Verantwoordelijke AI-werkstromen opbouwen

In de huidige bedrijfswereld zijn veel ondernemingen snel bezig AI te integreren in hun dagelijkse operaties. Hoewel AI bedrijven kan transformeren, kan het gebrek aan duidelijke richtlijnen leiden tot ethische, juridische en regelgevende problemen.

Auteur
Patrick
Aantal keer gelezen
804 keer
Datum van schrijven
23 mei 2024
Leestijd
3 minuten

In de huidige bedrijfswereld zijn veel ondernemingen snel bezig AI te integreren in hun dagelijkse operaties. Hoewel AI bedrijven kan transformeren, kan het gebrek aan duidelijke richtlijnen leiden tot ethische, juridische en regelgevende problemen.

Uitdagingen bij verantwoorde AI

  1. Voldoen aan veranderende AI-regelgeving
    • Het niet naleven van regelgeving en industriestandaarden kan je bedrijf zowel tijd als miljoenen aan boetes kosten. Momenteel zijn er diverse regelgevende kaders zoals de EU AI Act, een uitvoeringsbesluit van het Witte Huis over de veilige en betrouwbare ontwikkeling en het gebruik van AI, en het Singapore AI Governance Framework.
  2. Risico- en reputatiemanagement
    • Proactieve detectie van vooroordelen en afwijkingen is cruciaal voor het beschermen van klantprivacy, loyaliteit, vertrouwen en veiligheid. Vertekende of onverklaarbare modelresultaten kunnen leiden tot merkschade, klantwantrouwen, interne audits en boetes. Zichtbaarheid in modelgegevens is belangrijk om analytische beslissingen te verdedigen tegenover management, aandeelhouders en externe auditors.
  3. AI met vertrouwen operationaliseren
    • Handmatige datawetenschappelijke tools en processen kunnen onbedoeld menselijke fouten introduceren in AI-algoritmen en modellen. Lange modellifecycle en handmatige goedkeuringen/validaties kunnen leiden tot afwijkingen, en onjuiste aannames kunnen vooroordelen introduceren op basis van leeftijd, geslacht, ras, etc.

Het belang van AI-governance

Verantwoorde AI vereist governance, het proces van sturen, monitoren en beheren van de AI-activiteiten binnen je organisatie. IBM® watsonx.governance™ biedt een geautomatiseerde toolkit om zowel generatieve AI als machine learning (ML) modellen te beheren op het IBM® watsonx™ platform.

Componenten van de watsonx.governance oplossing

  1. Naleving
    • Beheer AI om te voldoen aan aankomende veiligheids- en transparantieregels en -beleid wereldwijd.
    • Vertaal externe AI-regelgeving naar beleid voor automatische handhaving.
    • Help bij het naleven van externe AI-regelgeving voor audits en naleving.
    • Gebruik feitenbladen voor transparante modelprocessen.
  2. Risicomanagement
    • Detecteer en beperk risico’s proactief, monitor op eerlijkheid, vooringenomenheid, afwijking en nieuwe LLM-metrics.
    • Stel vooraf drempels in voor waarschuwingen wanneer belangrijke metrics worden overschreden.
    • Identificeer, beheer en rapporteer over risico en naleving op schaal.
    • Biedt verklaarbare modelresultaten ter ondersteuning van audits of boetes.
  3. Lifecycle Governance
    • Beheer, monitor en beheer AI-modellen van IBM, open-source gemeenschappen en andere modelleveranciers.
    • Automatiseer en consolideer tools en processen om transparante AI op schaal te bevorderen.
    • Monitor, catalogiseer en beheer zowel generatieve als ML-modellen gedurende de AI-levenscyclus.
    • Automatiseer het vastleggen van modelmetadata voor moeiteloze rapportgeneratie.
    • Verhoog de communicatie en samenwerking met belanghebbenden met dynamische dashboards, grafieken en dimensionale rapportage.

TD SYNNEX en IBM

Wil je meer weten over hoe AI verantwoordelijk toegepast kan worden in jouw bedrijfsvoering? En hoe TD SYNNEX en IBM met watsonx Governance je hierbij kunnen helpen? Neem dan contact met ons op en we helpen je graag verder.