ഒരു കോർപ്പറേറ്റ് AI ഉപയോഗ നയം എങ്ങനെ എഴുതാം

നേട്ടങ്ങൾ:

• എട്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള പോളിസി ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക
• നാല്-ലെവൽ ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോഗ നിയമങ്ങൾ എഴുതുക
• നയം നടപ്പിലാക്കുകയും എൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് പിന്തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു

"അടുത്ത വെള്ളിയാഴ്ച ബോർഡിൽ അവതരിപ്പിക്കേണ്ട ഒരു AI നയം തയ്യാറാക്കുക" എന്ന ചുമതല ഒരു കംപ്ലയൻസ് ഓഫീസറുടെ മേശപ്പുറത്ത് വരുമ്പോൾ, പലരും ശൂന്യമായ സ്ലേറ്റിനെ ഭയപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു നല്ല AI നയം വാസ്തുവിദ്യാപരമായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആണ്: ഇതിന് പ്രവചിക്കാവുന്ന എട്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള ചട്ടക്കൂടുണ്ട്. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ആ അസ്ഥികൂടത്തിൻ്റെ വിഭാഗം ഓരോ വിഭാഗവും നിർമ്മിക്കുകയും അതിൻ്റെ ഹൃദയമായ ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണത്തിലേക്ക് ആഴ്ന്നിറങ്ങുകയും ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്രാബല്യത്തിൽ വരുത്തുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ കാണുകയും ചെയ്യും. വെള്ളിയാഴ്ച ഹാജരാക്കാവുന്ന മൂർത്തമായ രേഖ ഹാജരാക്കുകയാണ് ലക്ഷ്യം.

നയ രചനയുടെ സുവർണ്ണ നിയമം

ഒരു നല്ല പോളിസിയുടെ ഒറ്റ വാക്യ പരിശോധന ഇതാണ്: "ഒരു ജീവനക്കാരന് ഈ പ്രമാണം 10 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ വായിച്ച് 'എനിക്ക് എന്ത് ചെയ്യാൻ കഴിയും, എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയില്ല' എന്ന ചോദ്യത്തിന് വ്യക്തമായി ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയുമോ?" പ്രമാണം 30 പേജ് ദൈർഘ്യമുള്ളതും നിയമപരമായ ഭാഷയിൽ എഴുതിയതും കൃത്യമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നില്ലെങ്കിൽ, പരിശോധന പരാജയപ്പെടും. നയം ഹ്രസ്വവും മാതൃകാപരവും പ്രവർത്തനാധിഷ്ഠിതവുമായിരിക്കണം.

എട്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള അസ്ഥികൂടം

ചുവടെയുള്ള പട്ടിക തെളിയിക്കപ്പെട്ട AI നയ ചട്ടക്കൂടാണ്. ഓരോ സ്ഥാപനവും സ്വന്തം സന്ദർഭത്തിൽ ഇത് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു.

#

വിഭാഗം

എന്ത് ഉത്തരങ്ങൾ?

1

ഉദ്ദേശ്യവും വ്യാപ്തിയും

ആർക്കാണ്, ഏത് ടൂളുകളാണ് പോളിസി കവർ ചെയ്യുന്നത്?

2

നിർവചനങ്ങൾ

AI, ഷാഡോ AI, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ തുടങ്ങിയ പദങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?

3

റോളുകളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും

ആരാണ് അംഗീകരിക്കുന്നത്, ആരാണ് പരിശോധിക്കുന്നത്, ആരാണ് ഉത്തരവാദി?

4

ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണവും ഉപയോഗ നിയമങ്ങളും

ഏത് ഉപകരണത്തിൽ എന്ത് ഡാറ്റ നൽകാം?

5

അംഗീകൃത വാഹനങ്ങളും അംഗീകാര പ്രക്രിയയും

ഏതൊക്കെ വാഹനങ്ങൾ സൗജന്യമാണ്, പുതിയ വാഹനത്തിന് എങ്ങനെയാണ് അംഗീകാരം ലഭിക്കുന്നത്?

6

നിരോധിത ഉപയോഗങ്ങൾ

ഒരു സാഹചര്യത്തിലും എന്ത് ചെയ്യാൻ പാടില്ല?

7

മനുഷ്യ പരിശോധനയും സ്ഥിരീകരണവും

ഔട്ട്പുട്ട് എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കാം, ആരാണ് ഉത്തരവാദി?

8

ലംഘനം, അനുമതി, നടപ്പാക്കൽ

നിയമം ലംഘിച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും, എപ്പോഴാണ് പ്രമാണം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത്?

നുറുങ്ങ്: ആദ്യം ഈ എട്ട് തലക്കെട്ടുകളുള്ള ഒരു പേജിൽ പോളിസി ഫിറ്റ് ചെയ്യാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. വിശദാംശങ്ങൾ ചേർക്കുന്നത് പോലെ പോസ്റ്റ്-ലിങ്ക് ചെയ്യുക (അംഗീകൃത വാഹന ലിസ്റ്റ്, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഗൈഡ്). പ്രധാന വാചകം ചെറുതാണെങ്കിൽ, അത് കൂടുതൽ വായിക്കാൻ കഴിയും.

ഹൃദയം: നാല്-തല ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം

നയത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഭാഗം ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണമാണ്, ഏത് AI ടൂളിലേക്ക് ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ നൽകാമെന്ന് ഇത് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. നാല് ലെവലുകൾ പൊതുവായതും മതിയായതുമാണ്:

ലെവൽ

സാമ്പിൾ ഡാറ്റ

AI-യിലെ ഉപയോഗ നിയമം

തുറന്ന (പൊതു)

പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ബ്രോഷർ, പത്രക്കുറിപ്പ്

സൗജന്യം; അംഗീകൃത വാഹനങ്ങളിൽ പ്രവേശിക്കാം

വീട്ടിൽ

ആന്തരിക നടപടിക്രമം, മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പ് (വ്യക്തിപരം/രഹസ്യമല്ലാത്തത്)

കോർപ്പറേറ്റ് (കരാർ) വാഹനങ്ങളിൽ മാത്രം

രഹസ്യാത്മകം

ഉപഭോക്തൃ പട്ടിക, കരാർ, സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ

അംഗീകൃത കോർപ്പറേറ്റ് വാഹനം + മുഖംമൂടി മാത്രം; സ്വകാര്യ വാഹനങ്ങൾ നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു

പ്രത്യേകം/നിർണ്ണായകമായത്

ആരോഗ്യം, വംശം, മതം, ബയോമെട്രിക്സ്, ക്രിമിനൽ ഡാറ്റ

ചട്ടം പോലെ, അത് നൽകിയിട്ടില്ല; പ്രത്യേക അംഗീകാരത്തോടും നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനത്തോടും കൂടി മാത്രം

ആരോഗ്യം, ലൈംഗിക ജീവിതം, വംശം, വംശം, രാഷ്ട്രീയ അഭിപ്രായം, ദാർശനിക വിശ്വാസം, മതം, വിഭാഗം, വസ്ത്രധാരണം, അസോസിയേഷൻ/ഫൗണ്ടേഷൻ/യൂണിയൻ അംഗത്വം, ക്രിമിനൽ ശിക്ഷാവിധി, ബയോമെട്രിക്/ജനിതക ഡാറ്റ എന്നിവ: കെവികെകെ അധിക പരിരക്ഷ നൽകുന്ന സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ വിഭാഗമാണ് പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ. ഈ ഡാറ്റയുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് വളരെ കർശനമായ വ്യവസ്ഥകൾക്ക് വിധേയമാണ്; ഒരു AI ടൂളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മിക്കവാറും എല്ലായ്‌പ്പോഴും പ്രത്യേക നിയമപരമായ പരിഗണന ആവശ്യമാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: വർഗ്ഗീകരണ തീരുമാനങ്ങൾ

കേസ് 1 - ശമ്പളപ്പട്ടിക. "ശമ്പള അസമത്വ റിപ്പോർട്ട് വിശകലനം ചെയ്യാനും തയ്യാറാക്കാനും" 120 ജീവനക്കാരുടെ ശമ്പളം AI-ക്ക് നൽകാൻ എച്ച്ആർ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ആഗ്രഹിക്കുന്നു. പേയ്‌റോൾ രഹസ്യാത്മകവും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, കാരണം അതിൽ പേരും കുടുംബപ്പേരും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ശരിയായ തീരുമാനം: ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക ("തൊഴിലാളി-001" പോലുള്ള കോഡ് പേരുകൾ, വകുപ്പ് സംരക്ഷിക്കുക), അംഗീകൃത കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളിൽ മാത്രം നൽകുക. അജ്ഞാതമാക്കിയ 120 വരികൾ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയാണ് ചെയ്യുന്നത്; അസംസ്‌കൃത ശമ്പളപ്പട്ടിക ഒരിക്കലും വ്യക്തിഗത വാഹനത്തിലേക്ക് പോകുന്നില്ല.

കേസ് 2 - രോഗിയുടെ ചരിത്രം. ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ ഫെസിലിറ്റിയിലെ ഒരു നഴ്‌സ് രോഗിയുടെ ചരിത്രം സംഗ്രഹിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു പ്രത്യേക ഗുണനിലവാര ഡാറ്റയാണ്. നയമനുസരിച്ച്, വ്യക്തിഗത വാഹനത്തിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ കർശനമായി നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, ആരോഗ്യ ഡാറ്റയ്ക്ക് പ്രത്യേക കരാർ, നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനമുള്ള സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ മാത്രമേ ഇത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയൂ. വർഗ്ഗീകരണ പട്ടിക ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ ഈ വ്യത്യാസം കാണിക്കുന്നു.

കേസ് 3 - പ്രസ്സ് റിലീസ്. "സോഷ്യൽ മീഡിയയ്‌ക്കായി 5 വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ" മാർക്കറ്റിംഗ് AI-ക്ക് ഒരു പ്രസിദ്ധീകരിച്ച പ്രസ് റിലീസ് നൽകുന്നു. ഡാറ്റ തുറന്നിരിക്കുന്നതിനാൽ, നിയന്ത്രണങ്ങളൊന്നുമില്ല; അംഗീകൃത വാഹനത്തിൽ മടികൂടാതെ ജീവനക്കാരൻ ജോലി ചെയ്യുന്നു. ഒരു നല്ല വർഗ്ഗീകരണം അനാവശ്യമായ ഘർഷണം ഇല്ലാതാക്കുന്നു: ഇത് തുറന്ന ഡാറ്റയ്ക്ക് "ഇല്ല" എന്ന് പറയുന്നില്ല, സ്വകാര്യ ഡാറ്റയ്ക്ക് "നിർത്തുക" എന്ന് വ്യക്തമായി പറയുന്നു.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ഒരു ഡാറ്റയെ തരംതിരിക്കുമ്പോൾ, "ഒരു കഷണം വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പോലും അതിൽ ഉണ്ടോ?" "ഇത് സ്ഥാപനത്തെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കുമോ?" നിങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ചോദിക്കുക. ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റ് ബിസിനസ്സ് വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് വ്യക്തമാണെങ്കിലും അതിൽ ഒരു ഉപഭോക്തൃ നാമമുണ്ടെങ്കിൽ, ആ പ്രമാണം ഇപ്പോൾ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ വഹിക്കുകയും അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

നിരോധിത ഉപയോഗ വിഭാഗം

നയത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ വായിക്കപ്പെടുന്ന ഭാഗം സാധാരണയായി നിരോധനങ്ങളാണ്. അത് മൂർത്തവും മാതൃകാപരവുമായിരിക്കണം. സാധാരണ നിരോധനങ്ങൾ:

• അനുമതിയില്ലാതെ വാഹനത്തിൽ സെൻസിറ്റീവ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ (ആരോഗ്യം, ബയോമെട്രിക്സ് മുതലായവ) നൽകുക.
• വ്യക്തിഗത/വ്യക്തിഗത AI അക്കൗണ്ടുകളിലേക്ക് രഹസ്യാത്മക ഡാറ്റയോ കമ്പനി രഹസ്യമോ ​​നൽകുക.
• AI ഔട്ട്‌പുട്ട് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ നിയമപരമായ, മെഡിക്കൽ, സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• റിക്രൂട്ട്‌മെൻ്റ്, പ്രമോഷൻ, ക്രെഡിറ്റ് എന്നിവ പോലുള്ള ആളുകളെ ബാധിക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ AI-ക്ക് മാത്രം വിടുന്നു.
• ഒരു വ്യക്തിയായി ആൾമാറാട്ടം നടത്തുന്നതിനും തെറ്റായ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• അനുമതിയില്ലാതെ പകർപ്പവകാശമുള്ള ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുകയും പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടെംപ്ലേറ്റ് 1 — ഉദ്ദേശ്യവും വ്യാപ്തിയും വിഭാഗത്തിൻ്റെ ഔട്ട്‌ലൈൻ: "ഒരു [ഇൻഡസ്ട്രി] കമ്പനിക്ക് വേണ്ടിയുള്ള AI പോളിസിയുടെ 'ഉദ്ദേശ്യവും വ്യാപ്തിയും' വിഭാഗം എഴുതുക. അത് വ്യക്തമാക്കുക: പോളിസി ആരൊക്കെയാണ് (എല്ലാ ജീവനക്കാരും കൺസൾട്ടൻ്റുമാരും) ഏത് ഉപകരണങ്ങളും (ജനറേറ്റീവ് AI, കോഡ് അസിസ്റ്റൻ്റുമാരും) 'ഉത്തരവാദിത്തവും അനുസരണവും ഉള്ള ഉപയോഗം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക' എന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക. 150 വാക്കുകളോ അതിൽ കുറവോ, ലളിതമായ ഭാഷ."

ടെംപ്ലേറ്റ് 2 — ഒരു ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണ പട്ടിക സൃഷ്ടിക്കുക: "ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റ തരങ്ങളെ പൊതുവായ / പരിസരത്ത് / രഹസ്യസ്വഭാവമുള്ള / ഉടമസ്ഥതയുള്ളതായി തരംതിരിക്കുക, കൂടാതെ ഓരോന്നിനും AI ഉപയോഗ നിയമം നിർദ്ദേശിക്കുക: [ലിസ്‌റ്റ് ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ]. ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു 3-നിര പട്ടിക ആക്കുക: ഡാറ്റ തരം, ക്ലാസ്, AI റൂൾ. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്ത തരത്തിൽ '*നിയമപരമായ സ്ഥിരീകരണം' അടയാളം ഇടുക."

ടെംപ്ലേറ്റ് 3 — നിരോധിത ഉപയോഗങ്ങളുടെ ലിസ്റ്റ്: "KVKK-ന് വിധേയമായ ഒരു സ്ഥാപനത്തിന് ഇനം പ്രകാരം 'നിരോധിത ഉപയോഗങ്ങൾ' വിഭാഗം ഇനം എഴുതുക. ഓരോ ഇനത്തിലും ഒരു മൂർത്തമായ ഉദാഹരണം ഉൾപ്പെടുത്തണം ('ഉദാഹരണത്തിന്: ...'). കുറഞ്ഞത് 8 ഇനങ്ങളെങ്കിലും. ടോൺ: വ്യക്തവും അനിവാര്യവുമാണ്, എന്നാൽ യുക്തിസഹമാണ്."

ടെംപ്ലേറ്റ് 4 — ജീവനക്കാരുടെ സംഗ്രഹം (ഒരു പേജ്): "ജീവനക്കാരുടെ മേശകളിൽ തൂക്കിയിടാൻ ഈ 20-പേജ് AI നയം ഒരു പേജ് സംഗ്രഹമായി ചുരുക്കുക: 'നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും', 'നിങ്ങൾക്ക് കഴിയില്ല' എന്നീ കോളങ്ങൾ + 5 സുവർണ്ണ നിയമങ്ങൾ + ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനുള്ള വ്യക്തി. ലളിതവും ദൃശ്യപരവും അവിസ്മരണീയവുമാണ്."

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: “എൻ്റെ കമ്പനിയ്‌ക്കായി ഒരു AI നയം എഴുതുക, അത് എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളണം.”-> മോഡൽ 15 പേജുകൾ ജനറിക് ടെക്‌സ്‌റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു, അത് ആരും വായിക്കാത്തതും സ്ഥാപനത്തിന് അനുയോജ്യമല്ലാത്തതുമാണ്; ഡാറ്റ ക്ലാസുകളും അംഗീകാര പ്രക്രിയയും വ്യക്തമല്ല. ശക്തമായി: "ഞങ്ങൾ 80 പേരുടെ ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനിയാണ്, ഉപഭോക്തൃ വിലാസവും ഓർഡർ ഡാറ്റയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു 4-ലെവൽ ഡാറ്റ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടേബിളും 6 നിരോധിത ഇനങ്ങളും AI നയത്തിൻ്റെ ഒരു പേജ് ജീവനക്കാരുടെ സംഗ്രഹവും നിർമ്മിക്കുക. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയ്‌ക്കായി മാസ്‌കിംഗ് റൂൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്ത നിയമപരമായ പോയിൻ്റുകൾ ടിക്ക് ചെയ്യുക, ഞാൻ തീരുമാനിക്കട്ടെ." -> മോഡൽ സംക്ഷിപ്തവും ബാധകവും സന്ദർഭോചിതവും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ ഔട്ട്പുട്ട് നൽകുന്നു.

നയം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള നടപടികൾ

എഴുത്ത് അതിൻ്റെ പകുതിയാണ്; പോളിസിയെ ജീവനുള്ള നിയമമാക്കി മാറ്റുക എന്നതാണ് യഥാർത്ഥ ജോലി. ഘട്ടങ്ങൾ:

1. ഡ്രാഫ്റ്റ്: എട്ട് അധ്യായങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കുക, അനുബന്ധങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക.
2. ഓഹരി ഉടമകളുടെ അഭിപ്രായം: നിയമ, ഐടി, എച്ച്ആർ, ബിസിനസ് യൂണിറ്റുകളിൽ നിന്ന് രേഖാമൂലമുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക് നേടുക.
3. നിയമപരമായ അംഗീകാരം: KVKK-യ്‌ക്കുള്ള നിയമപരമായ/അനുസരണ ഒപ്പും നിയമനിർമ്മാണവും പാലിക്കൽ.
4. മുതിർന്ന മാനേജ്‌മെൻ്റ് അംഗീകാരം: പ്രമാണത്തെ ഒരു ഔദ്യോഗിക കോർപ്പറേറ്റ് നയമാക്കുന്ന ഒപ്പ്.
5. പ്രഖ്യാപനവും വിദ്യാഭ്യാസവും: എല്ലാവർക്കും ഒരു ചെറിയ സെഷൻ; ഒരു പേജ് സംഗ്രഹം വിതരണം ചെയ്യുക.
6. അംഗീകാര രേഖ: ജീവനക്കാരുടെ "ഞാൻ വായിച്ചു, ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു" എന്ന അംഗീകാരം സിസ്റ്റത്തിൽ സൂക്ഷിക്കുക.
7. അവലോകന ഷെഡ്യൂൾ: കുറഞ്ഞത് ഓരോ 6 മാസത്തിലും ഒരു അപ്‌ഡേറ്റ് തീയതി സജ്ജീകരിക്കുക.

നുറുങ്ങ്: പോളിസിയുടെ അവസാന പേജിൽ "പതിപ്പും തീയതിയും" ബോക്സ് ഇടുക. AI, നിയമനിർമ്മാണം എന്നിവ വളരെ വേഗത്തിൽ മാറുന്നു; ഏത് പതിപ്പാണ് സാധുതയുള്ളതെന്ന് അറിയുന്നത് ഒരു ഓഡിറ്റിൽ ജീവൻ രക്ഷിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പോളിസി വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയതും നിയമപരവുമായ ഭാഷയിൽ എഴുതുകയും അത് വായിക്കാൻ പറ്റാത്തതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണം ഒഴിവാക്കുകയും "ശ്രദ്ധിക്കുക" പോലുള്ള അവ്യക്തമായ ശൈലികൾ കടന്നുപോകുകയും ചെയ്യുക.
• സാധാരണ രഹസ്യാത്മക ഡാറ്റയുമായി ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗം ഡാറ്റ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു.
• ഒരു അംഗീകൃത വാഹന ലിസ്റ്റും അംഗീകാര പ്രക്രിയയും സൃഷ്ടിക്കാതെ നിരോധനം എഴുതുന്നത്.
• മൂർത്തമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകാതെ അമൂർത്തമായി വിലക്കുകൾ എഴുതുക.
• ജീവനക്കാരുടെ പരിശീലനവും അംഗീകാര രജിസ്ട്രേഷൻ ഘട്ടവും ഒഴിവാക്കി "ഞാൻ അത് ഇമെയിൽ വഴി അറിയിച്ചു."
• ഒരു അവലോകന ഷെഡ്യൂൾ സജ്ജീകരിക്കാതിരിക്കുകയും ഒരിക്കൽ പോളിസി എഴുതുകയും അതിനെക്കുറിച്ച് മറക്കുകയും ചെയ്യുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ഒരു നല്ല പോളിസി എട്ട് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു; അത് ഹ്രസ്വവും മാതൃകാപരവും പ്രവർത്തനാധിഷ്ഠിതവുമായിരിക്കണം.
• ഏത് ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഏത് ഡാറ്റയാണ് പോകുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന നാല്-തല ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണമാണ് ഇതിൻ്റെ ഹൃദയം.
• വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ പ്രത്യേക വിഭാഗങ്ങൾ (ആരോഗ്യം, ബയോമെട്രിക്സ് മുതലായവ) കർശനമായ നിയമത്തിന് വിധേയമാണ്; ചട്ടം പോലെ, AI ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.
• നിരോധിത ഉപയോഗങ്ങൾ മൂർത്തവും മാതൃകാപരവുമായിരിക്കണം; അംഗീകൃത ഉപകരണങ്ങളും അംഗീകാര പ്രക്രിയയും സഹിതം ഇത് നിർവചിക്കേണ്ടതാണ്.
• പോളിസി എഴുതിക്കഴിഞ്ഞാൽ, അത് ഓഹരി ഉടമകളുടെ അഭിപ്രായം, നിയമ, മാനേജ്‌മെൻ്റ് അംഗീകാരം, പരിശീലനം, പതിവ് അവലോകനം എന്നിവയിലൂടെ സജീവമായി നിലനിർത്തുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു സ്ഥാപനത്തിനായി എട്ട് വിഭാഗങ്ങളുള്ള അസ്ഥികൂടത്തിൻ്റെ (ഉദ്ദേശ്യവും വ്യാപ്തിയും, ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം, നിരോധിത ഉപയോഗങ്ങൾ) കുറഞ്ഞത് മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളെങ്കിലും കോൺക്രീറ്റായി പൂരിപ്പിക്കുക. നാല് ലെവലുകളുള്ള ഒരു ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണ പട്ടിക സജ്ജീകരിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷൻ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന എട്ട് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ തരങ്ങളെങ്കിലും സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുക; ഓരോന്നിനും ഒരു AI നിയമം എഴുതുക. തുടർന്ന് ആ മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളും ജീവനക്കാരുടെ മേശകളിൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്യാവുന്ന ഒരു പേജ് "നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും/നിങ്ങൾക്ക് കഴിയില്ല" എന്ന സംഗ്രഹത്തിലേക്ക് തിളപ്പിക്കുക. അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന് ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പോളിസി നടപ്പിലാക്കൽ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഏതൊക്കെയാണെന്നും അവ എങ്ങനെ മറികടക്കുമെന്നും ശ്രദ്ധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] എട്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള ചട്ടക്കൂട് ഞാൻ എൻ്റെ സ്ഥാപനത്തിന് അനുയോജ്യമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ നാല്-തല ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണ പട്ടിക പൂരിപ്പിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ പ്രത്യേക ഡാറ്റയെ വേറിട്ടതും കർശനവുമായ ഒരു നിയമത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.
• [ ] നിരോധിത ഉപയോഗങ്ങൾ ഞാൻ വ്യക്തമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ സഹിതം എഴുതി.
• [ ] അംഗീകൃത ടൂളുകളും അംഗീകാര പ്രക്രിയയും ഞാൻ വിവരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഒരു പേജ് ജീവനക്കാരുടെ സംഗ്രഹം തയ്യാറാക്കി.
• [ ] ഞാൻ ഒരു നിയമപരമായ അംഗീകാരവും അവലോകന ഷെഡ്യൂളും ആസൂത്രണം ചെയ്തു.