చిన్న వ్యాపారం కోసం AI వినియోగ విధానాన్ని రూపొందించడం ఎలా

AI విధానం అంటే ఏమిటి?

AI విధానం అనేది ఉద్యోగులు ఏ కృత్రిమ మేధ సాధనాలను, ఏ పనులకు, ఏ సమాచారంతో ఉపయోగించవచ్చు, AI సహాయంతో రూపొందించిన ఫలితాన్ని ఉపయోగించే ముందు ఏమి జరగాలి అనే విషయాలను చెప్పే సంస్థకు చెందిన చిన్న పత్రం. చిన్న వ్యాపారంలో ఇది సాధారణంగా కొన్ని పేజీల పొడవు ఉంటుంది. దీని బాధ్యత వ్యవస్థాపకుడికి, కార్యకలాపాల అధిపతికి లేదా ఇప్పటికే సమాచారం, ఒప్పందాల వ్యవహారాలు చూసుకునే వ్యక్తికి ఉంటుంది.

ఈ పదబంధం కింద ప్రజలు తరచూ కలిపి చూసే పలు పత్రాలు వస్తాయి. ఆమోదయోగ్య వినియోగ విధానం అనేది ఉద్యోగులు రోజువారీగా అనుసరించే నియమావళి. సృజనాత్మక AI విధానం వచనం, చిత్రాలు లేదా సంకేత భాషను సృష్టించే సాధనాలు, వాటి ఫలితాలతో వచ్చే ప్రమాదాలను వివరిస్తుంది. పాలనా చట్రం ఈ రెండింటి వెనుక ఉన్న నిర్వహణ వ్యవస్థ: సాధనాన్ని ఎవరు ఆమోదిస్తారు, నమోదు పట్టికను ఎవరు నిర్వహిస్తారు, నిర్ణయాలను ఎంత తరచుగా సమీక్షిస్తారు అనేవి ఇందులో ఉంటాయి. ప్రతి భాగానికి స్పష్టమైన శీర్షిక ఉంటే, 200 మంది కంటే తక్కువ ఉన్న చాలా సంస్థలు ఈ మూడింటినీ ఒకే పత్రంలో ఉంచుకోవచ్చు.

ప్రతి కృత్రిమ మేధ విధానంలో తీసుకోవాల్సిన నిర్ణయాలను, ఒక కల్పిత సంస్థ కోసం నమూనా నిబంధనలతో ఈ మార్గదర్శిని వివరిస్తుంది. ఇది సాధారణ సమాచారం మాత్రమే, న్యాయ సలహా కాదు. డేటా రక్షణ, ఉపాధి, వినియోగదారుల రక్షణ చట్టాలు దేశం, రంగాన్ని బట్టి మారుతాయి. కాబట్టి మీరు అమలు చేసే రూపాన్ని అర్హత కలిగిన సలహాదారుతో సమీక్షించించండి.

చిన్న సంస్థలో కృత్రిమ మేధ వినియోగ విధానం ఏమి చేయాలి?

ఉపయోగకరమైన విధానం, సమాచారాన్ని సాధనంలో నమోదు చేసే ముందు లేదా దాని ఫలితాన్ని ఉపయోగించే ముందు ఏం చేయాలో నిర్ణయించుకోవడానికి తోడ్పడుతుంది. ఆమోదించిన సేవలు, తగిన పనులు, సమాచార వినియోగ పరిమితులు, సమీక్ష బాధ్యతలు, సమస్యను పైస్థాయికి తీసుకెళ్లే మార్గాన్ని అది పేర్కొనాలి. ఈ ఆచరణాత్మక నిర్ణయాలు లేకుండా హెచ్చరికల జాబితా మాత్రమే ఉంటే ఉద్యోగులు ఊహించుకోవాల్సి వస్తుంది. అలా ఊహించుకునేవారు సాధనాలను వాడటం మానేస్తారు లేదా ఎవరికీ చెప్పకుండా వాడతారు.

ఉద్యోగులు వాస్తవంగా అనుసరించే పని ప్రక్రియలతో మొదలుపెట్టండి. బహిరంగ సమాచారంతో తయారు చేసిన ఆహ్వాన ముసాయిదాకు అవసరమైన నియంత్రణలు, కస్టమర్ రహస్య సమాచార సారాంశానికి అవసరమైన నియంత్రణలు వేర్వేరు. ప్రతి పని ప్రక్రియకు ఉద్దేశం, మూల సమాచారం, చదవబోయే వ్యక్తి, పొరపాటు జరిగితే కలిగే పరిణామాన్ని రాసుకోండి. AI వాడకాలన్నింటినీ ఒకేలా చూడటం కంటే, ఈ సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మెరుగైన ప్రారంభం.

దాన్ని చదివిన తర్వాత కొత్తగా చేరిన వ్యక్తి మూడు ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పగలరా అనేది మంచి పరీక్ష: ఏ ఖాతా వాడాలి, ఏ సమాచారాన్ని ఎప్పుడూ పేస్ట్ చేయకూడదు, ఎవరిని అడగాలి. పత్రం ఎంత సమగ్రంగా కనిపించినా, వీటికి సమాధానం ఇవ్వలేకపోతే అది ఇంకా తన పని చేయనట్టే.

చిన్న వ్యాపారానికి చట్టపరంగా AI విధానం అవసరమా?

చాలా ప్రాంతాల్లో ప్రతి చిన్న వ్యాపారానికీ AI విధానం అనే పేరుతో ఒక పత్రం తప్పనిసరిగా ఉండాలని చెప్పే సాధారణ చట్టం లేదు. అయినా సిబ్బంది AI వినియోగానికి ఇప్పటికే ఉన్న బాధ్యతలు వర్తిస్తాయి. ఒక సాధనం ముసాయిదా తయారు చేసిందనే కారణంతో సమాచార రక్షణ చట్టం, ఖాతాదారుల ఒప్పందాల్లోని గోప్యత నిబంధనలు, ఉపాధి చట్టం, ప్రకటనల నియమాలు వర్తించడం ఆగిపోదు. ఇప్పటికే ఉన్న ఆ బాధ్యతలు సిబ్బంది AI వినియోగానికి ఎలా వర్తిస్తాయో చూపేందుకు విధానం ఒక ఆచరణాత్మక మార్గం.

బ్రిటన్‌లో, సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం AI, సమాచార రక్షణపై మార్గదర్శకాలను, సంస్థల కోసం ప్రమాద అంచనా సాధనాల సమాహారాన్ని ప్రచురిస్తుంది. సమాచార వినియోగం, ప్రాప్యత చట్టం తర్వాత మార్గదర్శకాలు సమీక్షలో ఉన్నాయని ప్రస్తుతం రెండు పేజీలూ చెబుతున్నాయి. కాబట్టి ఏ వివరంపైనైనా ఆధారపడే ముందు తాజా స్థితిని తనిఖీ చేయండి. ఐరోపా సమాఖ్యలో, AI అవగాహనకు సంబంధించిన EU AI Act అధికరణం 4, 2 February 2025 నుంచి AI వ్యవస్థల ప్రదాతలకు, అమలు చేసేవారికి వర్తిస్తోంది. అందరికీ ఒకే పద్ధతి సరిపోదని, ధ్రువపత్రాలు అవసరం లేదని, శిక్షణకు సంబంధించిన అంతర్గత నమోదు సరిపోతుందని ఐరోపా సంఘం AI అవగాహన ప్రశ్నలు, సమాధానాలు చెబుతున్నాయి. ప్రకటనల వచనం లేదా అనువాదం కోసం సంభాషణ సహాయకాన్ని వాడే సిబ్బందిని ఉదాహరణగా పేర్కొంటూ, కల్పిత సమాచారాన్ని వాస్తవంగా చెప్పడం వంటి నిర్దిష్ట నష్టభయాల గురించి వారికి తెలియజేయాలని కూడా చెబుతున్నాయి.

మీరు ఐరోపా సమాఖ్యలో విక్రయాలు చేస్తున్నా, అక్కడ ఉద్యోగులను నియమించుకున్నా లేదా అక్కడి నివాసితుల వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని నిర్వహిస్తున్నా, మీకు ఏ నిబంధనలు వర్తిస్తాయో సలహా తీసుకోండి. ఈ మార్గదర్శిని ఉద్దేశం మరింత పరిమితమైనది: నష్టభయాలు ఏమిటి, వాటిని ఎలా ఎదుర్కోవాలి అనే విషయాలను సిబ్బందికి తెలియజేశారని చూపడానికి రాతపూర్వక విధానంతో పాటు ఆచరణాత్మక శిక్షణ ఇవ్వడం సహేతుకమైన మార్గం.

నిర్ణయాలకు బాధ్యత ఎవరు తీసుకోవాలి?

విధానానికి బాధ్యత వహించే ఒక వ్యక్తిని, సాధనాలు, సున్నితమైన పని ప్రక్రియలను ఆమోదించగల వ్యక్తులను నియమించండి. 12 మంది ఉన్న సంస్థలో అన్నింటికీ వ్యవస్థాపకుడే బాధ్యత వహించవచ్చు. 80 మంది ఉన్న సంస్థలో సాధనాలకు కార్యకలాపాల అధిపతి, వ్యక్తిగత సమాచారానికి సమాచార రక్షణ బాధ్యత వహించే వ్యక్తి, ఆయా విభాగాల ఫలితాల సమీక్షకు విభాగాధిపతులు బాధ్యత వహించవచ్చు. విధానంలో లేని అంశంపై ప్రశ్న అడగడానికి ఉద్యోగులకు ఒకే సంప్రదింపు స్థానం ఉండాలి.

NIST AI RMF కార్యాచరణ మార్గదర్శిలోని పాలనకు సంబంధించిన అంశాలు స్పష్టంగా నిర్వచించిన పాత్రలు, బాధ్యతలు, సిబ్బందికి AI ప్రమాదాలపై శిక్షణ, సమాచార మార్పిడి మార్గాల గురించి వివరిస్తాయి. ఇక్కడి నిర్మాణం చిన్న బృందం ఆచరణలో ఉపయోగించుకునేలా మార్చిన రూపం. ఈ శీర్షికలను ఉపయోగించినంత మాత్రాన ఒక విధానం ఏ చట్టానికైనా అనుగుణంగా ఉన్నట్లు గానీ, NIST ఆమోదం పొందినట్లు గానీ కాదు.

విధానంలోనే బాధ్యుడి పేరును, వారి స్థానంలో బాధ్యత తీసుకునే మరో వ్యక్తి పేరును రాయండి; కేవలం ఉద్యోగ హోదాను మాత్రమే రాయకండి. చిన్న కంపెనీల్లో పత్రాల కంటే హోదాలు వేగంగా మారుతుంటాయి. ఎవరూ లేని హోదాకు సమస్యను నివేదించమని సూచించడం వల్ల ఎలాంటి ఉపయోగమూ ఉండదు.

ఆమోదించిన సాధనాలను ఎలా నమోదు చేయాలి?

కచ్చితమైన సేవ, ప్లాన్, అనుమతించిన వినియోగాన్ని నమోదు చేయండి. ఎందుకంటే బ్రాండ్ పేరు మాత్రమే చెబితే ముఖ్యమైన తేడాలు కనిపించవు. ఒకే ఉత్పత్తికి చెందిన వ్యక్తిగత వినియోగదారు ఖాతా, సంస్థ వ్యాపార కార్యస్థలం, అనువర్తన ప్రోగ్రామింగ్ అంతర్ముఖం ద్వారా అనుసంధానం—వీటిలో సమాచారం నిల్వ ఉంచడం, నమూనా శిక్షణ, నిర్వాహక నియంత్రణకు సంబంధించిన నిబంధనలు వేర్వేరుగా ఉండవచ్చు. ఒకే ప్రకటన అన్ని సంస్కరణలకు వర్తిస్తుందని భావించకుండా, సంబంధిత అమరికలు, నిబంధనలను నమోదు చేయండి.

మోడల్ శిక్షణ, డేటా నిల్వ వ్యవధి, యాక్సెస్, ప్రాసెసింగ్ జరిగే ప్రదేశాలు, తొలగింపు గురించి విడివిడిగా అడగండి. శిక్షణకు ఉపయోగించమనే ప్రకటన వల్ల డేటాను అసలు నిల్వ చేయరని గానీ, క్లయింట్ పత్రాన్ని అప్‌లోడ్ చేయడానికి అనుమతి ఉందని గానీ నిర్ధారణ కాదు. విక్రేతలు దీన్ని ఎలా వివరిస్తారో చెప్పడానికి ఒక ఉదాహరణ: సంస్థలు ఉపయోగించే Copilot Chat గురించి Microsoft పత్రాల్లో, సూచనలు మరియు సమాధానాలకు తమ డేటా రక్షణ అనుబంధం వర్తిస్తుందని, వాటిని పునాది మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించరని, నిర్దిష్ట నియంత్రణలు చందా ప్లాన్‌ను బట్టి మారుతాయని పేర్కొన్నారు. మీరు నమోదు చేయాల్సింది ఇలాంటి ప్లాన్‌కు సంబంధించిన నిర్దిష్ట ప్రకటనే; దాన్ని తనిఖీ చేసిన తేదీని కూడా నమోదు చేయండి.

ప్రతి ఆమోదానికి ఒక బాధ్యుడిని, ఒక సమీక్ష తేదీని కేటాయించండి. అప్పుడు సేవ లేదా పని విధానం మారినప్పుడు జాబితాను కూడా మార్చవచ్చు. పాలనా చట్రం మార్గదర్శిని ఒకే పేజీలో సరిపోయే నమోదు పట్టిక నమూనాను చూపిస్తుంది.

ఉద్యోగులు AI సాధనంలో ఏమి అతికించవచ్చు?

సాధనం, సమాచారం, సంస్థ బాధ్యతలతో సంబంధం లేకుండా అందరికీ వర్తించే సమాధానం లేదు. కాబట్టి మీ సందర్భానికి తగిన సమాధానాన్ని విధానం ఇవ్వాలి. ముందుగా సమాచారాన్ని కొన్ని స్పష్టమైన వర్గాలుగా విభజించండి: బహిరంగ సమాచారం, అంతర్గత సమాచారం, గోప్యమైన వ్యాపార లేదా ఖాతాదారుల సమాచారం, వ్యక్తిగత సమాచారం. ఆ తర్వాత, ఆమోదించిన ప్రతి సాధనంలో ఏ వర్గాలకు అనుమతి ఉందో చెప్పండి. పేరు తీసివేసినంత మాత్రాన ఒక పత్రంలోని వ్యక్తిని గుర్తించలేమని లేదా దాన్ని అప్‌లోడ్ చేయడానికి అనుమతి ఉందని భావించకూడదు.

భారీ భాషా నమూనాలపై బ్రిటన్ జాతీయ సైబర్ భద్రతా కేంద్రం మార్గదర్శకాలు ప్రధాన విషయాన్ని సూటిగా చెబుతాయి: నమూనాను అందించే సంస్థకు మీరు ఇచ్చే ప్రశ్న కనిపిస్తుంది. ప్రజలకు అందుబాటులో ఉన్న నమూనాలకు ఇచ్చే ప్రశ్నల్లో సున్నితమైన సమాచారం చేర్చవద్దని, సున్నితమైన ప్రశ్నలు అడిగే ముందు వినియోగ నిబంధనలు, గోప్యతా విధానం చదవాలని అవి సూచిస్తాయి. మీరు అనుమతించిన ఖాతాలకు మీ విధానం దీనిని నిర్దిష్ట సూచనలుగా మార్చవచ్చు.

ఆమోదించిన ప్రతి పని విధానంలో అనుమతించిన, పరిమితం చేసిన సమాచారానికి స్పష్టమైన ఉదాహరణలను ఉద్యోగులకు ఇవ్వండి. శిక్షణలో కల్పిత డేటాను లేదా స్పష్టమైన అనుమతి పొందిన తక్కువ ప్రమాదం గల డేటాను ఉపయోగించండి. అనుమతి ఉందో లేదో స్పష్టంగా తెలియకపోతే, ఉద్యోగులు పని మధ్యలో గోప్యత గురించి తమంతట తాముగా నిర్ణయించకుండా, పనిని ఆపి నియమిత బాధ్యుడిని సంప్రదించాలి.

AI ఇచ్చిన సమాచారాన్ని ఉపయోగించే ముందు ఏమి జరగాలి?

AI సహాయంతో రూపొందించిన ప్రతి ఫలితాన్నీ, దాన్ని ఎలా ఉపయోగిస్తారన్న దానికి తగిన విధంగా తనిఖీ చేయాలి. ఆ తనిఖీ ఎవరు చేయాలో విధానంలో చెప్పాలి. ఈమెయిల్ ముసాయిదాను ఇచ్చిన వాస్తవాలతో సరిపోల్చి చదవడం సరిపోవచ్చు. సంఖ్యలతో కూడిన వివరణకు స్వతంత్ర లెక్కింపు అవసరం. చట్టం, ఆరోగ్యం, డబ్బు లేదా భద్రతకు సంబంధించిన ప్రకటనను తగిన అర్హత ఉన్న సమీక్షకుడు పరిశీలించాలి. AI సహాయం ఉన్నందున ఇప్పటికే ఉన్న ఆమోదాలు అవసరం లేదనే భావన కలిగించకుండా, విధానం వాటిని కొనసాగించాలి.

రూపొందించిన ముసాయిదాను, ఉపయోగానికి ఆమోదించిన రూపాన్ని వేరుగా ఉంచమని ఉద్యోగులను అడగండి. ముఖ్యమైన పనులకు, ఏ మూలాన్ని ఉపయోగించారు, ఏమి మారింది, తుది నిర్ణయం ఎవరు తీసుకున్నారు అనేది చూపేంత సమీక్ష రికార్డును ఉంచండి. అనర్గళమైన జవాబు గానీ, అది సరైనదని నమూనా స్వయంగా ఇచ్చే భరోసా గానీ స్వతంత్ర నిర్ధారణ కాదు.

ఏ నిర్ణయాలు మనుషుల చేతుల్లోనే ఉంటాయో స్పష్టంగా చెప్పండి. సాధారణంగా ఉపయోగించగల ఒక నిబంధన ఉదాహరణ: ముసాయిదా రాయడానికి లేదా సారాంశం ఇవ్వడానికి AI సాధనాలు సహాయపడవచ్చు. కానీ నిర్దిష్ట వ్యక్తి మూల సమాచారాన్ని సమీక్షించకుండా నియామకం, వేతనం, పనితీరు, రుణం లేదా కస్టమర్ ఫిర్యాదుపై నిర్ణయానికి అవి ఆధారం కాకూడదు.

వాస్తవ బృంద పరిమాణానికి తగిన పూర్తయిన విధానం ఎలా ఉంటుంది?

హార్బర్ లేన్ స్టూడియో అనే కల్పిత 25-మంది మార్కెటింగ్ ఏజెన్సీకి సంబంధించిన ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ ఇది. దాని సిబ్బంది చాట్ సహాయక సాధనం కోసం కంపెనీ వ్యాపార వర్క్‌స్పేస్‌ను, తమ కార్యాలయ సాఫ్ట్‌వేర్ సముదాయంలోని AI ఫీచర్లను వాడతారు. కొందరికి వ్యక్తిగత ఖాతాలు కూడా ఉన్నాయి. విధానానికి వ్యవస్థాపకుడు బాధ్యుడు; క్లయింట్ సమాచారంతో సంబంధం ఉన్న దేనికైనా క్లయింట్ సేవల విభాగాధిపతి ఆమోదం ఇస్తారు.

నమూనా నిబంధన, ఆమోదించిన సాధనాలు: "మీ సంస్థ ఖాతాతో ప్రవేశించి, [సహాయకుడు]లోని హార్బర్ లేన్ వ్యాపార కార్యస్థలాన్ని, మా కార్యాలయ సాఫ్ట్‌వేర్ సముదాయంలోని AI సదుపాయాలను మాత్రమే ఉపయోగించండి. సంస్థ లేదా క్లయింట్‌కు సంబంధించిన ఏ పనికీ వ్యక్తిగత ఖాతాలను ఉపయోగించవద్దు."

నమూనా నిబంధన, సమాచారం: "ఆమోదించిన సాధనాల్లో బహిరంగ సమాచారాన్ని, అంతర్గత సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. క్లయింట్ సేవల విభాగాధిపతి ఆ క్లయింట్‌ను, ఆ పనిని రిజిస్టర్‌లో ఆమోదిస్తే తప్ప, క్లయింట్ ఫైళ్లు, క్లయింట్ ధరలు లేదా గోప్యమైనదిగా గుర్తించిన ఏ సమాచారాన్నీ నమోదు చేయవద్దు. అభ్యర్థులు, సిబ్బంది లేదా కస్టమర్ల వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని ఎప్పుడూ నమోదు చేయవద్దు."

నమూనా నిబంధన, సమీక్ష: "AI సహాయంతో చేసిన పని క్లయింట్‌కు వెళ్లే ముందు, ఖాతా బాధ్యుడు ప్రతి వాస్తవిక వాదనను అవసరాల వివరణతో లేదా పేర్కొన్న మూలంతో పోల్చి తనిఖీ చేసి, మూలాన్ని నిర్ధారించలేని ఏ గణాంకాన్నైనా, ఫలితాన్నైనా, మద్దతు ప్రకటననైనా తొలగిస్తారు. AI సహాయంతో చేసిన పనికి కూడా ఇతర ముసాయిదాలకు వర్తించే ప్రమాణాలే వర్తిస్తాయి."

నమూనా నిబంధన, పైస్థాయికి తెలియజేయడం: "మీకు సందేహం ఉంటే, ఆపి [వ్యవస్థాపకుడి పేరు]ను అడగండి. వారు అందుబాటులో లేకపోతే [ప్రత్యామ్నాయ బాధ్యుడి పేరు]ను అడగండి. నియంత్రిత సమాచారం తప్పు సాధనంలోకి వెళ్లిందని మీకు అనిపిస్తే, అదే రోజు వారికి చెప్పండి. వెంటనే నివేదించినందుకు మీపై చర్య తీసుకోరు."

ఆ తర్వాత హార్బర్ లేన్, విధానంపై ఎవరినైనా సంతకం చేయమని అడిగే ముందు, ఒక నిజమైన పనిపై దాన్ని పరీక్షించింది: క్లయింట్ ఇచ్చిన వివరాలతో ప్రచార సారాంశాన్ని రూపొందించడం. ఆ పరీక్షలో ఒక లోటు బయటపడింది: క్లయింట్ బ్రాండ్ మార్గదర్శిని గోప్యమైనదిగా పరిగణించాలా లేదా అనేది ఎవరికీ తెలియలేదు. ఒక్కో ఖాతా బాధ్యుడు స్వయంగా నిర్ణయించుకునేలా వదిలేయకుండా, వ్యవస్థాపకుడు రిజిస్టర్‌లో ఒక నిబంధన చేర్చారు.

అనిశ్చితి, పొరపాట్లను విధానం ఎలా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి?

పొరపాటున సమాచారం వెల్లడైనా, ఆధారంలేని సమాధానం వచ్చినా, ఆమోదించిన పరిధికి ఇక సరిపోని కార్యప్రవాహం ఉన్నా నివేదించడానికి విధానం స్పష్టమైన మార్గం చూపాలి. నివేదించేవారికి భద్రత కల్పించాలి. ఏది ఆపాలి, ఎవరిని సంప్రదించాలి, బాధ్యుడి కోసం ఏ ఆధారాలను భద్రపరచాలో సిబ్బందికి తెలియాలి. సమాచార లేదా భద్రతా సమస్యల కోసం ఇప్పటికే ఉన్న విధానానికి విరుద్ధంగా సాధారణ ఘటనల నిర్వహణ విధానాన్ని కొత్తగా సృష్టించవద్దు; ఉన్న విధానాన్నే సూచించండి.

విధానాన్ని అమలు చేసే ముందు ఒక చిన్న చర్చా ఆధారిత సాధన చేయండి: ఎవరైనా పరిమిత ప్రాప్యత ఉన్న పత్రాన్ని అనుమతి లేని వ్యక్తిగత ఖాతాలో అతికించారు. ఉద్యోగి దాన్ని ఎలా నివేదించాలో కనుగొనగలరా? ఏ సేవను, ఏ ఖాతాను ఉపయోగించారో, సేవా ప్రదాత వద్ద తొలగింపుకు ఏ ఎంపికలు ఉన్నాయో బాధ్యుడికి తెలుసా? బయటపడిన లోటులను ఉపయోగించి, సరైన సమీక్షకులతో కలిసి అసలు ప్రక్రియను మెరుగుపరచండి.

దాన్ని అందరూ నిజంగా అనుసరించగలరని ఎలా నిర్ధారించుకుంటారు?

సంతకం చేసిన ధృవీకరణ ఆ వ్యక్తికి విధానం అందిందని చూపిస్తుంది; దాన్ని అన్వయించగలరని చూపించదు. వాస్తవికమైన పనిలో సాధన చేయడం ద్వారా ప్రజలు పరిమితులను నేర్చుకుంటారు: సూచనలో ఏ సమాచారాన్ని వదిలేయాలో నిర్ణయించడం, రూపొందించిన వాదనను దాని మూలంతో పోల్చి తనిఖీ చేయడం, తాము చేసిన సవరణను వివరించడం. ఉద్యోగులు చేసే పనికి సంబంధించిన నిర్దిష్ట ప్రమాదాల గురించి వారికి తెలియజేయాలని చెప్పేటప్పుడు యూరోపియన్ కమిషన్ ప్రశ్నలు–సమాధానాల్లో కూడా వివరించేది ఇదే.

మీ పనిలోంచి అనుమతించిన ఒక ఉదాహరణను, పరిమితులు ఉన్న ఒక ఉదాహరణను, స్పష్టత లేని ఒక సందర్భాన్ని బృందానికి వివరించండి. వాటి మధ్య తేడాను వివరించమని, సందేహాన్ని పైస్థాయికి తీసుకెళ్లే విధానాన్ని కనుక్కోమని ప్రతి ఒక్కరినీ అడగండి. ఆ తర్వాత విధానాన్ని మళ్లీ పరిశీలించి, నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో స్పష్టతనిచ్చిన ఉదాహరణలను జోడించండి.

ఆ సాధన దశ కోసం Tosheo.aiని రూపొందిస్తున్నారు. ప్రారంభ సమయంలో నిర్వాహకులు ఉద్యోగ పాత్రలను, బృందం ఉపయోగించే AI సాధనాలను ఎంచుకునేలా ప్రణాళిక ఉంది. ప్రతి అభ్యాసకుడు చిన్న స్థాయి నిర్ధారణ పరీక్ష రాస్తారు. పాఠాలు నిజమైన సాధనంలో స్వయంగా చేసే పనితో ముగుస్తాయి. కనిపించే మూల్యాంకన ప్రమాణాల ప్రకారం వాటిని అంచనా వేస్తారు. నిర్వాహకులకు నైపుణ్య పురోగతి, పూర్తి చేసిన వివరాలు కనిపించేలా ప్రణాళిక ఉంది; యథాతథ సంభాషణ రికార్డులు కాదు. ఇది మీ విధానాన్ని రాయదు లేదా అమలు చేయించదు; విధానం కోరే అలవాట్లను సాధన చేయడంలో వ్యక్తులకు సహాయపడటమే దీని ఉద్దేశం.

విధానం ఉపయోగకరంగా ఉండేలా ఎలా చూసుకుంటారు?

సాధనాలు, పథకాలు, ఒప్పందాలు లేదా పని విధానాలు మారినప్పుడల్లా, అలాగే కనీసం ఏడాదికి ఒకసారి నిర్ణీత తేదీన విధానాన్ని సమీక్షించండి. ఏ నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ఇంకా కష్టంగా ఉందో ఉద్యోగులను అడగండి. ఎవరూ అమలు చేయలేని విధానానికి మరింత స్పష్టమైన ఉదాహరణలు లేదా సమస్యను పైస్థాయికి తీసుకెళ్లే మెరుగైన మార్గం అవసరం; చదివినట్లు అంగీకరించడానికి మరో గుర్తుపెట్టె కాదు.

ఏ నియమం ప్రస్తుతం అమల్లో ఉందో ప్రజలకు తెలియడానికి, సంస్కరణ తేదీని, మార్పు గమనికను పైభాగంలో ఉంచండి. విక్రేత తన నిబంధనలను మార్చినప్పుడు లేదా క్లయింట్ ఒప్పందంలో AI నిబంధనను చేర్చినప్పుడు, వార్షిక సమీక్ష కోసం వేచి ఉండకుండా రిజిస్టర్‌లోని నమోదును నవీకరించి, ప్రభావితమయ్యే వారికి తెలియజేయండి.

ఏ సందర్భాల్లో ఈ మార్గదర్శిని సరైన పరిష్కారం కాదు?

రోజువారీ మేధోపరమైన పనులకు సిద్ధంగా లభించే AI సహాయకాలను ఉపయోగించే, సుమారు 5 నుంచి 200 మంది ఉన్న బృందాల కోసం ఈ విధానాన్ని రూపొందించాం. మీరు AI వ్యవస్థలను నిర్మిస్తున్నా లేదా విక్రయిస్తున్నా, వ్యక్తుల గురించి స్వయంచాలక నిర్ణయాలు తీసుకుంటున్నా, ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక సలహా లేదా న్యాయ సేవల వంటి కఠిన నియంత్రణలున్న రంగంలో పనిచేస్తున్నా, లేదా నిర్దిష్ట AI నిబంధనలతో కూడిన ఖాతాదారుల ఒప్పందాలు కలిగి ఉన్నా, ఇది ఒక్కటే సరిపోదు. అలాంటి సందర్భాల్లో విధానాన్ని ఖరారు చేయడానికి ముందు అర్హత కలిగిన నిపుణులతో న్యాయపరమైన, సమాచార రక్షణ సమీక్ష అవసరం. అధికారిక ముప్పు అంచనా కూడా అవసరం కావచ్చు.

ఇది సమాచార భద్రతా కార్యక్రమానికి ప్రత్యామ్నాయం కూడా కాదు. పాస్‌వర్డ్‌లు, పరికరాల భద్రత లేదా డేటా వర్గీకరణపై మీ కంపెనీలో ప్రాథమిక నియమాలు లేకపోతే, ముందుగా వాటిని సరిచేయండి; పునాది లేకుండా రూపొందించిన AI విధానం నిలబడదు.

మూలాలు, పరిధి

NIST AI RMF కార్యాచరణ మార్గదర్శిని: పాలన, 16 అక్టోబర్ 2026న తనిఖీ చేయబడింది ↗

ICO, AI మరియు డేటా రక్షణపై మార్గదర్శకాలు (సమీక్షలో ఉన్నాయి), 16 October 2026న తనిఖీ చేయబడింది ↗

ICO, AI మరియు డేటా రక్షణ ప్రమాదాల అంచనా సాధనాల సమాహారం (సమీక్షలో ఉంది), తనిఖీ చేసిన తేదీ 16 అక్టోబర్ 2026 ↗

ఐరోపా కమిషన్, AI అక్షరాస్యత - ప్రశ్నలు, సమాధానాలు, చివరిగా నవీకరించిన తేదీ 27 July 2026 ↗

NCSC, ChatGPT మరియు భారీ భాషా నమూనాలు: ప్రమాదం ఏమిటి?, 14 మార్చి 2023 ↗

Microsoft అభ్యాస వేదిక, Microsoft Copilot, Copilot Chatలో సంస్థ డేటా రక్షణ, తనిఖీ చేసిన తేదీ 16 October 2026 ↗