Gestione degli asset nei casi di utilizzo AI

Creare un caso di utilizzo AI per tenere traccia e gestire gli asset AI dalla richiesta alla produzione. I factsheet acquisiscono i dettagli sull'asset per ogni fase del ciclo di vita AI per aiutarti a raggiungere gli obiettivi di governance e conformità.

I dettagli di governance per gli asset tracciati vengono raccolti in un caso di utilizzo AI e memorizzati in un inventario. Un flusso tipico per richiedere e monitorare un asset è il seguente:

1. Un utente aziendale (il proprietario del caso d'uso) identifica la necessità di una soluzione AI e crea un caso d'uso AI per richiedere una nuova risorsa AI. Quando la console di governance è abilitata e configurata, il caso d'uso viene creato nella console di governance e i fatti vengono sincronizzati AI Factsheets.
2. Quando la richiesta viene salvata, il caso di utilizzo AI viene creato nell'inventario e inizia la traccia. Inizialmente, il caso di uso si trova nello stato Bozza perché non vi sono asset che accompagnino la richiesta. Facoltativamente, è possibile implementare un processo di approvazione manuale semplice come l'invio di un link a un responsabile dell'approvazione e ottenere un sign-off nell'email prima di inviare il caso d'uso a un data scientist o a un ingegnere del prompt. In alternativa, è possibile implementare un processo di scollegamento più strutturato aggiungendo un gruppo di allegati al caso d'uso che aggiunge un segnaposto per il caricamento di un documento di approvazione formale come parte del proprio piano di governance.
3. Quando il caso d'uso dell'IA è completamente definito e approvato, il proprietario lo sposta allo stato In attesa di sviluppo e invia il link al data scientist o al prompt engineer assegnato.
4. Quando lo sviluppatore assegnato crea una risorsa per il caso d'uso (ad esempio un modello di prompt), associa la risorsa a un _ approccio nel caso d'uso. Un approccio è un percorso per risolvere il problema nel caso di utilizzo. Un caso di utilizzo può includere più approcci.
5. Una volta abilitata la traccia, i dettagli per gli asset tracciati vengono acquisiti nei factsheet e memorizzati nel caso di utilizzo. Ad esempio, il factsheet per un modello di machine learning include i dati di addestramento e i dettagli di creazione. La scheda informativa per un modello di prompt include i parametri e le variabili del prompt, nonché informazioni sul modello di base utilizzato, come il nome e l'editore.
6. Man mano che l'asset avanza nel ciclo di vita, il caso di utilizzo AI e i factsheet acquisiscono tutti gli aggiornamenti, incluse le distribuzioni e i risultati della valutazione. Ad esempio, quando un modello di prompt viene tracciato nel caso di utilizzo, il foglio di factsheet registra tutti i dati di creazione di base. Quando un programma di convalida valuta il prompt con i dati di test, i fatti associati dalla convalida vengono aggiunti al factsheet. Quando il modello di prompt viene trasferito in produzione e configurato per il monitoraggio, tutti i dati relativi al ciclo di vita associati vengono aggiunti alla scheda informativa, creando un record completo.
7. Il proprietario del caso di utilizzo continua ad aggiornare lo stato per riflettere lo stato corrente nel ciclo di vita.
8. I validator e altri stakeholder possono esaminare i casi di utilizzo AI per garantire la conformità con i protocolli aziendali e per visualizzare e certificare i progressi del modello dallo sviluppo alla produzione. L'utente può generare report dal caso di utilizzo per archiviare i dettagli o soddisfare i requisiti di conformità.