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.
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 92% 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: Sprawdzam sztuczną inteligencję
Materiał Promocyjny
Jedna rata i większa kontrola nad budżetem domowym?
Materiał Promocyjny
Centra danych to kwestia całego ekosystemu
Biznes
AI nie zwalnia ludzi. Zwalniają decyzje zarządu
Biznes
Z JDG do spółki z o.o. – pierwszy krok do bezpiecznej sukcesji
Biznes
Jak nawigować po rynku fuzji i przejęć w 2026 roku ?
Reklama
Reklama
REKLAMA: automatycznie wyświetlimy artykuł za 15 sekund.
Reklama
Reklama