확실한 내부 정책이 올바른 사용 이끈다··· 'AI 거버넌스' 정의에 필요한 7가지 질문
확실한 내부 정책이 올바른 사용 이끈다··· 'AI 거버넌스' 정의에 필요한 7가지 질문
더 많은 조직이 AI를 도입함에 따라 AI 사용의 정책과 절차를 문서화하는 작업도 매우 중요해졌다. AI 거버넌스를 효과적으로 정의하는 데 필요
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- AI를 사용해 달성하고자 하는 비즈니스 목표와 결과는 무엇인가?
- AI 거버넌스는 기업이 AI를 통해 달성하려는 목표와 기대 결과를 명확히 정의하는 것이 중요함
- AI 전략을 명확히 설정하여 관련 이해관계자들에게 구체적이고 실행 가능한 목표를 제시해야 함
- AI 사용 시 준수해야 할 규정과 컴플라이언스 요구 사항은 무엇인가?
- AI 시스템이 GDPR, HIPAA 등 데이터 보호법과 업계 규정을 준수하도록 거버넌스 구조를 구축해야 함
- 규정 변경 사항을 직원에게 지속적으로 알리고, 위험 관리에 대한 논의와 교육이 필요함
- 직원이 AI 도구와 모델에서 데이터 세트를 어떻게 사용할 것인가?
- AI 도구에서 회사 데이터를 어떻게 사용하고 관리할 것인지에 대한 지침이 필요함
- 데이터 규정 준수와 데이터 보안을 위해 명확한 가이드라인을 제공하고, 데이터를 적절하게 사용하도록 교육해야 함
- 생성형 AI를 지원하기 위해 조직의 데이터 거버넌스는 어떻게 변화해야 하는가?
- 데이터 카탈로그, 데이터 품질 등의 데이터 거버넌스를 확장하여 생성형 AI와 관련된 비정형 데이터 소스를 관리해야 함
- AI 훈련 데이터의 보호 및 데이터 보안을 강화하는 정책이 필요함
- 직원은 어떤 AI 코파일럿과 도구를 사용할 수 있는가?
- AI 도구의 사용 가능 범위와 사용 절차를 명확히 하여 비즈니스 리스크를 최소화해야 함
- AI 코파일럿과 도구 사용에 대한 모범 사례를 교육하고, 섀도우 IT 및 보안 리스크를 방지해야 함
- 직원은 AI 결과를 어떻게 검증할 것인가?
- AI 거버넌스는 AI 결과를 검증하는 방법과 절차를 명시해야 함
- RAG, LLM 등 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 검증하기 위한 테스트 및 검증 절차가 필요함
- 직원이 AI에 대해 자세히 알아보려면 어디로 가야 하는가?
- AI 거버넌스는 직원들이 AI 기술과 모범 사례에 대해 학습할 수 있는 기회를 제공해야 함
- 장기적인 교육 프로그램을 통해 생성형 AI 시대에 맞춘 비즈니스 모델 재구성과 디지털 혁신을 준비해야 함
- AI 거버넌스는 조직의 AI 운영 모델을 개발하고 위험을 관리하며, 비즈니스 혁신을 촉진하기 위한 필수적인 역할을 하며, 이를 통해 AI 사용의 명확한 방향을 제시할 수 있음
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