Reklama

Zarządzanie ryzykiem AI. Droga przez mękę?

Jeżeli dobrze zrozumiemy specyfikę ryzyk, to zarządzanie nimi będzie nieco łatwiejsze, choć nadal wymagające. Dzieje się tak, gdyż AI po wprowadzeniu stale ewoluuje, wymaga nadzoru i kontroli.

Publikacja: 25.03.2025 04:30

Zarządzanie ryzykiem AI. Droga przez mękę?

Foto: Adobe Stock

Jakiś czas temu obiecałem, że pogłębimy temat zarządzania ryzykiem AI. A skoro tak, to czynię zadość tej deklaracji. Zarządzanie ryzykiem AI jest częścią procesu zarządzania systemami AI (AI Governance) i nie należy do najłatwiejszych, bo o ile w przypadku wielu „typowych” ryzyk możemy określić jedną kategorię i przypisać ją do konkretnej jednostki lub obszaru, o tyle w przypadku AI mamy istny „ocean możliwości”. I nie jest to, niestety, dobra informacja. Dobra jest z kolei taka, że jeżeli dobrze zrozumiemy specyfikę tych ryzyk, to zarządzanie będzie nieco łatwiejsze, choć nadal wymagające. To rezultat tego, że AI nie jest stała jak tradycyjne oprogramowanie – po wprowadzeniu stale ewoluuje (chyba że pójdziemy w statyczność), wymaga nadzoru i kontroli, a dane płyną w taki czy inny sposób do naszego modelu. Sprawa komplikuje się jeszcze bardziej, gdy włączamy do gry generatywną AI, ale o tym za chwilę.

Pozostało jeszcze 91% artykułu

PRO.RP.PL i The New York Times w pakiecie!

Podwójna siła dziennikarstwa w jednej ofercie.

Kup roczny dostęp do PRO.RP.PL i ciesz się pełnym dostępem do The New York Times na 12 miesięcy.

W pakiecie zyskujesz nieograniczony dostęp do The New York Times, w tym News, Games, Cooking, Audio, Wirecutter i The Athletic.

Reklama
Biznes
Teresa Siudem: Fundacje rodzinne nadal czekają
Materiał Promocyjny
AI to test dojrzałości operacyjnej firm
Biznes
Wyzwania fundacji rodzinnych w 2026 roku
Biznes
Rozprawy przed Krajową Izbą Odwoławczą na nowych zasadach
Biznes
Co się dzieje przed zamknięciem transakcji M&A?
Materiał Promocyjny
Presja dorastania i kryzys samooceny. Dlaczego nastolatki potrzebują realnego wsparcia
Reklama
Reklama