AI düzenlemeden daha hızlı hareket ediyor ve bu da uyum ekipleri için fırsatlar ve riskler yaratıyor. Hükümetler yeni kurallar üzerinde çalışırken, işletmeler arkanıza yaslanıp bekleyemez.
Bu yardımda net güvenlik videosu, Matt Hillary, Drata’daki CISO, AI’nın yönetişim, risk ve uyumun rolünü nasıl değiştirdiğine, hassas verileri ele almaktan, uyumluluğu sürekli, uyarlanabilir bir süreç haline getirmeye kadar inceleyin.
Düzenleyiciler, AI’nın uygunluğa getirdiği riskleri ve fırsatları ele alacak kadar hızlı hareket ediyor mu?
Düzenleyiciler ilerleme kaydediyor, ancak AI inovasyonunun hızı ilerlemeye devam ediyor. Bu boşluk, resmi korkuluklar mevcut olmadan önce risklerin zaten ortaya çıktığı anlamına gelir. GRC büyüme ve güven için merkezi olduğundan, kuruluşlar düzenlemenin yetişmesini bekleyemezler. Liderler artık GRC programlarının risk azaltılmasının ötesine geçmesini bekliyorlar – yeni pazarların kilidini açan, satış döngülerini kısaltan ve güveni ölçekte güçlendiren güvenilir danışmanlar olarak hizmet ediyor.
NIST AI RMF ve ISO 42001 gibi çerçeveler zaten AI risklerini yönetmek için yapılandırılmış yollar sağlar ve ilkelerinin birçoğu (yani şeffaflık, açıklanabilirlik, sürekli gözetim) gelecekteki yasaları şekillendirebilir. Bunları şimdi benimseyerek, kuruluşlar sadece nihai düzenlemeye hazırlanmakla kalmaz, aynı zamanda proaktif güvenilirlik gösterirler. Kısacası: Düzenleyiciler zaman içinde yön sağlayacak olsa da, işletmeler şimdi bu standartlar zaten buradaymış gibi davranmalıdır.
Uyum ekipleri, yapay zekaya özgü düzenlemelerin yargı bölgeleri arasında farklılık göstereceği gerçeğine nasıl hazırlanmalıdır?
Yapay zekaya özgü düzenlemeler, gizlilik yasaları gibi yargı bölgelerinde büyük ölçüde değişecektir. Hazırlamak için, uyum ekipleri “küresel, yerel hızlı” bir zihniyet benimsemelidir: Evrensel ilkelerde bir temel oluşturun, daha sonra yerel gereksinimler ortaya çıktıkça hızla ayarlayın.
Yapay zeka riskleri doğal olarak küresel olduğundan, kanıtlanmış risk yönetimi uygulamalarını uygulamak (tanımlayın, değerlendirin, hafifletin ve monitör) coğrafyalar arasında istikrar sağlar. Bu, güvenlik, uyum ve gizlilik ilke tabanlı, işbirlikçi bir çerçeveye dönüştüğünde, kuruluşların her yeni kural ortaya çıktığında temel yaklaşımlarını elden geçirmeden ölçeklendirmelerini ve uyarlamalarını sağladığında etkilidir.
Son olarak, uyum programları risk ayarlamasını benimsemelidir. Gerçek zamanlı verilerin risk değerlendirmelerini yeniden şekillendirmesi gibi, uyumluluk sadece yıllık incelemelere güvenemez. Programlar, gelişen tehditlere, düzenlemelere ve kamu beklentilerine ayak uydurmak için yaşam, esnek ve sürekli olarak uyarlanabilir kalmalıdır.
Yapay zeka, uyumluluk ekiplerinin, özellikle hassas veya düzenlenmiş veri kümeleriyle veri gizlilik gereksinimlerini ele alma şeklini nasıl değiştirir?
Geleneksel sistemler verileri, genellikle tanımlanabilir ve keşfedilebilir özelliklerle öngörülebilir, iyi tanımlanmış şekillerde işler. Aksine, AI, büyük veri kümelerini opak yollarla işleyebilir ve verilerin nerede ve nasıl saklandığı ve nasıl kullanıldığı hakkında yeni sorular oluşturabilir. Liderler, modellerin ilk dağıtımın ötesine uzanan gözetim ile tarafsız, hesap verebilir ve şeffaf olmasını sağlamalıdır.
Birincisi, etik ve gizlilik boyutu var. AI sistemleri tarafsız, şeffaf ve hesap verebilir olmalıdır. Bunu başarmak, hem insan gözetimi hem de AI eğitim ve operasyonlarını körükleyen veri öğelerinin anlaşılmasını gerektirir. İkincisi, veri soyu ve amaç sınırlaması zorluğu var. Liderler sadece verilerin nerede olduğunu değil, AI modellerine nasıl aktığını ve bu modellerin bununla ne yapmasına izin verildiğini bilmelidir. Hassas veya düzenlenmiş veriler, açık bir gerekçe olmaksızın eğitim veya çıkarımda kullanılmamalıdır.
Belki de en önemlisi, doğrulama bir kerelik bir egzersiz olamaz. AI modelleri eğitildikçe gelişir, yani hem veri hem de kapsayıcı gizlilik uygulamaları sürekli olarak değerlendirilmelidir. Zaman içinde yasal ve uygun kullanımı sağlamak için sürekli izleme ve inceleme şarttır.
Uyum görevlilerinin yapay zeka odaklı veri işlemenin veri minimizasyonu ve yasal kullanım ilkeleri ile uyumlu olduğunu doğrulamak için hangi adımlar atmalıdır?
Diğer teknolojilerde olduğu gibi, kuruluşlar hangi veri öğelerinin AI modellerini eğittiğini, modellerin referans verebileceği veya alabileceği ve bu öğelerin nasıl kodlandığını bilmelidir. Bu, kuruluş tarafından depolanan, işlenen veya iletilen kişisel bilgiler için bir veri sözlüğü oluşturmak gibidir.
Oradan, uyum görevlileri AI’nın işletme genelinde nasıl ve nerede kullanıldığına dair görünürlük sağlamalıdır. AI, kanıt toplama ve gerçek zamanlı uyum raporlaması yoluyla bunu zaten destekleyebilir, ekiplerin boşlukları ve yanlış hizalanmış kullanımları manuel yöntemlerden daha hızlı algılamalarına yardımcı olabilir. AI modelleri geliştiğinden, doğrulama devam etmelidir. Bu, veri kullanımının zaman içinde yasal ve uygun kaldığını doğrulamak için sürekli izleme gerektirir.
AI uyumluluğu daha kolay, daha zor veya sadece farklı hale getirecek mi? Neden?
Dürüst cevap üçü. AI, yeni riskler ve yeni uyum çerçeveleri getirdiği için uyumluluğu daha da zorlaştıracaktır. Bu riskler ve bunları azaltmak için gereken kontroller, karar vermede önyargı, ölçekte veri sızıntısı ve model davranışında açıklanabilirlik eksikliği içerir. Uyum ekiplerini daha önce hiç karşılaşmadıkları sorunlarla uğraşmaya zorlar.
Aynı zamanda, AI en çok zaman alan görevlerin çoğunu düzene koyarak uyumluluğu kolaylaştıracaktır. Risk değerlendirmeleri, kanıt toplama, denetim hazırlığı ve üçüncü taraf anketlerin tümü otomasyon ve akıllı analizlerle hızlandırılabilir. Bir zamanlar gün veya haftalar süren şey artık saatler hatta dakikalar sürebilir. Ajanik AI kullanımı, yalın GRC ekiplerinin artan talepleri karşılama yeteneklerini daha da genişletecektir.
Ama en önemlisi, uyum dünyasının kendisi daha büyük ölçekte değişiyor. Zaman içinde anlık görüntüler ve periyodik incelemeler yerine uyumluluk, otomasyon ve AI tarafından desteklenen sürekli, uyarlanabilir bir disiplin haline geliyor. Gerçek zamanlı veriler sürekli risk değerlendirmesi ve dinamik ayarlama sağlar. Uyum, bir arka ofis işlevinden, hafifletmeye çalıştığı riskler kadar çabuk gelişen canlı bir sürece geçer.