Ker se umetna inteligenca vgrajuje v brskalnike, platforme SaaS, razširitve, kopilote in nastajajoče agentske delovne procese, organizacije potrebujejo novo plast upravljanja, ki deluje v trenutku interakcije.
Ta zahteva spreminja, kaj pomeni »dobro« v upravljanju umetne inteligence. Ocenjevanje ponudnikov mora preseči splošne obljube in se osredotočiti na konkretna, primerljiva merila na področju odkrivanja, ocene kontekstualnega tveganja, upravljanja na podlagi politik, izvrševanja v realnem času, možnosti revizije, operativne ustreznosti in pripravljenosti na prihodnost.
naše Vodnik za ponudbe za ocenjevanje rešitev za nadzor uporabe umetne inteligence je zasnovan tako, da pomaga vodjem na področju varnosti, skladnosti s predpisi in IT sistematično in vzporedno ocenjevati rešitve za nadzor uporabe umetne inteligence (AUC).
Zakaj uporabiti predlogo RFP za ocenjevanje ponudnikov nadzora uporabe umetne inteligence?
Nadzor uporabe umetne inteligence ni ena sama funkcija. Gre za niz zmogljivosti, ki morajo delovati v vseh načinih dostopa do umetne inteligence in njene uporabe ter nato vzdržati dejanske operativne omejitve.
Ta priročnik pomaga pospešiti raziskave, okrepiti odločitve in omogočiti varno uvajanje umetne inteligence v celotni organizaciji s standardizacijo vprašanj, na katera morajo ponudniki odgovoriti in kako morajo odgovoriti.
Na podlagi česa je treba oceniti platformo za nadzor uporabe umetne inteligence?
Vodnik je razdeljen na osem razdelkov, od katerih se vsak nanaša na določeno področje zahtev v programu upravljanja umetne inteligence v podjetju.
- Odkrivanje in pokritost z umetno inteligenco
Kako se uporaba umetne inteligence nenehno odkriva in spremlja na vseh dostopnih poteh in v vseh okoljih. - Ocena tveganja umetne inteligence in kontekstualna ozaveščenost
Kako rešitev v realnem času ocenjuje tveganje umetne inteligence z analizo vsebine pozivov, občutljivosti podatkov, identitete in konteksta dostopa. - Upravljanje uporabe umetne inteligence na podlagi politik
Kako so definirane in uveljavljene podrobne, kontekstualno ozaveščene politike za omogočanje, omejevanje ali blokiranje tveganih dejanj umetne inteligence. - Izvrševanje v realnem času v času interakcije
Kako se kontrole uporabljajo v trenutku interakcije z umetno inteligenco, preden so razkriti občutljivi podatki ali izvedena tvegana dejanja. - Spremljanje, opozarjanje in revizija
Kako se beleži, spremlja in revidira dejavnost umetne inteligence za podporo varnostnim operacijam, skladnosti s predpisi in odzivanju na incidente. - Arhitekturna ustreznost in operativna pripravljenost
Kako se kontrole umetne inteligence uporabljajo na mestu interakcije brez arhitekturnega ali operativnega bremena. - Uvajanje in upravljanje
Kako je rešitev uvedena, prilagodljiva in upravljana za različne uporabnike, brskalnike, naprave in okolja z minimalnimi operativnimi stroški. - Pripravljenost prodajalcev in zaščita pred prihodnostjo
Ocenjuje podporo prodajalcev, skalabilnost in sposobnost prilagajanja razvijajočim se tveganjem, orodjem in zahtevam upravljanja umetne inteligence.
Kaj v praksi pomeni »odkrivanje in pokritost z umetno inteligenco«?
Cilj je preprost. Vzpostaviti popoln in stalen pregled nad tem, kako se umetna inteligenca uporablja v celotni organizaciji.
V praksi priročnik spodbuja prodajalce, da dokažejo pokritost v različnih okoljih, brskalnikih in dostopnih poteh, ne pa da jih obidejo. Sprašuje, ali lahko prodajalec odkrije uporabo umetne inteligence v brskalnikih, aplikacijah SaaS, razširitvah, izvornih aplikacijah, integriranih razvojnih okoljih (IDE) in agentskih delovnih tokovih.
Priročnik sprašuje, ali prodajalec podpira širino, kjer se zdaj pojavlja umetna inteligenca, vključno z:
- Pokritost za več brskalnikov, vključno s Chrome, Edge, Safari, Brave, Arc in drugimi
- Zaznavanje in pokritost brskalnikov z umetno inteligenco, vključno z Atlas, Dia, Genspark, Comet in drugimi
- Nadzor stranske plošče v brskalnikih z umetno inteligenco
- Sposobnost razlikovanja med dejanji uporabnika in agenta ter njihovega nadzora
- Vgrajeno zaznavanje SaaS z umetno inteligenco znotraj platform, kot so CRM, e-pošta in orodja za sodelovanje
- Zaznavanje z umetno inteligenco v brskalniku za orodja, kot so ChatGPT, Claude in Gemini
- Zaznavanje z umetno inteligenco na namizju za izvorna orodja, kot sta ChatGPT in Copilot
- Zaznavanje in nadzor vtičnikov IDE
- Zaznavanje razširitev, vključno z razširitvami brskalnika, ki jih poganja umetna inteligenca in delujejo kot posredniki
Nato se preusmerijo na osnove upravljanja, ki se med evalvacijo pogosto preskočijo, čeprav spremenijo profil tveganja:
- Sankcionirana v primerjavi s senčno umetno inteligenco (BYOAI) in kako se zaznajo nepooblaščena orodja
- Pripisovanje uporabnikov za dejavnost umetne inteligence
- Preslikava in razlikovanje identitet, vključno s korporativnimi in osebnimi identitetami ter overjenimi in neoverjenimi identitetami
- Identifikacija vrste računa (poslovni ali osebni) in ali so podatki predmet usposabljanja modela
- Podpora za anonimni in zasebni način
- Vidljivost pogovorov, vključno s preteklimi in aktivnimi pogovori, pozivi in odgovori umetne inteligence
Kako ocenite tveganje in politiko brez ugibanja?
Priročnik ločuje oceno tveganja od izvrševanja politik, nato pa od prodajalcev zahteva, da pojasnijo oboje.
Cilj ocene tveganja je jasen.
Dajte prednost upravljanju umetne inteligence, ki temelji na dinamičnem tveganju in ne na statičnih predpostavkah.
To pomeni, da je treba oceniti, ali lahko rešitev upošteva način dostopa do umetne inteligence (brskalnik, razširitev, vgrajena SaaS, API, agent), zazna tvegane ali nepravilne vzorce uporabe umetne inteligence na podlagi vedenja in konteksta ter upošteva vlogo uporabnika, vrsto identitete, stanje naprave in kontekst seje.
Vključuje tudi oceno tveganja razširitve kot opredeljeno zahtevo.
Ali lahko analizirate vse razširitve brskalnika, ki jih namestijo uporabniki in jih poganja umetna inteligenca, in blokirate tvegane?
Tudi pri politiki je cilj ekspliciten.
Prevedite namen upravljanja v izvršljive kontrole v resničnem svetu.
Ta razdelek preverja, ali pravilniki dosežejo dejanja, pri katerih pride do izpostavljenosti, vključno s pozivi, nalaganji, kopiranjem/lepljenjem in odgovori. Prav tako preverja blokiranje občutljivih podatkov za osebne osebne podatke, zaščitene zdravstvene podatke in IP-je ter možnost zaznavanja in blokiranja vbrizgavanja pozivov v brskalnikih z umetno inteligenco.
Ne ustavi se pri enem samem ukrepu izvrševanja. Sprašuje se, ali prodajalci podpirajo več načinov izvrševanja, kot so Dovoli, Spremljaj, Opozori, Obidi z utemeljitvijo, Blokiraj in Redigiraj, ter ali je mogoče pravilnike dosledno uporabljati v vseh brskalnikih, SaaS, razširitvah in agentih.
Kako testirate izvrševanje v realnem času med interakcijo?
Priročnik obravnava nadzor časa interakcije kot ločeno področje ocenjevanja z jasnim ciljem. Nadzorujte tveganje umetne inteligence v trenutku, ko se pojavi.
Sprašuje, ali lahko rešitev v realnem času pregleda pozive, vnose, nalaganja in odgovore ter ali lahko uveljavljanje upošteva namen, identiteto in kontekst seje.
Prav tako preizkuša operativne realnosti, ki določajo, ali kontrole delujejo v praksi:
- Zaznavanje anomalij in uveljavljanje pravil za zlorabo, kršitve pravilnikov ali nenavadno vedenje
- Nemoteče kontrole, ki ne prekinjajo delovnih procesov ali zmanjšujejo učinkovitosti
- Kontrole, odporne proti obhodu, ki zmanjšujejo poskuse uporabnikov, da bi obšli pravilnike ali sprejeli neupravljane rešitve
- Vodenje uporabnikov z opozorili, pojasnili ali navodili v realnem času, kadar dejanja kršijo pravilnik
Kako odgovore prodajalcev spremenite v odločitev, ki jo je mogoče braniti?
Vodnik vključuje preprost postopek ocenjevanja, zasnovan za vzporedno primerjavo.
- Preglejte vsak razdelek, da boste razumeli zahteve.
- Razdelite RFP ponudnikom nadzora uporabe umetne inteligence, ki so uvrščeni v ožji izbor.
- Zahtevajte, da vsak prodajalec izpolni stolpec Odgovor za vsako zahtevo z:
Odgovor Da ali Ne
Podroben opis zmogljivosti in po potrebi navedba referenc - Ocenite in primerjajte odgovore, da ugotovite prodajalca, ki najbolje ustreza vašim potrebam glede upravljanja, varnosti, delovanja in produktivnosti.
Praktična vrednost je doslednost. Vsak prodajalec odgovarja na iste zahteve, v isti obliki, na istih področjih, z referencami.
Tako preideš od vtisov k dokazom.
Kaj bi morali storiti naprej?
Če je umetna inteligenca vgrajena v brskalnike, platforme SaaS, razširitve, kopilote in nastajajoče agentske delovne procese, potem mora upravljanje delovati v trenutku interakcije.
Ta priročnik standardizira merila za ocenjevanje, tako da je mogoče ponudnike dosledno in vzporedno ocenjevati glede na dejanske zahteve upravljanja umetne inteligence v podjetjih, vključno z odkrivanjem, ocenjevanjem kontekstualnih tveganj, upravljanjem na podlagi politik, izvrševanjem v realnem času, možnostjo revizije, operativno ustreznostjo in pripravljenostjo na prihodnost.
Prenesite vodnik za ponudbe za ocenjevanje rešitev za nadzor uporabe umetne inteligence
