AI groeit sneller dan de veiligheidsmaatregelen eromheen.
Uit het onderzoek 'AI at the Core' van IBM blijkt dat bijna 74% van de ondervraagde organisaties aangeeft dat hun AI-risico- en governancekaders slechts matige of beperkte dekking bieden voor technologie-, derdepartij- en modelrisico's.
Met andere woorden, veel teams leveren modellen, maar veel minder kunnen met zekerheid de vragen beantwoorden die direct daarna opkomen:
🤔 Wie heeft dit goedgekeurd, op basis waarvan, met welk bewijs, en wat gebeurt er als het model tijdens de productie afwijkt?
Dit is waar IBM Watsonx Governance grotendeels een antwoord op biedt. Het helpt u bij het beheren, garanderen van veiligheid en monitoren van AI gedurende de hele levenscyclus, met werkstroom, monitoring en risicobeheer die zijn ontworpen om verantwoorde schaalvergroting te ondersteunen.
In deze handleiding laten we u zien hoe u watsonx. governance kunt gebruiken om use cases te documenteren, beoordelingen en goedkeuringen te standaardiseren, de juiste modelfeiten vast te leggen en modellen in productie te monitoren terwijl u opschaalt.
Wat is IBM watsonx. governance?
IBM Watsonx Governance is een AI-governanceplatform op ondernemingsniveau dat door IBM is ontwikkeld als onderdeel van het Watsonx AI- en dataplatform. Het helpt organisaties om AI-activiteiten op verantwoorde wijze te sturen, te beheren, te monitoren en op te schalen gedurende de gehele AI-levenscyclus.
Het dient als een uniforme oplossing voor het beheren van zowel traditionele machine learning (ML)-modellen als moderne generatieve AI (gen AI)-modellen, inclusief grote taalmodellen en -toepassingen, of deze nu zijn gebouwd op IBM watsonx. ai of zijn geïmplementeerd op platforms die worden ondersteund door derden.
Hoe IBM Watsonx Governance werkt
watsonx. governance is verpakt als een geïntegreerde set van mogelijkheden die IBM omschrijft als een combinatie van:
OpenPages voor risico en compliance
OpenPages is het onderdeel binnen watsonx. governance dat fungeert als uw centrale risico- en compliance-engine. Het is ontworpen om het beleid van uw bedrijf te vertalen naar concrete, traceerbare statistieken voor elk AI-model.
Het biedt u de tools om formele risicobeoordelingen uit te voeren, modellen aan specifieke regelgeving in kaart te brengen en onveranderlijke audittrails voor toezichthouders te creëren.
- Risicoscores: u kunt voor elke AI-toepassing een risiconiveau toekennen en bijhouden op basis van factoren zoals de gevoeligheid van de gegevens die worden gebruikt of de impact van de beslissingen.
- Compliance mapping: hiermee kunt u modellen in kaart brengen tegen regelgevingskaders zoals de EU AI Act of het NIST AI Risk Management Framework, en compliancebewijs en -status bijhouden tijdens beoordelingen.
- Audittrails: OpenPages houdt een permanent overzicht bij van wie wat en wanneer heeft goedgekeurd, wat essentieel is om tijdens een audit aan te tonen dat aan de regels is voldaan.
OpenScale voor modelmonitoring
OpenScale is de realtime monitoring-engine die uw modellen bewaakt nadat ze live zijn gegaan. Het is uw vroegtijdige waarschuwingssysteem voor problemen die ontstaan wanneer een model in interactie komt met de ongeorganiseerde, onvoorspelbare gegevens van de echte wereld.
- Afwijkingsdetectie: het identificeert wanneer de inputs of outputs van een model beginnen af te wijken van de gegevens waarop het is getraind, een teken dat de prestaties mogelijk achteruitgaan.
- Monitoring van eerlijkheid: het houdt voorspellingen bij voor gevoelige groepen (zoals leeftijd of geslacht) om opkomende AI-vooringenomenheid op te sporen voordat deze tot systemische problemen leidt.
- Verklaarbaarheid: Het kan voor mensen leesbare verklaringen genereren voor modelgedrag en voorspellingen, afhankelijk van het modeltype en de configuratie, wat cruciaal is voor audits en vragen van klanten.
- Prestatiestatistieken: Het houdt belangrijke prestatiestatistieken zoals nauwkeurigheid en responstijd in de gaten, zodat het model blijft voldoen aan de zakelijke vereisten.
AI-factsheets voor het bijhouden van de levenscyclus
AI-factsheets maken deel uit van het documentlevenscyclusbeheer voor elk model. Factsheets houden automatisch belangrijke details bij in elke fase van de AI-levenscyclus, waaronder:
- Ontwikkelingsmetadata, zoals databronnen voor training en algoritmekeuzes
- Evaluatieresultaten, zoals teststatistieken en beoordelingen van vooringenomenheid
- Implementatiedetails, waaronder waar het model wordt uitgevoerd en wie er toegang toe heeft.
- Operationele geschiedenis, zoals prestatietrends en incidenten uit het verleden
🔍 ClickUp Brain MAX: snellere multi-modeltests vóór governance gates
Voordat een model, prompt of agent IBM Watsonx Governance bereikt, hebben teams meestal een plek nodig waar ze zonder wrijving kunnen nadenken, testen en vergelijken.
Dat is waar ClickUp Brain MAX uitblinkt .
Brain MAX is een zelfstandige desktop-AI-app waarmee teams kunnen schakelen tussen meerdere toonaangevende modellen (bijv. GPT, Claude, Gemini) in dezelfde werkruimte. U kunt dezelfde prompt, beslissingslogica of conceptuitvoer naast elkaar uitvoeren in verschillende modellen, reacties direct vergelijken en het volledige redeneringstraject opslaan bij het werk zelf.
Dit maakt Brain MAX bijzonder krachtig voor:
- Fase-1 model- en promptvergelijking vóór formele evaluatie
- Stresstest de output op toon, kwaliteit van redeneringen of randgevallen in verschillende modellen.
- Leg vast en bewaar 'waarom we voor deze aanpak hebben gekozen' direct naast taken en documenten.
Zodra teams het eens zijn over het juiste gedrag, de juiste prompt of de juiste modelkeuze, wordt watsonx. governance het registratiesysteem. Factsheets, goedkeuringen en monitoring weerspiegelen dan beslissingen die al onder druk zijn getest, gedocumenteerd en overeengekomen.
👉 In de praktijk versnelt Brain MAX leren en iteratie, terwijl watsonx. governance zorgt voor controle en verantwoordelijkheid. Samen voorkomen ze dat governance innovatie vertraagt – of dat innovatie governance omzeilt.
Hoe u watsonx. governance voor uw team kunt instellen
Laten we nu stap voor stap Watsonx Governance voor uw team instellen 👇
1. Maak een verbinding met een database (datamart)
Open de watsonx. governance-URL voor uw regio, ga vervolgens naar Configure → Database en kies een DB-type (Lite of uw eigen DB2/PostgreSQL).
2. Stel AI-gebruiksscenario's op
- Ga naar AI-gebruiksscenario's → Voltooid installatie
- Hierdoor wordt een service-ID aangemaakt: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Als u geen standaardinventaris hebt, wordt u gevraagd er een aan te maken. Dit is nodig voor het beheer van externe modellen, bijlagen en rapporten over governance.
3. Maak toegangsbeleid (nodig uw team uit)
In IBM Cloud, Beheer → Toegang (IAM) → Gebruikers → Gebruiker uitnodigen → wijs een toegangsbeleid toe voor de service watsonx. governance en bepaal het toepassingsgebied (account/resourcegroep/specifieke Instance)
📌 Gebruikers hebben Reader/Writer+ nodig voor toegang tot de service. Writer+ kan informatie zien in verschillende projecten en implementatieruimtes.
4. Beheer gebruikers en rollen in watsonx. governance
Wijs samenwerkingsrollen toe voor evaluatiegerelateerde acties (beheerder/editor/viewer/operator) op basis van wat elke persoon moet doen.
👀 Wist u dat? Eén enkele moderne inbreuk kan zo groot zijn als een stadion! De inbreuk bij Under Armour die in januari 2026 werd toegevoegd, heeft een lijst met 72,7 miljoen getroffen accounts.
Hoe u AI-governance-levenscycli uitvoert met ClickUp
IBM Watsonx Governance fungeert als het governance-systeem voor AI, waar modellen, prompts, evaluaties en goedkeuringen formeel worden bijgehouden met structuur en traceerbaarheid.
Maar governance moet nog steeds afdelingsoverschrijdend zijn. Iemand moet de initiële context vastleggen, beslissingen bijhouden, bewijsmateriaal op één lijn houden en het werk voortzetten zonder dat het proces verandert in een doolhof van overdrachten. Een enorme werkverspreiding in actie!
Maak kennis met ClickUp. Als 's werelds eerste Converged AI-werkruimte verbindt het de operationele laag – documenten, taken, chat, werkstroom, kennis, AI en leiderschapszichtbaarheid – zodat uw teams de governance-levenscyclus naadloos kunnen uitvoeren.
Laten we eens kijken hoe. 👇
Maak en documenteer AI-gebruiksscenario's
Use cases zijn eenvoudig eenmalig te documenteren. Het moeilijkere deel is om die documentatie coherent te houden terwijl het idee wordt getest door risico-, juridische, veiligheid- en leveringsteams.
Los dat op met ClickUp Docs. Gebruik bijvoorbeeld een ClickUp Doc-sjabloon voor elke nieuwe AI-toepassing, zodat elk project begint met gestandaardiseerde input:
- Doelstelling
- Belanghebbenden
- Datacontext
- Beoogde resultaten
- Beperkingen
- Succescriteria
Houd bovendien discussies over use cases en beslissingen bij in het document met behulp van @vermeldingen en ClickUp Assigned Comments. Naarmate de beoordeling vordert, kunt u de volgende stappen rechtstreeks vanuit het document omzetten in ClickUp-taken.
Als het in uw werkstroom past, voeg dan ClickUp Brain toe om de onderdelen die doorgaans vertraging opleveren te versnellen. Gebruik het om een samenvatting aan te scherpen, aannames te identificeren die moeten worden gevalideerd, of een eerste versie op te stellen van governance-overwegingen (bijv. controlepunten voor eerlijkheid of privacy) op basis van wat uw team al heeft geschreven.
Zodra de use case klaar is, formaliseert u deze in IBM Watsonx Governance, zodat deze de basis vormt voor het bijhouden van de levenscyclus en het documenteren van factsheets.
Maak in watsonx. governance een AI-gebruiksscenario aan in een inventaris:
- Ga naar Catalogi → AI-gebruiksscenario's
- Klik op Nieuwe AI-gebruiksscenario
- Voer een naam in en selecteer een inventaris.
- Vul de velden in die u nodig hebt, zoals: Beschrijving (zakelijk probleem + context) Risiconiveau Ondersteunende gegevens Eigenaar Status Tags
- Beschrijving (zakelijk probleem + context)
- Risiconiveau
- Ondersteunende gegevens
- Eigenaar
- Status
- Tags
- Beschrijving (zakelijk probleem + context)
- Risiconiveau
- Ondersteunende gegevens
- Eigenaar
- Status
- Tags
Van daaruit wordt de use case de plek om de levenscyclus bij te houden (Overzicht/Levenscyclus/Toegang) en beheerde assets te koppelen aan hun factsheets via een verbinding.
Factsheets helpen vervolgens bij het vastleggen van metadata over governance en compliance gedurende de hele levenscyclus, inclusief het doel/de kriticiteit en de afkomst van acties die tijdens de ontwikkeling en implementatie zijn ondernomen.
📮 ClickUp Insight: 53% van de organisaties heeft geen AI-governance of alleen informele richtlijnen. En wanneer mensen niet weten waar hun gegevens naartoe gaan – of dat een tool een nalevingsrisico kan vormen – aarzelen ze. Als een AI-tool buiten vertrouwde systemen valt of onduidelijke gegevenspraktijken hanteert, is de angst voor "Wat als dit niet veilig is?" voldoende om de acceptatie ervan te stoppen.
Dat is niet het geval met de volledig gecontroleerde, veilige omgeving van ClickUp. ClickUp AI voldoet aan GDPR, HIPAA en SOC 2 en is ISO 42001-gecertificeerd, waardoor uw gegevens privé, beschermd en verantwoord beheerd worden.
Externe AI-providers mogen geen ClickUp-klantgegevens trainen of bewaren, en ondersteuning voor meerdere modellen werkt onder uniforme toestemmingen, privacycontroles en strenge normen voor veiligheid. Hier wordt AI-governance onderdeel van de werkruimte zelf, zodat teams AI met vertrouwen kunnen gebruiken, zonder extra risico's.
Evalueer AI-modellen en prompts
Modelevaluatie is een cruciale maar complexe fase met veel bewegende delen. U moet prestatietests uitvoeren, controleren op vooringenomenheid en testen op storingsmodi, terwijl u meerdere belanghebbenden op de hoogte houdt.
Gebruik de ClickUp DMAIC-sjabloon om herhaalbare werkstroomen te bouwen.
Bouw evaluatiepijplijnen met op fasen gebaseerde aangepaste statussen met behulp van de ClickUp DMAIC-sjabloon
In deze sjabloon kunt u evaluatiepijplijnen maken met behulp van ClickUp aangepaste statussen. Dat betekent dat de statussen uw evaluatiefasen kunnen weerspiegelen, zoals In afwachting van evaluatie, Bias-test, Prestatiebeoordeling en Klaar voor goedkeuring.
U kunt ook handmatige overdrachten verwijderen met ClickUp Automations. Wanneer de taak bijvoorbeeld naar Bias Testing wordt verplaatst, kan de door u ingestelde automatisering het werk toewijzen aan uw compliance-reviewer en een opmerking toevoegen met de testchecklist en links.
Zodra uw werkstroom is opgezet, kunt u de technische evaluatie uitvoeren in Watsonx:
- Voor prompt-sjablonen en genAI: voer prompt-evaluaties uit vanuit de prompt-sjabloonasset, bekijk de scores van de statistieken en gebruik het evaluatieoverzicht om overschrijdingen van drempelwaarden op te sporen.
- Voor externe of niet door IBM gehoste modellen: u kunt 'losstaande' promptsjablonen evalueren voor alle ondersteunde taaktypen, zoals samenvatting, classificatie, vraagbeantwoording, entiteitsextractie, contentgeneratie en RAG, met statistieken die variëren per model en taak.
AI-modellen goedkeuren en implementeren
Gebruik ClickUp Super Agents om het goedkeuringsproces van begin tot eind te beheren.
Het zijn AI-aangedreven teamgenoten die werken met volledige werkruimte-context en met veiligheid meerstapswerkstroomprocessen kunnen uitvoeren. Bovendien kunt u hun gedrag configureren door middel van instructies, triggers, tools en kennis, zodat ze binnen de gestelde grenzen blijven werken.
Bijvoorbeeld wanneer een evaluatie wordt afgerond, kan een Super Agent alles wat beoordelaars nodig hebben op één plek samenbrengen (bijvoorbeeld de huidige use case-context, aantekeningen over de beslissingen en links naar het beheerde bewijsmateriaal).
Verder kunnen ClickUp Dashboards taakgegevens uit de ClickUp-werkruimte omzetten in een hoogwaardige visuele weergave van de voortgang, zodat het management kan zien hoeveel modellen nog moeten worden beoordeeld, welke fase een achterstand heeft en wat er veroudert.
Maak uw eigen projectmanagement-dashboard op ClickUp ⬇️
Vervolgens kunt u de operationele werkstroom weer koppelen aan Watsonx:
- In watsonx. governance biedt IBM een Model Lifecycle-werkstroom die een AI-model door meerdere fasen en belanghebbenden loodst tot Goedkeuring voor implementatie. Dit om ervoor te zorgen dat het beheerde registratiesysteem dezelfde poorten weerspiegelt die uw team operationeel uitvoert in ClickUp.
- Na goedkeuring volgt monitoring. Watson OpenScale kan worden geconfigureerd met monitors die geïmplementeerde assets evalueren aan de hand van door u opgegeven drempels (bijvoorbeeld drempels voor eerlijkheid of nauwkeurigheid/afwijking).
🚀 Voordeel van ClickUp: Maak een leiderschapsdashboard en voeg ClickUp AI-kaarten toe die samenvatten wat goedkeuringen blokkeert (bijvoorbeeld 'Wat wacht er op juridische goedkeuring?' of 'Welke modellen zijn het langst in beoordeling?').
Limieten van het gebruik van Watsonx voor AI-governance en schaalbaarheid
Geen enkele tool is een wondermiddel en het is belangrijk om de limieten van een platform te begrijpen voordat u zich eraan committeert.
Hier zijn een paar dingen om rekening mee te houden bij watsonx. governance 👀
| Limiet | Impact |
| IBM-ecosysteem tilt | Hoewel het modellen van derden ondersteunt, zijn de diepste integraties met de eigen tools van IBM. Teams die veel hebben geïnvesteerd in andere cloudplatforms kunnen hierdoor wrijving ondervinden. |
| Complexiteit voor kleinere teams | Het platform is gebouwd voor operaties op niveau van de onderneming. Kleinere teams vinden de overhead en complexiteit wellicht meer dan ze nodig hebben. |
| Leercurve van OpenPages | De risicobeheermodule is oorspronkelijk ontworpen voor de financiële sector, dus de concepten en interface zijn mogelijk niet intuïtief voor AI-native teams. |
| Beperkingen bij het aangepaste ontwerp | De vooraf gebouwde compliance-sjablonen zijn een goed uitgangspunt, maar sluiten mogelijk niet perfect aan bij de unieke of niche-regelgevingsbehoeften van uw bedrijf. |
| Generatieve AI-governance is nog in ontwikkeling | De tools voor het beheren van grote taalmodellen (LLM's) evolueren snel in de hele sector en de beheersmogelijkheden blijven zich ontwikkelen, samen met opkomende best practices. |
Andere alternatieve tools die u kunt gebruiken
Als IBM Watsonx Governance niet geschikt lijkt, zijn er enkele alternatieven, afhankelijk van of u een cloud-native governance stack of een cloud-agnostische monitoringlaag wilt.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: een sterke optie als u al in AWS hebt geïnvesteerd. Model Monitor richt zich op productiebewaking (bijvoorbeeld het detecteren van kwaliteitsproblemen zoals afwijkingen/anomalieën en het geven van waarschuwingen), terwijl Model Cards u helpen om modelgegevens op een gestandaardiseerde manier te documenteren voor audits en governance-rapportage.
- Azure Machine Learning Responsible AI: ideaal wanneer uw werkstroom al in Azure staat en u een ingebouwde manier wilt om modellen te beoordelen op eerlijkheid, foutanalyse en verklaarbaarheid (plus 'wat-als'-/contrafactische analyse) in één enkele interface.
- Google Vertex AI Model Monitoring: het equivalent van Google Cloud voor teams die op GCP implementeren. Het is gericht op het uitvoeren van monitoringtaken volgens een schema of op aanvraag, het bijhouden van model-/datakwaliteitssignalen (zoals drift/feature skew) en het geven van waarschuwingen wanneer drempels worden overschreden.
- Fiddler AI + Arthur AI: Geschikt wanneer u een leveranciersonafhankelijke observabiliteitslaag voor alle modellen wilt. Wordt vaak gekozen voor een betere verklaarbaarheid, snellere analyse van de onderliggende oorzaak en consistente monitoring voor alle teams en omgevingen.
- MLflow: het meest geschikt voor teams die open-sourceflexibiliteit willen. MLflow biedt u een sterke basis (bijhouden + modelregistratie met metadata/tags en fases van de levenscyclus), maar u hebt doorgaans technische inspanningen nodig om beleidsafdwinging, beoordelingen/goedkeuringen en governance-werkstroomen toe te voegen op een manier die past bij uw organisatie.
Maak AI-governance concreet met ClickUp
Een platform zoals IBM Watsonx Governance kan u de technische basis bieden voor risicobeheersing en naleving, maar governance werkt alleen als de teams erachter op één lijn blijven en verantwoordelijkheid nemen.
ClickUp verbindt de uitvoeringslaag. Documenten standaardiseren beleid en modelrecords. Dashboards maken beoordelingen en knelpunten zichtbaar. En AI-agenten houden goedkeuringen en overdrachten in beweging, zodat governance operationeel blijft in plaats van theoretisch.
Het belangrijkste is dat AI-governance hierdoor verandert van een periodieke beoordelingsoefening in een levend systeem. Een systeem waarin beslissingen worden gedocumenteerd, acties worden bijgehouden en de verantwoordelijkheid in elke fase van de levenscyclus duidelijk is.
Ga gratis aan de slag met ClickUp en voer uw governanceproces van begin tot eind met duidelijkheid uit. ✅
Veelgestelde vragen
Algemeen AI-beheer verwijst naar de algemene principes en beleidsregels die een organisatie hanteert, terwijl watsonx. governance een specifiek softwareplatform is dat u helpt bij het implementeren en bij de automatisering van die praktijken.
Ja, het platform kan modellen monitoren en beheren die zijn geïmplementeerd op andere clouds, zoals AWS SageMaker en Azure ML, hoewel de integratie mogelijk meer handmatige configuratie vereist dan bij IBM-native modellen.
Effectief beheer is een teamsport, waarbij doorgaans datawetenschappers, ML-ingenieurs, compliance officers, risicomanagers, zakelijke belanghebbenden en IT-veiligheid betrokken zijn om de volledige levenscyclus te dekken.