AI, etrafındaki koruyucu önlemlerden daha hızlı büyüyor.
IBM'in AI at the Core araştırması, ankete katılan kuruluşların yaklaşık %74'ünün teknoloji, üçüncü taraf ve model riskleri genelinde AI risk ve yönetişim çerçevelerinde yalnızca orta düzeyde veya sınırlı kapsam bildirdiğini ortaya koydu.
Diğer bir deyişle, birçok takım model sunuyor, ancak çok daha azı hemen ardından ortaya çıkan soruları güvenle yanıtlayabiliyor:
🤔 Bunu kim, hangi temelde, hangi kanıtlarla onayladı ve model üretimde sapma gösterdiğinde ne olur?
IBM Watsonx. governance büyük ölçüde bu sorulara yanıt verir. Sorumlu ölçeklendirmeyi desteklemek için tasarlanmış ş akışları, izleme ve risk yönetimi ile yaşam döngüsü boyunca yapay zekayı yönetmenize, güvenliği sağlamanıza ve izlemenize yardımcı olur.
Bu kılavuzda, watsonx. governance'ı kullanarak kullanım örneklerini belgelemeyi, inceleme ve onayları standartlaştırmayı, doğru model bilgilerini yakalamayı ve ölçeklendirme sırasında üretimdeki modelleri izlemeyi adım adım anlatacağız.
IBM watsonx. governance nedir?
IBM Watsonx Governance, IBM tarafından Watsonx AI ve veri platformunun bir parçası olarak geliştirilen kurumsal düzeyde bir AI yönetişim platformudur. Kuruluşların AI faaliyetlerini tüm AI yaşam döngüsü boyunca sorumlu bir şekilde yönlendirmelerine, yönetmelerine, izlemelerine ve ölçeklendirmelerine yardımcı olur.
IBM watsonx. ai üzerinde oluşturulmuş veya desteklenen üçüncü taraf platformlarda dağıtılmış olsun, büyük dil modelleri ve uygulamaları dahil olmak üzere hem geleneksel makine öğrenimi (ML) modellerini hem de modern üretken yapay zeka (gen AI) modellerini yönetmek için birleşik bir çözüm görevi görür.
📚 Daha fazla bilgi: Uyumluluk ve Şeffaflığı Sağlamak için En İyi AI Yönetişim Araçları
IBM Watsonx yönetişimi nasıl işler?
watsonx. governance, IBM'in aşağıdakileri bir araya getiren entegre bir yetenekler seti olarak tanımladığı bir pakettir:
Risk ve uyumluluk için OpenPages
OpenPages, watsonx. governance içinde merkezi risk ve uyumluluk motoru olarak görev yapan bileşendir. Şirketinizin politikalarını her AI modeli için somut, izlenebilir metriklere dönüştürmek üzere tasarlanmıştır.
Bu, resmi risk değerlendirmelerini yönetmek, modelleri belirli düzenlemelere göre eşleştirmek ve düzenleyiciler için değiştirilemez denetim izleri oluşturmak için gerekli araçları sağlar.
- Risk puanlama: Kullandığı verilerin hassasiyeti veya kararlarının etkisi gibi faktörlere dayalı olarak her AI kullanım durumu için bir risk seviyesi atayabilir ve izleme yapabilirsiniz.
- Uyumluluk eşlemesi: Bu, modelleri AB AI Yasası veya NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi gibi düzenleyici çerçevelere eşlemenizi ve incelemeler boyunca uyumluluk kanıtlarını ve durumu izlemenizi sağlar.
- Denetim izleri: OpenPages, kimin neyi ne zaman onayladığını kalıcı olarak kaydeder; bu, denetim sırasında uyumluluğu kanıtlamak için çok önemlidir.
Model izleme için OpenScale
OpenScale, modellerinizin kullanıma sunulduktan sonra onları izleyen gerçek zamanlı izleme motorudur. Model, gerçek dünyanın düzensiz ve öngörülemez verileriyle etkileşime girdiğinde ortaya çıkan sorunlar için erken uyarı sisteminizdir.
- Sapma algılama: Bir modelin girdileri veya çıktıları, eğitildiği verilerden farklı görünmeye başladığında bunu tespit eder; bu, modelin performansının düşebileceğinin bir işaretidir.
- Adalet izleme: Hassas gruplar (yaş veya cinsiyet gibi) genelinde tahminleri izleyerek, sistemik sorunlara dönüşmeden ortaya çıkan AI önyargılarını yakalar.
- Açıklanabilirlik: Model türüne ve yapılandırmasına bağlı olarak, model davranışı ve tahminleri için insan tarafından okunabilir açıklamalar oluşturabilir; bu, denetimler ve müşteri talepleri için çok önemlidir.
- Performans ölçütleri: Doğruluk ve yanıt süresi gibi temel performans ölçütlerini takip ederek modelin iş gereksinimlerini karşılamaya devam etmesini sağlar.
Yaşam döngüsü izleme için AI Bilgi Formları
AI Bilgi Formları, her model için belge yaşam döngüsü yönetiminin bir parçasıdır. Bilgi Formları, AI yaşam döngüsünün her aşamasında aşağıdakiler dahil olmak üzere anahtar ayrıntıları otomatik olarak izler:
- Eğitim veri kaynakları ve algoritma seçimleri gibi geliştirme meta verileri
- Test metrikleri ve önyargı değerlendirmeleri gibi değerlendirme sonuçları
- Modelin nerede çalıştığı ve kimlerin erişebileceği dahil olmak üzere dağıtım ayrıntıları
- Performans eğilimleri ve geçmiş olaylar gibi operasyonel geçmiş
🔍 ClickUp Brain MAX: Yönetişim aşamalarından önce daha hızlı çoklu model testi
Bir model, komut istemi veya ajan IBM watsonx. governance'a ulaşmadan önce, takımlar genellikle sorunsuz bir şekilde düşünmek, test etmek ve karşılaştırmak için bir yere ihtiyaç duyar.
İşte ClickUp Brain MAX burada devreye giriyor .
Brain MAX, takımların aynı Çalışma Alanı bağlamında birden fazla önde gelen model (ör. GPT, Claude, Gemini) arasında geçiş yapmasına olanak tanıyan bağımsız bir masaüstü uygulamadır. Modeller arasında aynı komut istemini, karar mantığını veya taslak çıktıyı yan yana çalıştırabilir, yanıtları anında karşılaştırabilir ve tüm akıl yürütme sürecini işin kendisiyle birlikte kaydedebilirsiniz.
Bu, Brain MAX'ı özellikle aşağıdaki alanlarda çok güçlü kılar:
- Resmi değerlendirmeden önce erken aşama model ve hızlı karşılaştırma
- Modeller genelinde ton, akıl yürütme kalitesi veya sınır durumları için stres testi çıktıları
- "Neden bu yaklaşımı seçtik" bilgisini görevlerin ve Belgelerin yanında doğrudan yakalayın ve kaydedin.
Takımlar doğru davranış, komut veya model seçiminde uzlaştığında, watsonx. governance kayıt sistemi haline gelir. Bilgi formları, onaylar ve izleme, daha önce baskı testinden geçirilmiş, belgelenmiş ve üzerinde anlaşmaya varılmış kararları yansıtır.
👉 Uygulamada, Brain MAX öğrenme ve yinelemeyi hızlandırırken, watsonx. governance kontrol ve hesap verebilirliği sağlar. Birlikte, yönetişimin inovasyonu yavaşlatmasını veya inovasyonun yönetişimi atlamasını önlerler.
Takımınız için watsonx. governance'ı nasıl kurabilirsiniz?
Şimdi, takımınız için watsonx. governance'ı adım adım ayarlayalım 👇
1. Bir veritabanı (veri martı) ile bağlantı kurun
Bölgeniz için watsonx. governance URL'sini açın, ardından Configure → Database (Yapılandır → Veritabanı) seçeneğine gidin ve bir veritabanı türü seçin (Lite veya kendi DB2/PostgreSQL veritabanınız).
2. AI kullanım örnekleri oluşturun
- AI kullanım örneklerine → Kurulum tamamlandı
- Bu, bir hizmet ID oluşturur: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Ön tanımlı bir envanteriniz yoksa, harici modelleri, ek dosyaları ve yönetişim raporlarını yönetmek için gerekli olan bir envanter oluşturmanız istenir.
3. Erişim politikaları oluşturun (takımınızı davet edin)
IBM Bulut'ta, Yönet → Erişim (IAM) → Kullanıcılar → Kullanıcı davet et → watsonx hizmeti için bir Erişim politikası atayın. Yönetişimi ve kapsamını belirleyin (hesap/kaynak grubu/belirli örnek).
📌 Kullanıcıların hizmete erişmek için Reader/Writer+ gerekir. Writer+, projeler ve dağıtım alanları genelinde bilgileri görebilir.
4. Watsonx. governance'da kullanıcıları ve rolleri yönetin
Her bir kişinin yapması gerekenlere göre değerlendirmeyle ilgili eylemler için işbirliği rolleri atayın (Yönetici/Düzenleyici/Görüntüleyen/Operatör).
👀 Biliyor muydunuz? Tek bir modern güvenlik ihlali stadyum boyutunda olabilir! Ocak 2026'da eklenen Under Armour güvenlik ihlali girişinde 72,7 milyon etkilenen hesap listelenmiştir.
ClickUp ile AI Yönetişim Yaşam Döngülerini Çalıştırma
IBM Watsonx. governance, modellerin, istemlerin, değerlendirmelerin ve onayların yapı ve izlenebilirlik ile resmi olarak izlendiği AI için kayıt yönetim sistemi olarak hizmet verir.
Ancak yönetişim hala departmanlar arasında yürütülmelidir. Birinin ilk bağlamı yakalaması, kararları izlemeyi gerçekleştirmesi, kanıtları uyumlu tutması ve süreç bir devir teslim labirentine dönüşmeden işi ilerletmesi gerekir. Büyük çaplı iş yayılması devrede!
ClickUp'a girin. Dünyanın ilk Birleşik AI Çalışma Alanı olarak, operasyonel katmanı (belgeler, görevler, sohbet, ş Akışları, bilgi, AI ve liderlik görünürlüğü) birbirine bağlayarak takımlarınızın yönetişim yaşam döngüsünü sorunsuz bir şekilde yürütmesini sağlar.
Nasıl yapıldığını görelim. 👇
AI kullanım örnekleri oluşturun ve belgelendirin
Kullanım örnekleri bir kez belgelemek kolaydır. Zor olan kısım, risk, hukuk, güvenlik ve teslimat takımları tarafından fikir baskı altında test edilirken bu belgelerin tutarlılığını korumaktır.
Bunu ClickUp Docs ile düzeltin. Örneğin, her yeni AI kullanım durumu için bir ClickUp belge şablonu kullanın, böylece her proje standartlaştırılmış girdilerle başlasın:
- Amaç
- Paydaşlar
- Veri bağlamı
- Hedeflenen sonuçlar
- Kısıtlamalar
- Başarı kriterleri
Ayrıca, @mentions ve ClickUp Assigned Comments kullanarak kullanım senaryosu tartışmalarını ve kararları belgede saklayın. İncelemenin ilerlemesi ile birlikte, sonraki adımları doğrudan belgeden ClickUp görevlerine dönüştürün.
Ş Akışınıza uygunsa, ClickUp Brain'i kullanarak genellikle yavaşlayan kısımları hızlandırın. Bunu, yönetici özetini sıkılaştırmak, doğrulanması gereken varsayımları belirlemek veya takımınızın daha önce yazdıklarına dayanarak yönetişim hususları (ör. adalet veya gizlilik kontrol noktaları) için bir ilk taslak hazırlamak için kullanın.
Kullanım senaryosu tamamlandıktan sonra, IBM Watsonx. governance'da bunu resmileştirin, böylece yaşam döngüsü izleme ve bilgi formu belgeleri için yönetilen bir dayanak haline gelsin.
watsonx. governance'da, envanterde bir AI kullanım senaryosu oluşturun:
- Kataloglar → AI kullanım örnekleri bölümüne gidin.
- Yeni AI kullanım örneği'ni tıklayın.
- Bir ad girin ve bir envanter seçin.
- Gerekli alanları doldurun, örneğin: Açıklama (iş sorunu + bağlam) Risk seviyesi Destekleyici veriler Sahibi Durum Etiketler
- Açıklama (iş sorunu + bağlam)
- Risk seviyesi
- Destekleyici veriler
- Sahibi
- Durum
- Etiketler
- Açıklama (iş sorunu + bağlam)
- Risk seviyesi
- Destekleyici veriler
- Sahibi
- Durum
- Etiketler
Buradan itibaren, kullanım örneği yaşam döngüsü izlemesini (Genel Bakış/Yaşam Döngüsü/Erişim) görselleştirmek ve yönetilen varlıkları Bilgi Formlarına bağlantı kurmak için bir yer haline gelir.
Bilgi formları, geliştirme ve dağıtım sırasında alınan önlemlerin amacı/önemi ve kökeni dahil olmak üzere, yaşam döngüsü boyunca yönetişim ve uyumluluk meta verilerini yakalamaya yardımcı olur.
📮 ClickUp Insight: Kuruluşların %53'ü yapay zeka yönetişimi uygulamıyor veya sadece gayri resmi kılavuzlara sahip. İnsanlar verilerinin nereye gittiğini veya bir aracın uyumluluk riski yaratıp yaratmayacağını bilmediklerinde tereddüt ediyorlar. Bir yapay zeka aracı güvenilir sistemlerin dışında yer alıyorsa veya veri uygulamaları belirsizse, "Ya bu güvenlik riski yaratıyorsa?" korkusu, bu aracın benimsenmesini engellemeye yetiyor.
ClickUp'ın tamamen yönetilen, güvenli ortamında durum böyle değildir. ClickUp AI, GDPR, HIPAA ve SOC 2 ile uyumludur ve ISO 42001 sertifikasına sahiptir, böylece verilerinizin gizli, korumalı ve sorumlu bir şekilde yönetilmesini sağlar.
Üçüncü taraf AI sağlayıcılarının ClickUp müşteri verilerini eğitmesi veya saklaması yasaktır ve çoklu model destek hizmeti, birleşik izinler, gizlilik kontrolleri ve sıkı güvenlik standartları altında çalışır. Burada AI yönetişimi, ClickUp Çalışma Alanı'nın bir parçası haline gelir, böylece takımlar ek risk olmadan AI'yı güvenle kullanabilir.
AI Modellerini ve İstemlerini Değerlendirin
Model değerlendirmesi, birçok değişken unsuru olan kritik ancak karmaşık bir aşamadır. Performans testleri yapmalı, önyargıları kontrol etmeli ve arıza modlarını test etmelisiniz; tüm bunları yaparken birden fazla paydaşı bilgilendirmelisiniz.
Tekrarlanabilir ş akışları oluşturmak için ClickUp DMAIC şablonunu kullanın.
ClickUp DMAIC şablonunu kullanarak aşama tabanlı Özel Durumlar ile değerlendirme süreçleri oluşturun
Bu şablon içinde, ClickUp Özel Durumları kullanarak değerlendirme ardışık düzenleri oluşturabilirsiniz. Bu, durumların Bekleyen Değerlendirme, Önyargı Testi, Performans İncelemesi ve Onay için Hazır gibi değerlendirme aşamalarınızı yansıtabileceği anlamına gelir.
ClickUp Automations ile manuel aktarımları da ortadan kaldırabilirsiniz. Örneğin, görev Önyargı Testi aşamasına geldiğinde, ayarladığınız otomasyon, işi uyumluluk denetçinize atayabilir ve test kontrol listesi ve bağlantıları içeren bir yorum ekleyebilir.
Ş Akışı oluşturulduktan sonra, watsonx'te teknik değerlendirmeyi gerçekleştirebilirsiniz:
- Hızlı şablonlar ve genAI için: Hızlı şablon varlığından hızlı değerlendirmeler yapın, metrik puanlarını inceleyin ve değerlendirme özetini kullanarak eşik ihlallerini tespit edin.
- Harici veya IBM tarafından barındırılmayan modeller için: Özetleme, sınıflandırma, soru yanıtlama, varlık çıkarma, içerik oluşturma ve RAG gibi desteklenen görev türlerinde, modele ve göreve göre değişen metriklerle "ayrılmış" komut istem şablonlarını değerlendirebilirsiniz.
AI Modellerini Onaylayın ve Dağıtın
ClickUp Super Agents'ı kullanarak onay sürecini baştan sona yürütün.
Bunlar, tam Çalışma Alanı bağlamında çalışan ve çok adımlı ş akışlarını güvenli bir şekilde yürütebilen AI destekli takım arkadaşlarıdır. Dahası, talimatlar, tetikleyiciler, araçlar ve bilgiler aracılığıyla davranışlarını yapılandırarak, sınırlar içinde çalıştıklarından emin olabilirsiniz.
Örneğin, bir değerlendirme sona erdiğinde, bir Süper Ajan, değerlendiricilerin ihtiyaç duyduğu bilgileri tek bir yerde derleyebilir (örneğin, mevcut kullanım durumu bağlamı, karar notları ve yönetilen kanıtlara bağlantılar).
Devam edersek, ClickUp Gösterge Panelleri, Çalışma Alanı görev verilerini ilerlemenin üst düzey bir görsel görünümüne dönüştürebilir, böylece liderlik, kaç modelin incelemeyi beklediğini, hangi aşamanın geciktiğini ve hangilerinin eskidiğini görebilir.
ClickUp'ta kendi proje yönetimi gösterge panonuzu oluşturun ⬇️
Ardından operasyonel ş akışını watsonx'e bağlayabilirsiniz:
- watsonx. governance'da IBM, bir AI modelini birden fazla aşamadan ve paydaştan geçiren ve Dağıtım Onayı aşamasına kadar götüren bir Model Yaşam Döngüsü ş Akışı sunar. Bu, yönetilen kayıt sisteminin takımınızın ClickUp'ta operasyonel olarak uyguladığı aynı aşamaları yansıtmasını sağlamak içindir.
- Onaydan sonra izleme aşaması gelir. Watson OpenScale, belirlediğiniz eşiklere (örneğin, adalet veya doğruluk/sapma eşikleri) göre dağıtılan varlıkları değerlendiren izleyicilerle yapılandırılabilir.
🚀 ClickUp avantajı: Liderlik Gösterge Paneli oluşturun ve onayları engelleyen unsurları özetleyen ClickUp AI Kartları ekleyin (ör. "Hukuk departmanında bekleyenler nelerdir?" veya "En uzun süredir incelenen modeller hangileridir?").
AI Yönetişimi ve Ölçeklendirme için Watsonx Kullanımının Sınırlamaları
Hiçbir araç sihirli bir çözüm değildir ve bir platforma karar vermeden önce sınırlamalarını anlamak önemlidir.
Watsonx ile dikkate alınması gereken birkaç nokta. yönetişim 👀
| Sınırlama | Etki |
| IBM ekosistem eğilimi | Üçüncü taraf modelleri desteklerken, en derin entegrasyonlar IBM'in kendi araçlarıyla gerçekleşir. Diğer bulut platformlarına yoğun yatırım yapan takımlar bazı zorluklarla karşılaşabilir. |
| Küçük takımlar için karmaşıklık | Platform, kurumsal ölçekli operasyonlar için tasarlanmıştır. Daha küçük takımlar, genel giderleri ve karmaşıklığı ihtiyaçlarından fazla bulabilirler. |
| OpenPages öğrenme eğrisi | Risk yönetimi modülü başlangıçta finans için tasarlanmıştır, bu nedenle kavramları ve arayüzü AI konusunda deneyimli takımlar için sezgisel gelmeyebilir. |
| Özel özelleştirme kısıtlamaları | Önceden oluşturulmuş uyumluluk şablonları harika bir başlangıç noktasıdır, ancak şirketinizin benzersiz veya niş düzenleme gereksinimlerine tam olarak uymayabilir. |
| Üretken AI yönetişimi hala olgunlaşma aşamasındadır | Büyük dil modellerini (LLM) yönetmek için kullanılan araçlar sektör genelinde hızla gelişiyor ve yönetişim yetenekleri, ortaya çıkan en iyi uygulamalarla birlikte olgunlaşmaya devam ediyor. |
Kullanılabilecek Diğer Alternatif Araçlar
IBM Watsonx. governance size uygun gelmiyorsa, bulut tabanlı bir yönetişim yığını mı yoksa buluttan bağımsız bir izleme katmanı mı istediğinize bağlı olarak bazı alternatifleriniz vardır.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Kartları: AWS'ye zaten yatırım yaptıysanız güçlü bir seçenek. Model Monitor, üretim izlemeye odaklanırken (örneğin, sapma/anormallikler gibi kalite sorunlarını tespit edip sizi uyarır), Model Kartları ise denetimler ve yönetişim raporlaması için model ayrıntılarını standart bir şekilde belgelendirmenize yardımcı olur.
- Azure Machine Learning Responsible AI: Ş akışlarınız zaten Azure'da ise ve tek bir arayüzde modellerin adalet, hata analizi ve açıklanabilirlik (artı "ne olurdu"/karşı olasılık analizi) açısından değerlendirilmesi için yerleşik bir yol arıyorsanız en uygun seçenektir.
- Google Vertex AI Model Monitoring: GCP'de dağıtım yapan takımlar için Google Bulut'un eşdeğeri. Programlı veya isteğe bağlı olarak izleme işlerini çalıştırmaya, model/veri kalitesi sinyallerini (sapma/özellik eğriliği gibi) izlemeye ve eşikler aşıldığında uyarı vermeye odaklanmıştır.
- Fiddler AI + Arthur AI: Modeller arasında satıcıdan bağımsız bir gözlemlenebilirlik katmanı istediğinizde idealdir. Genellikle daha derin açıklanabilirlik, daha hızlı kök neden analizi ve takımlar ve ortamlar arasında tutarlılık izleme için tercih edilir.
- MLflow: Açık kaynak esnekliği isteyen takımlar için en iyisi. MLflow size sağlam bir temel sağlar (metadata/etiketler ve yaşam döngüsü aşamaları ile izleme + model kaydı), ancak genellikle kuruluşunuza uygun bir şekilde politika uygulama, inceleme/onay ve yönetişim akışları eklemek için mühendislik çaba gerekir.
ClickUp ile AI Yönetişimini Somutlaştırın
IBM Watsonx Governance gibi bir platform, risk kontrolleri ve uyumluluk için teknik bir temel sağlayabilir, ancak yönetişim ancak arkasındaki takımlar uyumlu ve sorumlu çalıştığında işe yarar.
ClickUp, bu yürütme katmanını birbirine bağlar. Belgeler, politikaları ve model kayıtlarını standartlaştırır. Gösterge panelleri, incelemeleri ve darboğazları görünür hale getirir. AI Ajanları ise onayları ve devirleri devam ettirir, böylece yönetişim teorik olmaktan çıkıp operasyonel hale gelir.
En önemlisi, bu sayede AI yönetişimi dönemsel bir inceleme çalışmasından canlı bir sisteme dönüşür. Kararların belgelendiği, eylemlerin izlendiği ve yaşam döngüsünün her aşamasında hesap verebilirliğin açık olduğu bir sistem.
ClickUp ile ücretsiz olarak başlayın ve yönetişim sürecinizi baştan sona net bir şekilde yürütün. ✅
Sık Sorulan Sorular
Genel AI yönetişimi, bir kuruluşun benimsediği genel ilke ve politikaları ifade ederken, watsonx. yönetişimi, bu uygulamaları hayata geçirmenize ve otomasyonunu gerçekleştirmenize yardımcı olan özel bir yazılım platformudur.
Evet, platform AWS SageMaker ve Azure ML gibi diğer bulutlarda dağıtılan modelleri izleyebilir ve yönetebilir, ancak entegrasyonlar IBM'in kendi modelleriyle karşılaştırıldığında daha fazla manuel yapılandırma gerektirebilir.
Etkili yönetişim, genellikle veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri, uyumluluk görevlileri, risk yöneticileri, iş paydaşları ve BT güvenliği içeren ve tüm yaşam döngüsünü kapsayan bir takım çalışmasıdır.