KVKK, duomenų privatumas ir saugus AI naudojimas

Pelnas:

• Galimybė naudoti kandidato ir darbuotojo duomenis pagal KVKK principus (paskirties limitas, duomenų minimizavimas)
• Galimybė apsaugoti asmeninius duomenis maskuojant/anoniminant ir saugiai pasirenkant įrankius
• Galimybė palaikyti atskleidimo, sutikimo ir saugojimo procesus naudojant dirbtinį intelektą, kad būtų galima apdoroti duomenis personalo srityje

Kandidatų CV, veiklos balai, informacija apie atlyginimą, rekomendaciniai komentarai, medicininės ataskaitos, drausminiai įrašai... HR yra jautriausių asmens duomenų sergėtojas įmonėje. Dirbtinio intelekto (DI) įrankių naudojimas su šiais duomenimis užtikrina didžiulį efektyvumą; bet tai taip pat sukuria rimtą teisinę ir etinę atsakomybę. Paprasčiausias visų kandidatų grupės CV įklijavimas į atsitiktinį įrankį gali virsti duomenų pažeidimu per kelias minutes. Šiame skyriuje sužinosime, kaip dirbtinio intelekto naudojimą žmogiškųjų išteklių srityje paversti suderinamu, saugiu ir patikimu pagal KVKK (asmens duomenų apsaugos įstatymą).

Keletas terminų: Asmens duomenys – tai bet kokia informacija apie fizinį asmenį, kurio tapatybė yra nustatyta arba gali būti nustatyta (vardas, pavardė, asmens kodas, el. paštas, net unikalus CV tekstas). Ypatingos kokybės (neskelbtini) duomenys yra ypač saugomi duomenys, tokie kaip sveikata, religija, seksualinis gyvenimas, teistumas, narystė sąjungoje. Duomenų valdytojas yra institucija (Jūsų įmonė), kuri nustato duomenų tvarkymo tikslą. Anonimizavimas reiškia duomenų sukūrimą taip, kad jų jokiu būdu nebūtų galima susieti su asmeniu. Maskavimas (slapyvardis) – tai identifikatorių pakeitimas pseudonimais (1 kandidatas, 2 kandidatas); Jis yra silpnesnis nei anonimiškumas, bet yra pakankamas daugumai analizių.

Pagrindiniai KVKK principai ir jo ekvivalentas žmogiškųjų išteklių srityje

Bendrieji KVKK principai taip pat privalomi naudojant AI. Kad sandoris būtų teisėtas, jis turi atitikti šiuos principus:

principu

Reikšmė HR

Teisėtumas ir sąžiningumas

Ar yra teisinis duomenų tvarkymo pagrindas (sutartis, teisėtas interesas, aiškus sutikimas)

Tikslo apribojimas

Naudokite duomenis tik tuo tikslu, dėl kurio jie buvo surinkti (nenaudokite įdarbinimo duomenų rinkodarai)

Duomenų sumažinimas

Tiek duomenų, kiek reikalauja darbas; neduok per daug modeliui

tikslumu

Įsitikinkite, kad duomenys yra atnaujinami ir tikslūs

saugojimo limitas

Neribotas saugojimas; Sunaikinti nebereikalingus duomenis

Saugumas

Apdorokite duomenis taikydami atitinkamas technines ir administracines apsaugos priemones

Atsargiai: Visus kandidato grupės CV įklijavimas į bendrąjį AI įrankį be garantijos, kad įmonės duomenys bus išsaugoti, yra rimtas pavojus KVKK. Tie duomenys gali būti saugomi modelio tiekėjo paskyroje ir netgi naudojami mokymuose tam tikromis aptarnavimo sąlygomis. Įmonės / patvirtinti įrankiai, duomenų tvarkymo sutartys (DPA) ir anonimiškumas / maskavimas, kai tik įmanoma, yra būtini dirbant su asmens duomenimis.

Saugaus naudojimo žingsniai

1. Pasirinkite įrankį. Pasirinkite įrankius, kurie yra įmonės, turi duomenų tvarkymo sutartį ir siūlo galimybę „naudoti mano duomenis švietime“.
2. Sumažinti duomenis. Pateikite minimalius analizei reikalingus duomenis; pašalinti perteklių.
3. Užmaskuoti/anonimizuoti. Pakeiskite vardą, ID, kontaktą, visą gimimo datą slapyvardžio reikšme arba diapazonu.
4. Apriboti tikslą. Tvarkyti duomenis tik tuo tikslu, dėl kurio jie buvo surinkti.
5. Laikykitės tako. Įrašykite, kokie duomenys buvo tvarkomi, kokiu tikslu ir kokiu įrankiu.
6. Pateikite žmogaus pritarimą. Leiskite žmogui priimti sprendimą, kuris jį paveiks.

Prieš vertindami toliau pateiktą CV, užmaskuokite asmeninius duomenis:- Vietoj vardo nurodykite „Kandidatas“, pateikite kontaktinę informaciją [REDACUOTA]- Vietoj gimimo datos naudokite amžiaus intervalą (pvz., 30–35) Apibendrinkite, ar mokyklos / įmonės pavadinimas gali sukelti diskriminaciją, tada padarykite struktūrinę santrauką tik pagal su darbu susijusius kriterijus.

Anonimizavimo ir maskavimo praktika

Daugumą žmogiškųjų išteklių analizės galima atlikti nenustačius asmens. Analizės logika nesikeičia, asmens duomenys neatskleidžiami:

Silpnas (rizikingas): įklijuojami duomenys su tikruoju vardu, ID, padaliniu ir visu atlyginimu. Stiprus (saugus): koduokite žmones kaip „Asmuo 1/2/3“, vietoj gimimo datos naudokite amžiaus intervalą, grupę (pvz., 40–50 tūkst.), o ne visą atlyginimą. Vietoj vietos naudokite regioną, o ne tikslią datą, o mėnesį / metus.

AI taip pat padeda rengti KVKK dokumentus, tokius kaip paaiškinamas tekstas ir saugojimo laikotarpis, bet vėlgi, tik juodraštis:

Jūsų vaidmuo: duomenų privatumo asistentas. Užduotis: Parašykite kandidato informacinio teksto JURAŽĄ, skirtą įdarbinimo procesui. Turinys: kokie duomenys bus tvarkomi, kokiu tikslu, kokiu teisiniu pagrindu, kiek laiko bus saugomi, kokios yra kandidato teisės. Taisyklė: teisinius teiginius pažymėkite žyma [VERIFY TO KVKK EXPERT]; tam tikras laikotarpis/prekė NESUklastokite. Tai yra juodraštis, o ne galutinis tekstas.

Trys mini dėklai

1 atvejis – siaurai išvengtas pažeidimas. Darbuotojas ruošėsi įklijuoti 60 CV į savo asmeninę transporto priemonės paskyrą iš karto. Įsikišo komandos vadovas; Procesas buvo perkeltas į įmonės įrankį su DPA, o CV buvo užmaskuoti ir apdoroti. Taip buvo išlaikytas ir efektyvumas, ir pašalinta galimo pažeidimo bei administracinės baudos rizika.

2 atvejis. Tikslo ribos pažeidimas. Vėliau viena įmonė rinkodaros kampanijoje panaudojo kandidatų el. laiškus, surinktus įdarbinimui. Tai buvo „tikslo ribojimo“ principo pažeidimas ir buvo skundžiamas. Po incidento HR įgyvendino taisyklę, pažyminčią kiekvieno duomenų rinkinio paskirtį ir užkertančią kelią piktnaudžiavimui.

3 atvejis – saugojimo limitas. Organizacija daugelį metų saugojo kandidatų, kurie nebuvo įdarbinti, CV. Suderinti duomenys, paskirtis ir saugojimo laikotarpis su AI varoma inventoriumi; Baigę galioti duomenys buvo įtraukti į naikinimo planą. Taip buvo laikomasi ir įstatymais nustatyto saugojimo limito, ir sumažinta nereikalinga rizika.

Silpnas raginimas / stiprus raginimas

Silpnas raginimas: įvertinkite šių kandidatų informaciją. [tikras vardas, Turkijos ID, atlyginimas, visas CV]

Rezultatas: nesaugiai tvarkomi jautrūs asmens duomenys; KVKK pažeidimo ir duomenų nutekėjimo rizika.

Galingas raginimas: [užmaskuoti duomenys (1/2 kandidato, amžiaus intervalas, atlyginimų grupė) + objektyvus limitas + "tik su darbu susiję kriterijai" + įmonės / patvirtintas įrankis + žmogaus patvirtinimo įvertinimas]

Rezultatas: ta pati analitinė galia, neatskleidžiant asmens duomenų; ginamas ir teisėtas procesas.

Patarimas: prieš pateikdami duomenis dirbtiniam intelektui, patikrinkite: „Ar nutekėjus ši ekrano kopija būtų pažeista kažkieno privatumui? Jei atsakymas yra „taip“, užmaskuokite tuos duomenis arba nepateikite jų visai. Jei abejojate, nuspręskite sumažinti duomenis iki minimumo.

Dažnos klaidos

• Neapdorotų asmens duomenų pateikimas neapsaugotam įrankiui. Treniruotėse naudojamos transporto priemonės be DPA yra rizikingos.
• Maskavimo praleidimas. Vardas/TC/visa data daugelyje analizių nereikalingas; jį pašalinti.
• Piktnaudžiavimas. Nenaudokite įdarbinimo duomenų jokiems kitiems tikslams, pavyzdžiui, rinkodarai.
• Neribotas saugojimas. Įdėkite duomenis, kurių tikslas nebėra naikinimo plane.
• Nepakankamas jautrių duomenų įvertinimas. Sveikatos/bausmių/religijos duomenys yra papildomai apsaugoti; Venkite įsitraukti į AI.
• Nepalikite pėdsakų. Jei neįrašote, ką darote su kokiais duomenimis, jūs negalite būti tikrinami.

Apibendrinant

• Asmens duomenys HR (CV, veiklos rezultatai, atlyginimas, sveikata) patenka į KVKK taikymo sritį; DI naudojimui taip pat taikomi šie principai.
• Pasirinkite įmonės/patvirtintus įrankius, kurie turi DPA ir nenaudoja Jūsų duomenų treniruotėse; Neįklijuokite neapdorotų duomenų į bendruosius įrankius.
• Tikslo ribojimas ir duomenų sumažinimas: tvarkykite tik tuos duomenis, kurių reikia tam tikslui, kuriam jie buvo surinkti.
• Užmaskavimas ir anonimiškumas užtikrina, kad dauguma analizių būtų saugios; Vietoj vardo/TC/visos datos naudokite slapyvardį ir diapazoną.
• AI rengia atskleidimo, sutikimo ir saugojimo dokumentų juodraščius; Kreipkitės į KVKK ekspertą, kad patikrintų teisinius duomenis ir palikite asmeniui įtakos turintį sprendimą.

Taikymo užduotis

Paimkite turimą CV arba darbuotojo įrašą (arba išgalvotą). Pirmiausia jame surašykite asmens duomenų laukus ir paklauskite „ar tai reikalinga analizei? už kiekvieną. Atsakykite į klausimą. Sukurkite saugią versiją pašalindami nereikalingus ir užmaskuodami būtinus (Kandidatas, amžiaus grupė, atlyginimų grupė). Leiskite dirbtiniam intelektui parengti su darbu susijusią suvestinę, kurioje būtų tik šie užmaskuoti duomenys. Taip pat paruoškite trumpą kandidato prospektą ir pažymėkite teisinius pareiškimus kaip „patikrinti“.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Ar naudojamas įrankis turi įmonės / patvirtintą ir DPA sertifikatą?
• [ ] Ar duomenys yra sumažinti (tik privalomi laukai)?
• [ ] Ar užmaskuoti identifikatoriai, pvz., vardas / ID / visa data?
• [ ] Ar ypatingos kokybės (sveikatos, kriminaliniai, religiniai) duomenys neįtraukiami į procesą?
• [ ] Ar duomenys naudojami tik tuo tikslu, kuriam jie buvo surinkti?
• [ ] Ar nustatytas saugojimo laikotarpis ir naikinimo planas?
• [ ] Ar galutinis sprendimas turi įtakos asmeniui žmoguje?