Az AI gyorsabban terjed, mint a körülötte kialakított korlátok.
Az IBM „AI at the Core” kutatása megállapította, hogy a megkérdezett szervezetek közel 74%-a csak mérsékelt vagy korlátozott lefedettséget jelentett az AI kockázati és irányítási keretrendszereiben a technológiai, harmadik féltől származó és modellkockázatok tekintetében.
Más szavakkal, sok csapat szállít modelleket, de sokkal kevesebben tudnak magabiztosan válaszolni a közvetlenül utána felmerülő kérdésekre:
🤔 Ki hagyta jóvá ezt, milyen alapon, milyen bizonyítékokkal, és mi történik, ha a modell eltér a termelésben?
Ez az, amire az IBM Watsonx. governance nagyrészt választ ad. Segít az AI irányításában, biztonságában és figyelemmel kísérésében az egész életciklus során, olyan munkafolyamatokkal, figyelemmel kíséréssel és kockázatkezeléssel, amelyek a felelősségteljes méretezést támogatják.
Ebben az útmutatóban bemutatjuk, hogyan használhatja a watsonx. governance szolgáltatást a használati esetek dokumentálására, a felülvizsgálatok és jóváhagyások egységesítésére, a megfelelő modelladatok rögzítésére és a termelésben lévő modellek figyelemmel kísérésére a méretezése során.
Mi az IBM watsonx. governance?
Az IBM Watsonx Governance egy vállalati szintű AI-irányítási platform, amelyet az IBM fejlesztett ki a Watsonx AI és adatplatform részeként. Segít a szervezeteknek az AI-tevékenységek felelősségteljes irányításában, kezelésében, figyelemmel kísérésében és méretezésében az AI teljes életciklusa során.
Ez egy egységes megoldás a hagyományos gépi tanulási (ML) modellek és a modern generatív AI (gen AI) modellek irányítására, beleértve a nagy nyelvi modelleket és alkalmazásokat is, függetlenül attól, hogy azok az IBM watsonx. ai-n épülnek-e, vagy támogatott harmadik fél platformokon vannak-e telepítve.
📚 További információ: A legjobb AI-irányítási eszközök a szabályoknak való megfelelés és az átláthatóság biztosításához
Hogyan működik az IBM Watsonx. governance?
A watsonx. governance egy integrált funkciókészlet, amelyet az IBM a következőképpen ír le:
OpenPages a kockázatok és a szabályoknak való megfelelés kezeléséhez
Az OpenPages a watsonx. governance komponense, amely központi kockázatkezelési és megfelelőségi motorként működik. Úgy tervezték, hogy vállalatának irányelveit konkrét, nyomon követhető mutatókká alakítsa minden AI-modell esetében.
Ezzel a szoftverrel elvégezheti a formális kockázatértékeléseket, a modelleket konkrét szabályozásokhoz rendelheti, és megváltoztathatatlan ellenőrzési nyomvonalakat hozhat létre a szabályozó hatóságok számára.
- Kockázati pontozás: Minden AI-alkalmazáshoz hozzárendelhet és nyomon követhet egy kockázati szintet olyan tényezők alapján, mint az alkalmazás által használt adatok érzékenysége vagy a döntéseinek hatása.
- Megfelelőségi leképezés: Ez lehetővé teszi a modellek leképezését olyan szabályozási keretekre, mint az EU AI törvény vagy a NIST AI kockázatkezelési keretrendszer, valamint a megfelelőségi bizonyítékok és állapotok nyomon követését a felülvizsgálatok során.
- Audit nyomvonalak: Az OpenPages állandó nyilvántartást vezet arról, hogy ki, mit és mikor hagyott jóvá, ami elengedhetetlen a megfelelés igazolásához egy audit során.
OpenScale a modellek figyelemmel kíséréséhez
Az OpenScale egy valós idejű felügyeleti motor, amely a modellek élesítését követően felügyeli azokat. Ez egy korai figyelmeztető rendszer, amely jelzi azokat a problémákat, amelyek akkor merülnek fel, amikor a modell a valós világ rendezetlen, kiszámíthatatlan adataival lép kapcsolatba.
- Eltérés észlelése: Azonosítja, amikor egy modell bemenetei vagy kimenetei eltérni kezdenek a képzéshez használt adatoktól, ami azt jelzi, hogy a modell teljesítménye romlani kezdett.
- Tisztességesség-ellenőrzés: nyomon követi az érzékeny csoportok (pl. életkor vagy nem) előrejelzéseit, hogy felismerje a kialakuló mesterséges intelligencia torzításokat, mielőtt azok rendszerszintű problémákká válnának.
- Magyarázhatóság: A modell típusától és konfigurációjától függően emberi nyelven érthető magyarázatokat generálhat a modell viselkedéséről és előrejelzéseiről, ami elengedhetetlen az auditok és az ügyfélkérdések szempontjából.
- Teljesítménymutatók: Figyelemmel kíséri a legfontosabb teljesítménymutatókat, mint például a pontosságot és a válaszidőt, biztosítva, hogy a modell továbbra is megfeleljen az üzleti követelményeknek.
AI adatlapok az életciklus nyomon követéséhez
Az AI adatlapok minden modell dokumentum életciklus-kezelésének részét képezik. Az adatlapok automatikusan nyomon követik az AI életciklusának minden szakaszában a legfontosabb részleteket, többek között:
- Fejlesztési metaadatok, például képzési adatforrások és algoritmusválasztások
- Értékelési eredmények, például tesztmutatók és torzításértékelések
- A telepítés részletei, beleértve azt is, hogy hol fut a modell és ki fér hozzá.
- Működési előzmények, például teljesítménytrendek és korábbi incidensek
🔍 ClickUp Brain MAX: Gyorsabb többmodellű tesztelés még az irányítási kapuk előtt
Mielőtt egy modell, prompt vagy ügynök eléri az IBM Watsonx. governance rendszert, a csapatoknak általában szükségük van egy helyre, ahol gondolkodhatnak, tesztelhetnek és összehasonlíthatnak mindenféle akadály nélkül.
Ez az a terület, ahol a ClickUp Brain MAX kiemelkedik .
A Brain MAX egy önálló asztali AI-alkalmazás, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy ugyanazon munkaterületen belül több vezető modell (pl. GPT, Claude, Gemini) között válthassanak. Ugyanazt a parancsot, döntési logikát vagy kimeneti tervezetet futtathatja párhuzamosan a modellekben, azonnal összehasonlíthatja a válaszokat, és a teljes érvelési folyamatot a munkával együtt mentheti.
Ez teszi a Brain MAX-ot különösen hatékonnyá a következő területeken:
- Korai stádiumú modell és gyors összehasonlítás a hivatalos értékelés előtt
- Stressztesztelje az eredményeket a hangnem, az érvelés minősége vagy a szélsőséges esetek tekintetében a modellekben.
- A „miért választottuk ezt a megközelítést” rögzítése és mentése közvetlenül a feladatok és a dokumentumok mellett
Miután a csapatok megegyeztek a megfelelő viselkedésről, utasításról vagy modellválasztásról, a watsonx. governance lesz a nyilvántartási rendszer. Az adatlapok, jóváhagyások és nyomon követés ezután a már nyomás alatt tesztelt, dokumentált és elfogadott döntéseket tükrözik.
👉 A gyakorlatban a Brain MAX felgyorsítja a tanulást és az iterációt, míg a watsonx. governance biztosítja az ellenőrzést és a felelősségre vonhatóságot. Együttesen megakadályozzák, hogy a kormányzás lassítsa az innovációt, vagy hogy az innováció megkerülje a kormányzást.
Hogyan állítsa be a watsonx. governance-t a csapatának?
Most pedig lépésről lépésre állítsuk be a watsonx. governance-t a csapat számára 👇
1. Csatlakoztasson egy adatbázist (adatraktárat)
Nyissa meg a watsonx. governance URL-t a régiójában, majd lépjen a Configure → Database (Konfigurálás → Adatbázis) menüpontra, és válassza ki az adatbázis típusát (Lite vagy saját DB2/PostgreSQL).
2. AI-használati esetek beállítása
- Ugrás az AI használati esetei → Teljes beállítás
- Ez létrehoz egy szolgáltatásazonosítót: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Ha nincs alapértelmezett leltár, a rendszer kéri, hogy hozzon létre egyet, amely szükséges a külső modellek, mellékletek és irányítási jelentések kezeléséhez.
3. Hozzon létre hozzáférési szabályzatokat (hívja meg csapatát)
Az IBM Cloudban válassza a Kezelés → Hozzáférés (IAM) → Felhasználók → Felhasználó meghívása lehetőséget, majd rendeljen hozzá hozzáférési szabályzatot a watsonx szolgáltatáshoz. Állítsa be a szabályzat hatályát (fiók/erőforráscsoport/konkrét példány).
📌 A felhasználóknak Reader/Writer+ szükséges a szolgáltatáshoz való hozzáféréshez. A Writer+ a projektek és a telepítési terek közötti információkat is megtekintheti.
4. Felhasználók és szerepkörök kezelése a watsonx. governance-ben
Ossza ki az értékeléssel kapcsolatos feladatokhoz tartozó együttműködési szerepköröket (adminisztrátor/szerkesztő/megtekintő/operátor) az egyes személyek feladataiknak megfelelően.
👀 Tudta? Egyetlen modern adatvédelmi incidens is stadion méretű lehet! Az Under Armour adatvédelmi incidens, amely 2026 januárjában került fel a listára, 72,7 millió érintett fiókot érintett.
Hogyan futtathatja az AI-irányítási életciklusokat a ClickUp segítségével
Az IBM Watsonx Governance az AI irányítási rendszerének nyilvántartási rendszerként szolgál, ahol a modelleket, utasításokat, értékeléseket és jóváhagyásokat strukturáltan és nyomon követhetően formálisan nyomon követik.
De az irányításnak továbbra is az összes részlegen át kell zajlania. Valakinek meg kell ragadnia a kezdeti kontextust, nyomon kell követnie a döntéseket, össze kell hangolnia a bizonyítékokat, és előre kell vinnie a munkát anélkül, hogy a folyamat átadások labirintusává válna. Hatalmas munkaterhelés a gyakorlatban!
Ismerje meg a ClickUp-ot. A világ első konvergált AI munkaterületeként összeköti az operatív réteget – dokumentumokat, feladatokat, csevegést, munkafolyamatokat, tudást, AI-t és vezetői láthatóságot –, így csapataik zökkenőmentesen végrehajthatják az irányítási életciklust.
Nézzük meg, hogyan. 👇
Hozzon létre és dokumentáljon AI-használati eseteket
Az alkalmazási eseteket egyszer könnyű dokumentálni. Nehezebb feladat azonban a dokumentáció koherenciájának megőrzése, mivel az ötletet a kockázati, jogi, biztonsági és szállítási csapatok alaposan megvizsgálják.
Javítsa ki ezt a ClickUp Docs segítségével. Például használjon ClickUp Doc sablont minden új AI felhasználási esethez, hogy minden projekt szabványosított bemenettel induljon:
- Cél
- Érdekelt felek
- Adatkontextus
- Várható eredmények
- Korlátozások
- Siker kritériumok
Továbbá, tartsa a használati esetek megbeszélését és a döntéseket a dokumentumban az @mentions és a ClickUp Assigned Comments segítségével. A felülvizsgálat előrehaladtával alakítsa a következő lépéseket közvetlenül a dokumentumból ClickUp feladatokká.
Ha ez illeszkedik a munkafolyamatához, használja a ClickUp Brain réteget a tipikusan lassú részek felgyorsításához. Használja az összefoglaló szigorításához, a validálásra szoruló feltételezések azonosításához, vagy az irányítási szempontok (pl. méltányosság vagy adatvédelmi ellenőrzési pontok) első vázlatának elkészítéséhez a csapata által már megírtak alapján.
Miután az alkalmazási eset elkészült, formalizálja azt az IBM Watsonx. governance-ben, hogy az életciklus-követés és a ténylapok dokumentálásának irányadó alapjává váljon.
A watsonx. governance alkalmazásban hozzon létre egy mesterséges intelligencia használati esetet egy leltárban:
- Ugrás a Katalógusok → AI használati esetek oldalra
- Kattintson az Új AI használati eset gombra.
- Írja be a nevet, és válassza ki a készletet.
- Töltse ki a szükséges mezőket, például: Leírás (üzleti probléma + kontextus) Kockázati szint Támogató adatok Tulajdonos Állapot Címkék
- Leírás (üzleti probléma + kontextus)
- Kockázati szint
- Támogató adatok
- Tulajdonos
- Állapot
- Címkék
- Leírás (üzleti probléma + kontextus)
- Kockázati szint
- Támogató adatok
- Tulajdonos
- Állapot
- Címkék
Ezt követően az alkalmazási eset a hely, ahol megtekintheti az életciklus nyomon követését (Áttekintés/Életciklus/Hozzáférés), és összekapcsolhatja a szabályozott eszközöket a ténylapjaikkal.
A ténylapok segítségével rögzítheti az irányítási és megfelelőségi metaadatokat a teljes életciklus során, beleértve a fejlesztés és a telepítés során végrehajtott műveletek célját/kritikus fontosságát és eredetét.
📮 ClickUp Insight: A szervezetek 53%-a nem rendelkezik AI-irányítással, vagy csak informális irányelvekkel. És amikor az emberek nem tudják, hová kerülnek az adataik, vagy hogy egy eszköz megfelelési kockázatot jelenthet-e, haboznak. Ha egy AI-eszköz nem tartozik a megbízható rendszerek közé, vagy adatkezelési gyakorlata nem egyértelmű, a „Mi van, ha ez nem biztonságos?” félelem elegendő ahhoz, hogy megakadályozza a bevezetését.
Ez nem így van a ClickUp teljesen szabályozott, biztonságos környezetében. A ClickUp AI megfelel a GDPR, HIPAA és SOC 2 előírásoknak, valamint rendelkezik ISO 42001 tanúsítvánnyal, így biztosítva, hogy adataid magánjellegűek, védettek és felelősségteljesen kezeltek legyenek.
Harmadik fél AI-szolgáltatók nem edzhetnek és nem tárolhatnak ClickUp-ügyféladatokat, és a többmodell-támogatás egységes engedélyek, adatvédelmi ellenőrzések és szigorú biztonsági szabványok alapján működik. Itt az AI-irányítás a munkaterület részévé válik, így a csapatok kockázat nélkül, magabiztosan használhatják az AI-t.
Értékelje az AI modelleket és promptokat
A modellértékelés kritikus, de összetett szakasz, amely számos változó tényezőt tartalmaz. Teljesítményteszteket kell futtatnia, ellenőriznie kell az elfogultságot és tesztelnie kell a hibamódokat, mindezt úgy, hogy közben több érdekelt felet is tájékoztat.
Ismétlődő munkafolyamatok létrehozásához használja a ClickUp DMAIC sablont.
Építsen értékelési folyamatokat szakaszalapú egyéni állapotokkal a ClickUp DMAIC sablon segítségével
Ebben a sablonban a ClickUp egyéni állapotok segítségével értékelési folyamatokat hozhat létre. Ez azt jelenti, hogy az állapotok tükrözhetik az értékelési szakaszokat, például Értékelés folyamatban, Előítéletek tesztelése, Teljesítményértékelés és Jóváhagyásra kész.
A ClickUp Automations segítségével megszüntetheti a manuális átadásokat is. Például, amikor a feladat Bias Testing (Előítéletek tesztelése) szakaszba kerül, az Ön által beállított automatizálás a munkát a megfelelőségi ellenőrnek rendelheti hozzá, és hozzáadhat egy megjegyzést a tesztelési ellenőrzőlistával és linkekkel.
A munkafolyamat kialakítása után elvégezheti a technikai értékelést a watsonx-ban:
- Prompt sablonok és genAI: Futtassa a prompt értékeléseket a prompt sablon eszközből, tekintse át a mutatók pontszámait, és használja az értékelési összefoglalót a küszöbérték-megsértések felismeréséhez.
- Külső vagy nem IBM által tárolt modellek esetén: Értékelheti a „leválasztott” prompt sablonokat a támogatott feladattípusok, például összefoglalás, osztályozás, kérdés megválaszolás, entitáskivonás, tartalomgenerálás és RAG esetében, a modellek és feladatok szerint változó mutatókkal.
AI-modellek jóváhagyása és telepítése
Használja a ClickUp Super Agents szolgáltatást a jóváhagyási folyamat teljes körű lebonyolításához.
Ezek AI-alapú csapattársak, akik teljes munkaterületi kontextusban dolgoznak, és több lépésből álló munkafolyamatokat is biztonságosan futtathatnak. Sőt, utasítások, kiváltók, eszközök és ismeretek segítségével konfigurálhatja viselkedésüket, hogy biztosan a korlátok között működjenek.
Például egy értékelés lezárásakor egy szuperügynök egy helyen összeállíthatja a felülvizsgálók számára szükséges információkat (például a jelenlegi felhasználási eset kontextusát, a döntési jegyzeteket és a szabályozott bizonyítékokra mutató linkeket).
Továbbhaladva, a ClickUp Dashboards a munkaterületi feladatadatokat magas szintű vizuális áttekintéssé alakíthatja, így a vezetés láthatja, hogy hány modell vár felülvizsgálatra, melyik szakaszban van lemaradás, és mi az, ami elavult.
Készítse el saját projektmenedzsment-irányítópultját a ClickUp-on ⬇️
Ezután összekapcsolhatja a működési munkafolyamatot a watsonx-szel:
- A watsonx. governance-ben az IBM egy modell életciklus-munkafolyamatot biztosít, amely az AI-modellt több szakaszon és érdekelt feleken keresztül vezeti el a telepítés jóváhagyásáig. Ezzel biztosítható, hogy a szabályozott nyilvántartási rendszer ugyanazokat a kapukat tükrözze, amelyeket csapata operatív szinten a ClickUp-ban futtat.
- A jóváhagyás után következik a figyelemmel kísérés. A Watson OpenScale olyan monitorokkal konfigurálható, amelyek a telepített eszközöket az Ön által megadott küszöbértékek (például méltányosság vagy pontosság/eltérés küszöbértékek) alapján értékelik.
🚀 ClickUp előnye: Hozzon létre egy vezetői irányítópultot, és adjon hozzá ClickUp AI kártyákat, amelyek összefoglalják, mi akadályozza a jóváhagyásokat (pl. „Mi vár a jogi osztályon?” vagy „Mely modellek vannak a leghosszabb ideje felülvizsgálat alatt?”).
A Watsonx mesterséges intelligencia irányításra és méretezésre való használatának korlátai
Nincs olyan eszköz, amely minden problémára megoldást nyújtana, ezért fontos, hogy a platform korlátait megértsük, mielőtt elkötelezzük magunkat mellette.
Íme néhány szempont, amelyet érdemes figyelembe venni a watsonx. governance használatakor 👀
| Korlátozás | Hatás |
| IBM ökoszisztéma billenés | Bár támogatja a harmadik féltől származó modelleket, a legmélyebb integráció az IBM saját eszközeivel valósul meg. Azok a csapatok, amelyek jelentős beruházásokat tettek más felhőalapú platformokba, nehézségekkel szembesülhetnek. |
| Komplexitás kisebb csapatok számára | A platformot vállalati szintű műveletekhez fejlesztették ki. Kisebb csapatok számára a felesleges költségek és a komplexitás túlzottnak bizonyulhat. |
| OpenPages tanulási görbe | A kockázatkezelési modul eredetileg a pénzügyi szektor számára készült, ezért koncepciója és felülete nem feltétlenül intuitív az AI-natív csapatok számára. |
| Testreszabási korlátozások | Az előre elkészített megfelelőségi sablonok remek kiindulási pontot jelentenek, de előfordulhat, hogy nem felelnek meg tökéletesen vállalatának egyedi vagy speciális szabályozási igényeinek. |
| A generatív mesterséges intelligencia irányítása még mindig fejlődőben van | A nagy nyelvi modellek (LLM) irányítására szolgáló eszközök gyorsan fejlődnek az iparágban, és az irányítási képességek a kialakuló legjobb gyakorlatokkal együtt folyamatosan érik. |
Egyéb alternatív eszközök
Ha az IBM Watsonx. governance nem tűnik megfelelő megoldásnak, akkor több alternatíva is rendelkezésre áll, attól függően, hogy felhőalapú irányítási rendszert vagy felhőfüggetlen felügyeleti réteget szeretne.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: Kiváló választás, ha már befektetett az AWS-be. A Model Monitor a termelés felügyeletére összpontosít (pl. minőségi problémák, például eltérések/anomáliák észlelése és riasztás), míg a Model Cards segít a modellek részleteinek dokumentálásában az auditok és a kormányzási jelentések számára szabványosított módon.
- Azure Machine Learning Responsible AI: A legjobb megoldás, ha a munkafolyamatai már az Azure-ban vannak, és beépített módszert szeretne a modellek méltányosságának, hibaanalízisének és magyarázhatóságának (valamint „mi lenne, ha”/kontrafaktikus elemzésének) értékelésére egyetlen felületen.
- Google Vertex AI Model Monitoring: A Google Cloud megfelelője a GCP-n telepítő csapatok számára. Fókuszában a monitorozási feladatok ütemezett vagy igény szerinti futtatása, a modell/adatminőségi jelek (pl. eltérés/jellemző torzítás) nyomon követése és a küszöbértékek túllépése esetén riasztás küldése áll.
- Fiddler AI + Arthur AI: Akkor jó választás, ha modellfüggetlen megfigyelhetőségi réteget szeretne – gyakran választják a mélyebb magyarázhatóság, a gyorsabb ok-okozati elemzés és a csapatok és környezetek közötti következetesség figyelemmel kísérése érdekében.
- MLflow: Legalkalmasabb azoknak a csapatoknak, amelyek nyílt forráskódú rugalmasságot szeretnének. Az MLflow szilárd alapot biztosít (nyomon követés + modellregiszter metaadatokkal/címkékkel és életciklus-szakaszokkal), de általában mérnöki munkára van szükség ahhoz, hogy a szervezetének megfelelő módon hozzáadja a szabályok betartatását, a felülvizsgálatokat/jóváhagyásokat és az irányítási munkafolyamatokat.
Konkrétabbá teszi az AI-irányítást a ClickUp segítségével
Az IBM Watsonx Governance-hez hasonló platformok biztosíthatják a kockázatkezelés és a szabályoknak való megfelelés technikai alapját, de a kormányzás csak akkor működik, ha a mögötte álló csapatok összehangoltan és felelősségteljesen dolgoznak.
A ClickUp összeköti ezt a végrehajtási réteget. A dokumentumok egységesítik a szabályzatokat és a modellrekordokat. A műszerfalak láthatóvá teszik a felülvizsgálatokat és a szűk keresztmetszeteket. Az AI-ügynökök pedig gondoskodnak a jóváhagyások és az átadások folyamatos működéséről, így az irányítás nem csak elméleti, hanem gyakorlati is marad.
A legfontosabb, hogy ez az AI-irányítást időszakos felülvizsgálati gyakorlatból élő rendszerré alakítja. Olyan rendszerré, ahol a döntéseket dokumentálják, a tevékenységeket nyomon követik, és a felelősség minden életciklus-szakaszban egyértelmű.
Kezdje el ingyenesen a ClickUp használatát, és vezesse át az irányítási folyamatot a kezdetektől a végéig. ✅
Gyakran ismételt kérdések
Az általános AI-irányítás egy szervezet által elfogadott általános elveket és irányelveket jelenti, míg a watsonx. governance egy speciális szoftverplatform, amely segít ezeknek a gyakorlatoknak a megvalósításában és automatizálásában.
Igen, a platform képes figyelni és irányítani az AWS SageMaker és Azure ML más felhőkön telepített modelleket, bár az integrációhoz több manuális konfigurációra lehet szükség, mint az IBM natív modelljei esetében.
A hatékony irányítás csapatmunka, amelyben általában adat tudósok, gépi tanulási mérnökök, megfelelőségi tisztviselők, kockázatkezelők, üzleti érdekelt felek és IT-biztonsági szakemberek vesznek részt, hogy lefedjék a teljes életciklust.