Aşağıda, BT ve dış kaynak kullanımı endüstrilerine yönelik yaklaşık 52 yıllık hukuki danışmanlık deneyimimize ve yeni BT altyapısı, teknolojileri, sistemleri, uygulamaları ve iş süreçleri dalgalarına uyum sağlamak için dış kaynak kullanımı ilişkilerinin ve anlaşmalarının nasıl geliştiğini gördüğümüz birleşik deneyimimize dayanmaktadır.
Dış kaynak kullanımı ilişkisinde müşterilerin odaklandığı temel alanlara ve sözleşmelerin nasıl gelişmesi gerektiğine geniş bir şekilde bakıyoruz. Sağlayıcıların elbette sözleşmelerini (müşteri şartlarına göre çalışmıyorlarsa) ve (eğer çalışıyorlarsa) müşteri teklif taleplerine (RFP’ler), müzakere pozisyonlarını ve sözleşme şartlarını buna göre şekillendirmeleri gerekecektir.
Sözleşme öncesi hukuki hazırlık
Yapay zeka (AI) entegrasyonunun mevcut uygulamalarınız ve platform(lar)ınızın lisanslı varlıkları üzerindeki gerçek ve potansiyel etkilerini anladığınızdan emin olun. Örneğin, yasal açıdan bakıldığında, yazılım ve platform lisanslarınızın bu tür bir kullanıma izin verdiği varsayıldığında, sağlayıcınızın botları veya yapay zeka sanal kullanıcılarının ek lisanslara ihtiyacı olacak mı?
Sağlayıcı pazarını ve inceleme ve RFP aşamalarında çözüm ihtiyaçlarınızı en iyi şekilde karşılayabilecek kişileri araştırdıktan sonra, onların yanıtlarını sözleşmeye dahil ettiğinizden emin olun.
İlişki bazlı ve ilişkisel sözleşmeler
Yapay zeka entegrasyonunun mevcut ve gelecekteki faydalarını gerçekleştirmek için, deneyime dayalı ölçüm ve sonuçlara dayalı olarak her iki taraf için de sözleşme yükümlülüklerine dönüştürülen üst düzey stratejik ve taktik hedefler de dahil olmak üzere sağlayıcıyla yaşam boyu stratejik, sözleşmeye dayalı ve ticari ilişkiye odaklanın .
Yeni yönetişim yaklaşımları ve mekanizmaları
Yapay zeka ile ilgili spesifik raporlama, değerlendirme ve ortak eylem de dahil olmak üzere resmi ve ilişkisel yönetişim yoluyla yapay zeka yeniliklerini ve faydalarını teşvik edin. İhtiyacınız olan her şeyin taslağını resmi hukuk dilinde hazırlamaya çalışmadan önce sağlam ama esnek bir yönetim modeli seçin ve sağlayın.
Sözleşmeye bağlı başarı faktörleri ve ölçümü
Dış kaynak hizmetlerinin daha “geleneksel” unsurları için metrik tabanlı hizmet düzeyleriyle birlikte yapay zeka ile ilgili ve deneyim odaklı hizmet düzeyleri tasarlayın ve uygulayın.
Çıktı ve sonuçlara dayalı spesifikasyonlar oluşturun ve uygulayın.
Yapay zeka entegrasyonunun faydalarını hizmet değer zincirinin yukarısında mı yoksa aşağısında mı konumlandıracağınıza ve resmileştireceğinize karar verin.
Fiyatlandırma
Çıktı ve iş sonuçlarına dayalı fiyatlandırma uygulayın.
Her iki taraf için de dengeli risk düzeylerine sahip kazanç paylaşımı ve acı paylaşımı mekanizmalarını göz önünde bulundurun.
Geliştirme, entegrasyon ve uygulama için proje bazlı fiyatlandırma üzerinde anlaşmaya varın. Sağlayıcının maliyet azaltma taahhütlerini ekleyin.
Artık ihtiyaç duyulmadığında FTE fiyatlandırmasından ve girdiye dayalı fiyatlandırma mekanizmalarından uzaklaşılması.
Yeni sözleşmeye bağlı hizmetler ve yükümlülükler
Sağlayıcıya tüm süreçlerin sorumluluğunu alma ve bunları dönüştürme yetkisi vermek için, sağlayıcıya verilecek uçtan uca süreçleri belirtin; aksi halde süreç öğeleri müşteri personeline devredilebilir.
Maliyeti aranızda paylaştırılarak, sağlayıcının yapay zeka gözetimi, raporlaması ve iyileştirmesi için yeni dış kaynaklı görevler oluşturun.
Sağlayıcının sözleşmeye bağlı olarak denetim önerilerini düzeltmesi istendiğinde yapay zeka geliştirme, entegrasyon ve çıktılara ilişkin bağımsız üçüncü taraf denetimlerini göz önünde bulundurun.
Siber, bilgi güvenliği ve gizlilik
Eğitim veri kümelerine ve veri çıktılarına erişim yoluyla hassas kurumsal bilgilerinizin olası sızıntısının yanı sıra yapay zeka ile ilgili siber ve bilgi güvenliği risklerinin ek etkisini ölçmeye çalışın. Bilgi güvenliği koşullarınızı buna göre yükseltin.
Uygun olması halinde, kurumsal veri giriş ve çıkışlarınızın kullanımını, bu verilerin türetilmesi veya bu verileri içeren çıkarımlar da dahil olmak üzere engelleyin veya kısıtlayın.
Kıyaslamada yenilikçi yaklaşımlar
İlişkisel bir yaklaşım doğrultusunda, yapay zekanın pazardaki ilerlemesini ve dağıtımını ölçmek için kıyaslama koşullarınızı yenileyin ve teslimatların belirtilen (ve üzerinde anlaşmaya varılan) pazar karşılaştırıcılarıyla eşleşmediği durumlarda sonuçları kabul edin. Olumsuz kıyaslama bulgularına yönelik “geleneksel” sözleşme çözümlerinden kaçının; ancak sağlayıcının, mutabakata varılan pazar karşılaştırıcılarıyla eşleşmesi için bir düzeyde uygulanabilir teşvik olması gerekir.
Daha dinamik değişim yönetimi
Yeni dış kaynak kullanımı düzenlemeleri için, her durumda resmi bir değişikliğe gerek kalmadan, yapay zeka dağıtımını kolaylaştırmak ve yapay zeka teknolojilerinde ve süreçlerinde gelecekteki değişiklikleri getirmek için esnek ve fiyatlı değişiklik yönetimi hükümlerini göz önünde bulundurun.
Yasa ve düzenlemelere uyum
Mevcut “gölge yapay zeka yasaları” mahkemeler ve düzenleyiciler tarafından çeşitli yapay zeka sistemleri ve süreçlerine uygulanacak şekilde bulunacak. AI sistemlerini ve süreçlerini düzenlemek için GDPR/UKGDPR gibi mevcut yasalar uygulanacaktır. Sektör düzenleyicileri (örneğin finansal hizmetler ve kritik ulusal altyapı pazarları) tarafından yeni, yapay zekaya özgü kurallar ve bağlayıcı kılavuzlar getirilecektir. AB’nin Yapay Zeka Yasası gibi yeni düzenlemeler de kabul edilecek ve geliştirilecek. Bu nedenle, yasal uyumluluk ve bunun maliyeti sorumluluğunu sizinle sağlayıcı arasında nasıl ve ne ölçüde dağıtmanız gerektiğini düşünün.
Sağlayıcınızın, henüz sözleşme yapılmamış yapay zekayı dağıtma konusunda şeffaf olmasını ve bu dağıtımın etkisi konusunda size açık olmasını ve bunu yapmadan önce resmi onayınızın alınmasını isteyin.
Tedarik zinciri yönetimi
Sağlayıcınızın üçüncü taraf tedarik zincirinin görünürlüğüne ve operasyonel ve sözleşmeye dayalı yönetimine sahip olduğunuzdan emin olun (tedarik zincirinde kimler malzeme veya potansiyel olarak dışarıdan sağlanan malzeme hizmetlerini desteklemek için yapay zeka kullanıyor ve hangi yapay zekayı kullanıyorlar?)
Fikri mülkiyet sahipliği ve kullanımı
Arka plan teknolojilerindeki ve özellikle her biriniz tarafından sağlanan verilerdeki (örneğin, üretken yapay zekayı eğitmek için kullanılan veri kümeleri) ilgili fikri mülkiyet haklarını (IPR) siz ve sağlayıcı arasında paylaştırıp kabul ederek başlayacaksınız.
Bunun ötesinde, geliştirilen, entegre edilen ve dağıtılan yapay zeka sistemleri ve süreçlerinde ya fikri mülkiyet haklarına sahip olmak isteyeceksiniz (ilgili yapay zeka sistemlerinin yapısı göz önüne alındığında veya iş anlayışı açısından uygulanabilirse) veya en azından tam olarak faydalanmak isteyeceksiniz. .
Mümkünse, yasal gereklilikler varsa ya da örneğin aşağıdaki nedenlerden dolayı bunu yapmak için kanıtlanabilir bir stratejik ihtiyaç varsa, hem girdi hem de çıktı olarak kullanılan yapay zeka öğelerinin ve veri kümelerinin mülkiyetini yasal olarak talep edebilirsiniz. Yapay zekanın ve verilerin hassasiyeti, ticari değeri veya pazarda farklılaştırıcı doğası.
Üçüncü taraf fikri mülkiyet hakları ihlali iddiaları riski nedeniyle, örneğin Getty Images’ın ABD ve Birleşik Krallık’ta Stability AI’ye karşı açtığı mevcut davada olduğu gibi ve New York Times OpenAI’ye karşı bir dava açtığınızda, bu tür iddialara ilişkin sorumluluğu, olağan şekilde tazminatlarla desteklenen şekilde dağıtmalısınız. Çoğu durumda sorumluluğun karşılıklı olmasını bekliyoruz.
Çıkışı planlama
Tedarikçi tuzağından nasıl kaçınacağınızı planlayın. Dış kaynak kullanımının sona ermesi üzerine, yapay zeka entegreli hizmetleri en azından bir süreliğine kullanmaya devam etmek isteyebilir veya buna ihtiyaç duyabilirsiniz. Alternatif olarak, yapay zekayı dış kaynaklı hizmetlerin bir parçası olarak kullanarak veya alternatif sağlayıcıdan benzer hizmetleri alarak alternatif hizmet tedariği yoluyla sürekliliğe sahip olabileceğinizi bilmek isteyeceksiniz.
Elbette bunların çoğu, orijinal dış kaynak kullanımında yer alan yapay zeka sistemlerinin, süreçlerinin ve veri kümelerinin türüne ve bu sürekliliği güvence altına almanın teknik, operasyonel ve ticari fizibilitesine ve karmaşıklığına bağlı olacaktır. Anahtar, orijinal dış kaynak kullanımı sırasında üretilenler de dahil olmak üzere verilerin sürekliliği olacaktır.
Sorumluluk tahsisi
Yapay zekanın dış kaynaklı hizmetlere entegre edilmesi, hem müşteriyi hem de sağlayıcıyı yeni risklere ve yükümlülüklere maruz bırakacaktır. Bunlar arasında siber ve bilgi güvenliği ihlalleri, yazılım ve veri ihlalleri yoluyla üçüncü taraf fikri mülkiyet hakları ihlalleri, yapay zekanın hakları ihlal ettiği veya düzenlemelere uygun olmadığı tespit edilen üçüncü taraf ve düzenleyici iddialar ve kusurlu yapay zekayı düzeltme maliyetleri için daha geniş kapsam yer alacak. sistemler ve süreçler.
Mevcut süreçlerde ve verilerde bulunan kusurlardan veya duruma neden olan veya katkıda bulunan kusurlardan (şu anda “yardım etkinliklerinde” veya dış kaynak kullanımı sözleşmelerinde benzer şekilde görüldüğü gibi) sorumlu olduğunuz durumlarda, geri ödeme de dahil olmak üzere, sağlayıcının sorumluluktan kurtulmasına izin vermeyi düşünmelisiniz.
Ancak sonuçta sorumluluğun tahsisi ve kapsamı orantılı olmalı ve yapay zekanın dış kaynak kullanımına entegrasyonu ve dağıtımı konusunda caydırıcı olmamalıdır.
Bunlar müşterilerin ve sağlayıcıların dikkate alması, müzakere etmesi ve belgelemesi gereken temel alanlardan bazılarıdır. Yapay zeka ve özellikle dış kaynak kullanımında yapay zeka geliştikçe şüphesiz daha fazlası olacak veya bunlar farklı şekilde ele alınabilir.
• Birinci bölümü de okuyun: Yapay zeka ve dış kaynak kullanımı, gelecek nedir? •
Simon Bollans, Stephenson Harwood’un teknoloji ve dış kaynak kullanımı uygulamalarının ortağı ve başkanıdır. BT işlemlerine, dış kaynak kullanımına ve gelişen teknolojilere odaklanmaktadır. Karmaşık BT ve yönetilen hizmet düzenlemeleri, BPO/BT dış kaynak kullanımı, sistem entegrasyonu ve dijital dönüşüm projeleri konularında danışmanlık yapma konusunda önemli deneyime sahiptir. Simon ayrıca yapay zeka ve makine öğrenimi dahil olmak üzere yeni çığır açıcı teknolojiler konusunda da tavsiyelerde bulunuyor.
Mark Lewis, Stephenson Harwood’un teknolojisi ve dış kaynak kullanımı uygulamalarında kıdemli danışmandır. 35 yılı aşkın bir süredir, her türlü dış kaynak kullanımı ve bulut bilişim işlemleri de dahil olmak üzere BT ve iş süreci ürünleri, sistemleri ve hizmetlerinin satın alınması ve kullanılmasına yönelik işlemler ve bunlara ilişkin tavsiyeler konusunda uzmanlaşmıştır. London School of Economics Hukuk Fakültesi’nde misafir profesör olarak görev yapmaktadır ve burada yapay zeka ve makine öğrenimi, bulut bilişim ve siber güvenlik konularında ders vermektedir.