Model Cards vám pomáhá dokumentovat podrobnosti modelu pro audity a reporting správy standardizovaným způsobem.
- Azure Machine Learning Responsible AI: Ideální řešení, pokud již máte pracovní postupy v Azure a chcete integrovaný způsob hodnocení modelů z hlediska spravedlnosti, analýzy chyb a vysvětlitelnosti (plus analýza „co by, kdyby“/kontrafaktuální analýza) v jediném rozhraní.
- Google Vertex AI Model Monitoring: Ekvivalent Google Cloud pro týmy nasazující na GCP. Zaměřuje se na provádění monitorovacích úloh podle plánu nebo na vyžádání, sledování signálů kvality modelů/dat (jako je drift/zkreslení funkcí) a upozorňování při překročení prahových hodnot.
- Fiddler AI + Arthur AI: Vhodné, pokud chcete mít vrstvu pozorovatelnosti napříč modely nezávislou na dodavateli – často se volí pro hlubší vysvětlitelnost, rychlejší analýzu příčin a sledování konzistence napříč týmy a prostředími.
- MLflow: Nejvhodnější pro týmy, které chtějí flexibilitu open source. MLflow vám poskytuje pevný základ (sledování + registr modelů s metadaty/značkami a fázemi životního cyklu), ale obvykle budete potřebovat technické úsilí, abyste mohli přidat prosazování zásad, kontroly/schvalování a pracovní postupy správy způsobem, který odpovídá vaší organizaci.
Zkonkretizujte správu AI pomocí ClickUp
Platforma jako IBM Watsonx Governance vám může poskytnout technický základ pro řízení rizik a dodržování předpisů, ale správa funguje pouze tehdy, když týmy, které za ní stojí, zůstávají sladěné a zodpovědné.
ClickUp propojuje tuto výkonnou vrstvu. Dokumenty standardizují zásady a záznamy modelů. Dashboardy zviditelňují recenze a úzká místa. A agenti AI zajišťují schvalování a předávání, takže správa zůstává funkční, nikoli teoretická.
Nejdůležitější je, že se díky tomu správa AI mění z periodického přezkumu na živý systém. Systém, ve kterém jsou rozhodnutí dokumentována, akce sledovány a odpovědnost je jasná v každé fázi životního cyklu.
Začněte zdarma s ClickUp a provádějte proces správy s jasností od začátku do konce. ✅
Často kladené otázky
Obecná správa AI se týká obecných zásad a politik, které organizace přijímá, zatímco watsonx. governance je konkrétní softwarová platforma, která vám pomáhá tyto postupy implementovat a automatizovat.
Ano, platforma může monitorovat a spravovat modely nasazené v jiných cloudech, jako jsou AWS SageMaker a Azure ML, i když integrace může vyžadovat více ruční konfigurace než u nativních modelů IBM.
Účinná správa je týmová práce, do které se obvykle zapojují datoví vědci, inženýři strojového učení, pracovníci zajišťující dodržování předpisů, manažeři rizik, obchodní partneři a pracovníci IT bezpečnosti, aby pokryli celý životní cyklus.