Jaki problem to rozwiązuje
Inicjatywy AI dziedziczą każdy problem z danymi, który firma już ma, a potem dokładają nowe: modele osadzone na nieaktualnych albo błędnych rekordach z pełnym przekonaniem produkują błędne odpowiedzi, nikt nie umie powiedzieć, które dane klientów płyną do którego narzędzia, dane osobowe lądują w promptach bez sprawdzenia podstawy prawnej, a gdy coś idzie źle, nie ma logu, by odtworzyć, co system faktycznie zrobił. Zaufanie utracone na jednym incydencie jest kosztowne do odbudowy.
Jak pracujemy
Najpierw warstwa danych: które źródła osadzają Twoje AI, od rekordów CRM przez bazy wiedzy po dokumenty, jakiej jakości i świeżości wymaga każde zastosowanie oraz projekt pipeline utrzymującego kontekst aktualnym, bo jakość wyniku AI jest ograniczona jakością danych wejściowych, niezależnie od modelu na wierzchu.
Potem warstwa governance: model dostępu definiujący, kto może używać której możliwości AI na których danych, reguły obchodzenia się z danymi osobowymi w promptach i wynikach, przepływy przeglądu i akceptacji dla wrażliwych kategorii wyników oraz projekt logowania i audytu czyniący aktywność AI odtwarzalną po fakcie.
Kontrole trzymamy proporcjonalne do realnego ryzyka per zastosowanie, więc governance staje się tym, co pozwala Ci wdrażać pewnie, a nie powodem, dla którego nic nie rusza.
Deliverables
- Mapa źródeł danych AI z wymaganiami jakości i świeżości
- Projekt pipeline osadzania i kontekstu
- Model dostępu i uprawnień dla możliwości AI
- Reguły obchodzenia się z danymi osobowymi w promptach i wynikach
- Projekt przepływu przeglądu i akceptacji wyników
- Specyfikacja logowania i audytu