AI đang phát triển nhanh hơn so với các rào cản an toàn xung quanh nó.
Nghiên cứu "AI at the Core" của IBM cho thấy gần 74% tổ chức được khảo sát báo cáo rằng khung quản lý rủi ro và quản trị AI của họ chỉ có mức độ bao phủ trung bình hoặc giới hạn đối với các rủi ro công nghệ, rủi ro từ bên thứ ba và rủi ro mô hình.
Nói cách khác, nhiều nhóm đang triển khai các mô hình, nhưng ít nhóm có thể tự tin trả lời các câu hỏi xuất hiện ngay sau đó:
🤔 Ai đã phê duyệt điều này, trên cơ sở nào, với bằng chứng gì, và điều gì sẽ xảy ra khi mô hình bị lệch trong quá trình sản xuất?
Đây chính là những gì IBM Watsonx. Governance chủ yếu giải quyết. Nó giúp bạn quản lý, bảo mật và giám sát AI trong suốt vòng đời, với các quy trình làm việc, giám sát và quản lý rủi ro được thiết kế để hỗ trợ quy mô phát triển có trách nhiệm.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng watsonx. governance để ghi chép các trường hợp sử dụng, tiêu chuẩn hóa quy trình xem xét và phê duyệt, thu thập thông tin chính xác về mô hình và giám sát các mô hình trong môi trường sản xuất khi bạn mở rộng quy mô.
IBM watsonx. governance là gì?
IBM Watsonx Governance là nền tảng quản trị AI cấp doanh nghiệp do IBM phát triển như một phần của nền tảng AI và dữ liệu Watsonx. Nền tảng này giúp các tổ chức định hướng, quản lý, theo dõi và mở rộng các hoạt động AI một cách có trách nhiệm trên toàn bộ vòng đời AI.
Nó hoạt động như một giải pháp thống nhất để quản lý cả các mô hình học máy truyền thống (ML) và các mô hình AI sinh thành hiện đại (gen AI), bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng, dù được xây dựng trên IBM Watsonx.ai hay triển khai trên các nền tảng của bên thứ ba được hỗ trợ.
Cách thức hoạt động của IBM Watsonx Governance
watsonx. governance được đóng gói dưới dạng một bộ tính năng tích hợp mà IBM mô tả là kết hợp:
OpenPages cho quản lý rủi ro và tuân thủ
OpenPages là thành phần trong watsonx. governance hoạt động như động cơ quản lý rủi ro và tuân thủ trung tâm của bạn. Nó được thiết kế để chuyển đổi chính sách của công ty bạn thành các chỉ số cụ thể, có thể theo dõi cho mỗi mô hình AI.
Nó cung cấp cho bạn các công cụ để thực hiện đánh giá rủi ro chính thức, ánh xạ các mô hình với các quy định cụ thể và tạo ra các bản ghi kiểm toán không thể thay đổi cho các cơ quan quản lý.
- Đánh giá rủi ro: Bạn có thể gán và đang theo dõi mức độ rủi ro cho mỗi trường hợp sử dụng AI dựa trên các yếu tố như độ nhạy cảm của dữ liệu được sử dụng hoặc tác động của các quyết định của nó.
- Mapping tuân thủ: Tính năng này cho phép bạn ánh xạ các mô hình với các khung pháp lý như EU AI Act hoặc NIST AI Risk Management Framework, và đang theo dõi bằng chứng tuân thủ và trạng thái tuân thủ qua các đợt đánh giá.
- Danh sách kiểm tra: OpenPages duy trì một bản ghi vĩnh viễn về ai đã phê duyệt gì và khi nào, điều này là cần thiết để chứng minh tuân thủ trong quá trình kiểm toán.
OpenScale cho việc giám sát mô hình
OpenScale là công cụ giám sát thời gian thực theo dõi các mô hình của bạn sau khi chúng được triển khai. Đây là hệ thống cảnh báo sớm cho các vấn đề phát sinh khi mô hình tương tác với dữ liệu không tổ chức và không thể dự đoán của thế giới thực.
- Phát hiện sự thay đổi: Nó xác định khi đầu vào hoặc đầu ra của mô hình bắt đầu khác biệt so với dữ liệu mà nó được đào tạo, một dấu hiệu cho thấy hiệu suất của nó có thể đang suy giảm.
- Theo dõi công bằng: Nó đang theo dõi các dự đoán trên các nhóm nhạy cảm (như tuổi tác hoặc giới tính) để phát hiện các thiên vị AI tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề hệ thống.
- Khả năng giải thích: Nó có thể tạo ra các giải thích dễ hiểu cho hành vi và dự đoán của mô hình, tùy thuộc vào loại mô hình và cấu hình, điều này rất quan trọng cho các cuộc kiểm toán và câu hỏi từ khách hàng.
- Chỉ số hiệu suất: Nó theo dõi các chỉ số hiệu suất chính như độ chính xác và thời gian phản hồi, đảm bảo mô hình tiếp tục đáp ứng các yêu cầu kinh doanh.
Bảng thông tin AI cho việc theo dõi vòng đời
Bảng thông tin AI là một phần của quản lý vòng đời tài liệu cho mỗi mô hình. Bảng thông tin đang theo dõi các chi tiết quan trọng ở mọi giai đoạn của vòng đời AI, bao gồm:
- Dữ liệu metadata phát triển, như nguồn dữ liệu đào tạo và lựa chọn thuật toán.
- Kết quả đánh giá, chẳng hạn như chỉ số kiểm tra và đánh giá thiên vị.
- Chi tiết triển khai, bao gồm vị trí mô hình đang chạy và ai có thể truy cập vào nó.
- Lịch sử hoạt động, bao gồm xu hướng hiệu suất và các sự cố trong quá khứ.
🔍 ClickUp Brain MAX: Kiểm thử đa mô hình nhanh hơn trước các cổng quản trị
Trước khi một mô hình, lời nhắc hoặc tác nhân nào đó đến IBM Watsonx. governance, các nhóm thường cần một nơi để nghĩ, thử nghiệm và so sánh mà không gặp trở ngại.
Đó chính là nơi ClickUp Brain MAX phát huy thế mạnh .
Brain MAX là ứng dụng AI độc lập trên máy tính cho phép các nhóm chuyển đổi giữa nhiều mô hình hàng đầu (ví dụ: GPT, Claude, Gemini) trong cùng một không gian làm việc. Bạn có thể chạy cùng một lời nhắc, logic quyết định hoặc bản nháp đầu ra trên các mô hình song song, so sánh phản hồi ngay lập tức và lưu trữ toàn bộ quá trình suy luận cùng với công việc.
Điều này khiến Brain MAX đặc biệt mạnh mẽ cho:
- So sánh mô hình và lời nhắc ở giai đoạn đầu trước khi đánh giá chính thức.
- Kiểm tra độ bền đầu ra về giọng điệu, chất lượng lập luận hoặc các trường hợp đặc biệt trên các mô hình.
- Ghi lại và lưu trữ “lý do tại sao chúng ta chọn phương pháp này” ngay bên cạnh các công việc và tài liệu.
Khi các nhóm thống nhất về hành vi, lời nhắc hoặc lựa chọn mô hình phù hợp, Watsonx Governance trở thành hệ thống ghi chép chính thức. Các tài liệu thông tin, phê duyệt và giám sát sau đó phản ánh các quyết định đã được kiểm tra kỹ lưỡng, ghi chép đầy đủ và thống nhất.
👉 Trên thực tế, Brain MAX thúc đẩy quá trình học tập và lặp lại, trong khi watsonx. governance đảm bảo kiểm soát và trách nhiệm. Cùng nhau, chúng ngăn chặn việc quản trị làm chậm quá trình đổi mới—hoặc đổi mới bỏ qua quản trị.
Cách cài đặt watsonx. governance cho nhóm của bạn
Bây giờ hãy cài đặt Watsonx. governance cho nhóm của bạn, từng bước một 👇
1. Kết nối cơ sở dữ liệu (data mart)
Mở URL watsonx.governance cho khu vực của bạn, sau đó truy cập Configure → Database và chọn loại cơ sở dữ liệu (Lite hoặc cơ sở dữ liệu DB2/PostgreSQL của riêng bạn).
2. Cài đặt các trường hợp sử dụng AI
- Đi đến Trường hợp sử dụng AI → Hoàn thành thiết lập
- Điều này tạo ra một ID dịch vụ: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Nếu bạn không có danh sách tài sản mặc định, hệ thống sẽ yêu cầu bạn tạo một danh sách, điều này là bắt buộc để quản lý các mô hình bên ngoài, tệp đính kèm và báo cáo quản trị.
3. Tạo chính sách truy cập (mời nhóm của bạn)
Trong IBM Cloud, Quản lý → Truy cập (IAM) → Người dùng → Mời người dùng → gán chính sách truy cập cho dịch vụ watsonx. governance và xác định phạm vi (tài khoản/nhóm tài nguyên/đối tượng/kỳ/phiên bản).
📌 Người dùng cần quyền Reader/Writer+ để truy cập dịch vụ. Writer+ có thể xem thông tin trên các dự án và không gian triển khai.
4. Quản lý người dùng và vai trò trong watsonx. governance
Gán vai trò hợp tác cho các hành động liên quan đến đánh giá (Quản trị viên/Trình chỉnh sửa/Người xem/Người vận hành) dựa trên việc cần làm của từng người.
👀 Bạn có biết? Một vụ vi phạm an ninh mạng hiện đại có thể có kích thước như một sân vận động! Vụ vi phạm của Under Armour được ghi nhận vào tháng 1 năm 2026 đã ảnh hưởng đến 72,7 triệu tài khoản.
Cách thực hiện vòng đời quản trị AI với ClickUp
IBM Watsonx. Governance đóng vai trò là hệ thống quản trị chính thức cho AI, nơi các mô hình, lời nhắc, đánh giá và phê duyệt đang được theo dõi một cách chính thức với cấu trúc và khả năng truy vết.
Tuy nhiên, quản trị vẫn phải được thực hiện xuyên suốt các bộ phận. Vâng, ai đó phải ghi nhận bối cảnh ban đầu, đang theo dõi các quyết định, duy trì sự nhất quán của bằng chứng và thúc đẩy công việc tiến triển mà không để quy trình trở thành một mê cung của các bước chuyển giao. Sự lan rộng công việc quy mô lớn đang diễn ra!
Giới thiệu Không gian Làm việc ClickUp. Là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, nó kết nối lớp vận hành — Tài liệu, công việc, trò chuyện, quy trình làm việc, kiến thức, AI và khả năng hiển thị của lãnh đạo — để các nhóm của bạn có thể thực hiện vòng đời quản trị một cách trơn tru.
Hãy cùng xem cách thực hiện. 👇
Tạo và tài liệu hóa các trường hợp sử dụng AI.
Các trường hợp sử dụng dễ dàng được tài liệu hóa một lần. Phần khó khăn hơn là duy trì tính nhất quán của tài liệu đó khi ý tưởng được kiểm tra dưới áp lực bởi các nhóm rủi ro, pháp lý, bảo mật và triển khai.
Giải quyết vấn đề đó với ClickUp Docs. Ví dụ: Sử dụng mẫu ClickUp Doc cho mỗi trường hợp sử dụng AI mới để mỗi dự án bắt đầu với đầu vào tiêu chuẩn hóa:
- Mục tiêu
- Các bên liên quan
- Bối cảnh dữ liệu
- Kết quả mong đợi
- Hạn chế
- Tiêu chí thành công
Ngoài ra, duy trì thảo luận và quyết định về trường hợp sử dụng trong tài liệu bằng cách sử dụng @đề cập và Bình luận được gán trong ClickUp. Khi tiến độ đánh giá tiến triển, chuyển các bước tiếp theo thành nhiệm vụ ClickUp trực tiếp từ tài liệu.
Nếu phù hợp với quy trình làm việc của bạn, tích hợp ClickUp Brain để tăng tốc các phần thường mất nhiều thời gian. Sử dụng nó để hoàn thiện bản tóm tắt điều hành, xác định các giả định cần xác minh hoặc soạn thảo bản nháp đầu tiên về các yếu tố quản trị (ví dụ: các điểm kiểm tra về công bằng hoặc bảo mật) dựa trên những gì nhóm của bạn đã viết.
Sau khi hoàn thành trường hợp sử dụng, việc cần làm là chính thức hóa nó trong IBM Watsonx Governance để nó trở thành điểm neo được quản lý cho việc theo dõi vòng đời và tài liệu tóm tắt.
Trong watsonx. governance, tạo trường hợp sử dụng AI trong danh mục:
- Đi đến Catalog → Trường hợp sử dụng AI
- Nhấp vào Trường hợp sử dụng AI mới
- Nhập tên và lựa chọn kho hàng
- Điền vào các trường cần thiết, chẳng hạn như: Mô tả (vấn đề kinh doanh + bối cảnh) Mức độ rủi ro Dữ liệu hỗ trợ Chủ sở hữu Trạng thái Thẻ
- Mô tả (vấn đề kinh doanh + bối cảnh)
- Mức độ rủi ro
- Dữ liệu hỗ trợ
- Chủ sở hữu
- Trạng thái
- Thẻ
- Mô tả (vấn đề kinh doanh + bối cảnh)
- Mức độ rủi ro
- Dữ liệu hỗ trợ
- Chủ sở hữu
- Trạng thái
- Thẻ
Từ đó, trường hợp sử dụng trở thành nơi để chế độ xem theo dõi vòng đời (Tổng quan/Vòng đời/Quyền truy cập) và kết nối các tài sản được quản lý với các bảng thông tin của chúng.
Các tài liệu thông tin sau đó giúp thu thập metadata về quản trị và tuân thủ trong suốt vòng đời, bao gồm mục đích/độ quan trọng và nguồn gốc của các hành động được thực hiện trong quá trình phát triển và triển khai.
📮 ClickUp Insight: 53% tổ chức không có quản trị AI hoặc chỉ có các hướng dẫn không chính thức. Và khi mọi người không biết dữ liệu của họ đi đâu - hoặc liệu một công cụ có thể tạo ra rủi ro bảo mật hay không - họ sẽ do dự. Nếu một công cụ AI nằm ngoài các hệ thống đáng tin cậy hoặc có các thực hành dữ liệu không rõ ràng, nỗi lo "Nếu điều này không bảo mật thì sao?" đủ để ngăn chặn việc áp dụng ngay lập tức.
Điều đó không áp dụng cho môi trường được quản lý đầy đủ và bảo mật của ClickUp. ClickUp AI tuân thủ GDPR, HIPAA và SOC 2, và có chứng nhận ISO 42001, đảm bảo dữ liệu của bạn riêng tư, được bảo vệ và quản lý một cách có trách nhiệm.
Các nhà cung cấp AI bên thứ ba bị cấm đào tạo hoặc lưu trữ bất kỳ dữ liệu khách hàng ClickUp nào, và hỗ trợ đa mô hình hoạt động dưới các quyền truy cập thống nhất, kiểm soát bảo mật và tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt. Tại đây, quản trị AI trở thành một phần của chính Không gian Làm việc, giúp các nhóm có thể sử dụng AI một cách tự tin mà không gặp rủi ro thêm.
Đánh giá các mô hình AI và lời nhắc.
Đánh giá mô hình là giai đoạn quan trọng nhưng phức tạp với nhiều yếu tố thay đổi. Bạn cần thực hiện các bài kiểm tra hiệu suất, kiểm tra sự thiên vị và kiểm tra các chế độ thất bại, đồng thời duy trì thông tin cho các bên liên quan.
Để xây dựng các quy trình làm việc có thể lặp lại, hãy sử dụng mẫu ClickUp DMAIC.
Xây dựng các đường ống đánh giá với các trạng thái tùy chỉnh theo giai đoạn bằng cách sử dụng mẫu ClickUp DMAIC
Trong mẫu này, bạn có thể tạo các đường ống đánh giá bằng cách sử dụng Trạng thái Tùy chỉnh của ClickUp. Điều đó có nghĩa là các trạng thái có thể phản ánh các giai đoạn đánh giá của bạn, chẳng hạn như Đang chờ đánh giá, Kiểm tra thiên vị, Đánh giá hiệu suất và Sẵn sàng để phê duyệt.
Bạn cũng có thể loại bỏ các bước chuyển giao thủ công bằng ClickUp tự động hóa. Ví dụ, khi công việc chuyển sang Kiểm tra thiên vị, quy trình tự động hóa bạn cài đặt có thể giao công việc cho người kiểm tra tuân thủ và thêm bình luận kèm danh sách kiểm tra và các liên kết.
Sau khi quy trình làm việc của bạn được thiết lập, bạn có thể thực hiện đánh giá kỹ thuật trong watsonx:
- Đối với mẫu prompt và genAI: Chạy đánh giá prompt từ tài sản mẫu prompt, xem xét điểm số chỉ số và sử dụng tóm tắt đánh giá để phát hiện vi phạm ngưỡng.
- Đối với các mô hình bên ngoài hoặc không được IBM lưu trữ: Bạn có thể đánh giá các mẫu lời nhắc 'độc lập' trên các loại công việc được hỗ trợ như tóm tắt, phân loại, trả lời câu hỏi, trích xuất thực thể, tạo nội dung và RAG, với các chỉ số thay đổi tùy theo mô hình và công việc.
Phê duyệt và triển khai các mô hình AI
Sử dụng ClickUp Super Agents để thực hiện quy trình phê duyệt từ đầu đến cuối.
Đây là các trợ lý AI được tích hợp đầy đủ trong bối cảnh Không gian Làm việc và có thể thực thi các quy trình làm việc đa bước một cách bảo mật. Hơn nữa, bạn có thể cấu hình cách thức hoạt động của chúng thông qua các hướng dẫn, kích hoạt, công cụ và kiến thức để đảm bảo chúng hoạt động trong phạm vi giới hạn bảo mật.
Ví dụ, khi quá trình đánh giá kết thúc, một Super Agent có thể tổng hợp các thông tin mà người đánh giá cần trong một nơi duy nhất (ví dụ: bối cảnh trường hợp sử dụng hiện tại, ghi chú quyết định và các liên kết đến bằng chứng được quản lý).
Tiếp theo, bảng điều khiển ClickUp có thể chuyển đổi dữ liệu công việc trong Không gian Làm việc ClickUp thành một chế độ xem trực quan tổng quan về tiến độ, giúp lãnh đạo có thể xem có bao nhiêu mô hình đang chờ duyệt, giai đoạn nào đang bị ùn tắc và những gì đang hết hạn.
Tạo bảng điều khiển quản lý dự án của riêng bạn trên ClickUp ⬇️
Bạn có thể kết nối quy trình làm việc vận hành trở lại với watsonx:
- Trong watsonx. governance, IBM cung cấp quy trình làm việc Vòng đời Mô hình (Model Lifecycle workflow) đưa mô hình AI qua nhiều giai đoạn và các bên liên quan cho đến khi đạt được Phê duyệt để triển khai. Điều này nhằm đảm bảo hệ thống ghi chép được quản lý phản ánh các bước kiểm tra mà nhóm của bạn đang thực hiện trong ClickUp.
- Sau khi được phê duyệt, việc giám sát sẽ được thực hiện. Watson OpenScale có thể được cấu hình với các công cụ giám sát đánh giá các tài sản đã triển khai so với các ngưỡng bạn đặt ra (ví dụ: ngưỡng công bằng hoặc độ chính xác/độ lệch).
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Tạo bảng điều khiển lãnh đạo và thêm thẻ AI ClickUp để tóm tắt những gì đang cản trở việc phê duyệt (ví dụ: ‘Điều gì đang chờ phê duyệt từ bộ phận Pháp lý?’ hoặc ‘Mô hình nào đã được xem xét lâu nhất?’).
Giới hạn khi sử dụng Watsonx cho quản trị AI và mở rộng quy mô
Không có công cụ nào là giải pháp hoàn hảo, và điều quan trọng là phải hiểu rõ giới hạn của nền tảng trước khi commit.
Dưới đây là một số điều cần lưu ý khi sử dụng watsonx. governance 👀
| Giới hạn | Tác động |
| Hệ sinh thái IBM | Mặc dù hỗ trợ các mô hình của bên thứ ba, các tích hợp sâu nhất là với các công cụ của chính IBM. Các nhóm đã đầu tư mạnh vào các nền tảng đám mây khác có thể gặp phải một số khó khăn. |
| Độ phức tạp cho các nhóm nhỏ | Nền tảng này được thiết kế cho các hoạt động quy mô doanh nghiệp. Các nhóm nhỏ có thể thấy chi phí và độ phức tạp vượt quá nhu cầu của họ. |
| Đường cong học tập của OpenPages | Module quản lý rủi ro ban đầu được thiết kế cho lĩnh vực tài chính, do đó các khái niệm và giao diện của nó có thể không thân thiện với các nhóm chuyên về AI. |
| Hạn chế tùy chỉnh | Các mẫu tuân thủ được xây dựng sẵn là một điểm khởi đầu tuyệt vời, nhưng chúng có thể không hoàn toàn phù hợp với các yêu cầu tuân thủ đặc thù hoặc niche của công ty bạn. |
| Quản trị AI tạo sinh vẫn đang trong giai đoạn phát triển | Các công cụ quản trị mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang phát triển nhanh chóng trong ngành, và khả năng quản trị tiếp tục được hoàn thiện cùng với các thực hành tốt nhất đang hình thành. |
Các công cụ thay thế khác để sử dụng
Nếu IBM Watsonx Governance không phù hợp với nhu cầu của bạn, bạn có một số lựa chọn thay thế, tùy thuộc vào việc bạn muốn một bộ công cụ quản trị đám mây bản địa hay một lớp giám sát không phụ thuộc vào đám mây.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: Một lựa chọn mạnh mẽ nếu bạn đã đầu tư vào AWS. Model Monitor tập trung vào giám sát sản xuất (ví dụ: phát hiện các vấn đề chất lượng như sự thay đổi/sai lệch và cảnh báo cho bạn), trong khi Model Cards giúp bạn tài liệu hóa chi tiết mô hình cho các cuộc kiểm toán và báo cáo quản trị theo cách chuẩn hóa.
- Azure Machine Learning Responsible AI: Phù hợp nhất khi các quy trình làm việc của bạn đã được triển khai trên Azure và bạn muốn có một cách tích hợp sẵn để đánh giá mô hình về tính công bằng, phân tích lỗi và khả năng giải thích (cùng với phân tích 'what-if'/phân tích phản thực) trong một giao diện duy nhất.
- Google Vertex AI Model Monitoring: Tương đương của Google Cloud dành cho các nhóm triển khai trên GCP. Nó tập trung vào việc chạy các tác vụ giám sát theo lịch trình hoặc theo yêu cầu, đang theo dõi các tín hiệu chất lượng mô hình/dữ liệu (như sự thay đổi mô hình/sự lệch tính năng) và cảnh báo khi các ngưỡng được vượt qua.
- Fiddler AI + Arthur AI: Phù hợp khi bạn cần một lớp quan sát trung lập với nhà cung cấp cho các mô hình — thường được lựa chọn vì khả năng giải thích sâu hơn, phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn và giám sát nhất quán giữa các nhóm và môi trường.
- MLflow: Phù hợp nhất cho các nhóm muốn sự linh hoạt của mã nguồn mở. MLflow cung cấp nền tảng vững chắc (đang theo dõi + kho lưu trữ mô hình với metadata/thẻ và các giai đoạn vòng đời), nhưng bạn thường cần nỗ lực kỹ thuật để thêm việc thực thi chính sách, đánh giá/phê duyệt và các quy trình quản trị sao cho phù hợp với tổ chức của bạn.
Biến quản trị AI thành hiện thực với ClickUp
Một nền tảng như IBM Watsonx Governance có thể cung cấp cho bạn nền tảng kỹ thuật cho các biện pháp kiểm soát rủi ro và tuân thủ, nhưng quản trị chỉ hiệu quả khi các nhóm đứng sau nó duy trì sự đồng bộ và chịu trách nhiệm.
ClickUp kết nối lớp thực thi. Tài liệu tiêu chuẩn hóa chính sách và hồ sơ mô hình. Bảng điều khiển giúp hiển thị các đánh giá và điểm nghẽn. Và các Trợ lý AI duy trì quá trình phê duyệt và chuyển giao, đảm bảo quản trị AI hoạt động thực tế chứ không chỉ lý thuyết.
Điều quan trọng nhất là điều này biến quản trị AI từ một hoạt động kiểm tra kỳ hạn thành một hệ thống động. Trong đó, các quyết định được ghi chép, các hành động đang được theo dõi và trách nhiệm được xác định rõ ràng ở mọi giai đoạn của vòng đời.
Bắt đầu miễn phí với ClickUp và thực hiện quy trình quản trị của bạn một cách rõ ràng từ đầu đến cuối. ✅
Câu hỏi thường gặp
Quản trị AI tổng quát đề cập đến các nguyên tắc và chính sách chung mà tổ chức áp dụng, trong khi watsonx. governance là một nền tảng phần mềm cụ thể giúp bạn triển khai và tự động hóa các thực hành đó.
Có, nền tảng này có thể giám sát và quản lý các mô hình được triển khai trên các đám mây khác như AWS SageMaker và Azure ML, tuy nhiên việc tích hợp có thể yêu cầu cấu hình thủ công nhiều hơn so với các mô hình gốc của IBM.
Quản trị hiệu quả là một công việc đòi hỏi sự hợp tác của nhiều nhóm, thường bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học, cán bộ tuân thủ, quản lý rủi ro, các bên liên quan trong kinh doanh và bảo mật CNTT để bao quát toàn bộ vòng đời.