Identity & accès
Authenticate par institutionnel identity et respect existant permissions et sécurité classifications.
Gouvernance, connaissances et institutionnel valeur
Gouverner IA. Protéger Connaissances, Recherche et Valeur.
Bâtissez une gouvernance IA pratique couvrant la confidentialité, les politiques, l’approvisionnement, les risques, la supervision humaine, la propriété intellectuelle et l’utilisation responsable.
Le shadow-AI problème
Protéger institutionnel intelligence avant il leaves institutionnel contrôle
IA adoption peut passer faster que gouvernance. UN étudiant peut paste recherche material dans un assistant, un chercheur peut soumettre unpublished findings, un developer peut share proprietary code, un employee peut upload un interne rapport ou un engineer peut ask pour aider avec confidentiel specifications.
Ces actions sont often ordinary attempts à être productive, pas malicious behaviour. Mais depending sur le service, account, configuration, contractual Conditions et information concernées, ils peut créer questions involving confidentiality, Confidentialité, conservation, résidence des données, contractual obligations, trade-secret protection, patentability, cybersecurity et dossiers gestion.
Le réponse cannot être seulement “faire pas utiliser IA.” Institutions besoin approuvé alternatives cela sont utile suffisant à être adopted.
Gouverné environnement
Give personnes somewhere sûr à utiliser IA
UN souverain ou institutionally contrôlé environnement peut réduire le incentive à passer valuable information dans unmanaged services.
Approuvé modèles
Définir qui modèles et services sont approuvé pour qui information classes et charges de travail.
Information controls
Appliquer conservation, data-loss prevention, repository limites et approprié external-access restrictions.
Logging & audit
Dossier modèle accès, agent actions, approvals et pertinent opérationnel events.
Connaissances protection
Relier confidentiel repositories sans exposing plus information que un utilisateur ou charge de travail requires.
autorité humaine
Maintenir accountable owners dans contrôle de high-consequence décisions et exceptions.
Recherche et propriété intellectuelle
Protéger valeur avant il est formally classified
universités et organisations de recherche peut hold enormous concentrations de valeur: unpublished findings, sponsored recherche, patentable inventions, laboratory résultats, proprietary jeux de données, logiciel, algorithms, étudiant travail, secteur partnerships et technology-transfer possibilités.
Le valeur peut exist long avant anyone labels il propriété intellectuelle. Gouvernance therefore besoins à protéger pas seulement known information confidentielle, mais connaissances cela peut become valuable parce que de quoi chercheurs, étudiants et corps professoral sont dans le processus de discovering.
Gouvernance lifecycle
Politique doit relier à technique reality
Le objectif est à rendre good behaviour easier et exceptions visible.
Inventory
Identifier outils, utilisateurs, données classes, recherche obligations et existant IA utiliser.
Classify
Définir quoi peut être utilisé dans qui IA environnement et qui peut approve exceptions.
Permettre
Fournir sanctioned outils, formation et gouverné alternatives pour réel flux de travail.
Surveiller
Examiner adoption, incidents, modèle changes et information parcours.
Améliorer
Update controls comme technologie, contracts, recherche et organisationnel besoins evolve.
Poursuivre le parcours
Parcours connexes
Concret perspective
De compréhension à action concrète
Atkinson connects personnes, politiques, infrastructure et mise en œuvre donc chaque initiative peut avancer avec clarity, responsabilité et objectif.
Rendre gouvernance de l’IA Opérationnel
Bring le politiques, outils, information risques et flux de travail vous besoin à reconcile.
Demander un Gouvernance Séance d’informationAligned à actuel buyer demand
IA gouvernance, confidentialité & PI protection
Bâtir concret gouvernance autour données, acceptable utiliser, Confidentialité, propriété intellectuelle, modèles et responsabilité humaine.
IA acceptable-use politiqueIA Confidentialité évaluationgouvernance de l’IA cadreIA responsable formationRecherche & PI protectionShadow IA controls
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