W czasach, gdy sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w funkcjonowaniu organizacji, zarządzanie jej wdrożeniem, wykorzystaniem i monitorowaniem staje się strategicznym priorytetem. Standard ISO 42001:2023, zaprojektowany specjalnie dla systemów zarządzania sztuczną inteligencją, dostarcza organizacjom kompleksowych wytycznych, pozwalających na wdrażanie tej technologii w sposób odpowiedzialny, zgodny z przepisami prawa i jednocześnie efektywny operacyjnie.
Wdrożenie takiego systemu nie tylko umożliwia organizacji lepsze wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji, ale także pozwala na zarządzanie ryzykiem, budowanie zaufania społecznego oraz zapewnienie zgodności z regulacjami. Kluczowym elementem utrzymania zgodności z ISO 42001:2023 są audyty wewnętrzne, które pozwalają organizacjom na bieżąco monitorować funkcjonowanie systemu zarządzania AI i wprowadzać niezbędne usprawnienia.
System zarządzania sztuczną inteligencją zgodny z ISO 42001:2023 pomaga organizacjom zwiększyć przejrzystość działania, co ma kluczowe znaczenie w obliczu rosnących obaw społecznych dotyczących bezpieczeństwa, etyki i odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez systemy AI. Wspierając identyfikację ryzyk i wdrażanie działań prewencyjnych, norma wspomaga organizacje w realizacji ich strategicznych celów, przy jednoczesnym minimalizowaniu potencjalnych zagrożeń.
Ponadto wdrożenie systemu zgodnego z ISO 42001:2023 pozwala spełniać rosnące wymagania regulacyjne, takie jak europejskie rozporządzenie AI Act, które wprowadza ścisłe wymogi dotyczące przejrzystości, bezpieczeństwa i odpowiedzialności związanej z zastosowaniami AI. Dzięki temu organizacje mogą unikać potencjalnych kar finansowych i ryzyk prawnych, a jednocześnie budować swoją reputację jako odpowiedzialni i godni zaufania liderzy w branży.
Podstawowym narzędziem wspierającym organizacje w spełnianiu wymogów normy są audyty wewnętrzne, które umożliwiają weryfikację wdrożonych procesów, procedur i polityk. Kluczowym etapem przygotowania do audytu jest stworzenie planu audytu. Taki plan precyzyjnie określa cele audytu, które mogą dotyczyć weryfikacji zgodności z wymaganiami normy, oceny skuteczności procesów zarządzania AI czy identyfikacji ryzyk.
Ważnym elementem planu jest również określenie zakresu audytu, w tym systemów objętych badaniem. Ponadto audytorzy muszą zdefiniować kryteria, na podstawie których będą oceniać system zarządzania, wskazując dokumenty referencyjne, takie jak norma ISO 42001:2023, polityki organizacyjne czy przepisy prawne. W planie określa się również metody audytu, takie jak obserwacja, wywiady czy przegląd dokumentacji, a także czas trwania audytu i alokację odpowiednich zasobów, co zapewnia efektywność całego procesu. Dobrze przygotowany plan audytu nie tylko ułatwia pracę audytorom, ale także minimalizuje zakłócenia w codziennej działalności organizacji.
Integralnym elementem procesu audytowego jest lista kontrolna, która jest tworzona na etapie planowania audytu. Dokument ten zawiera kluczowe pytania i punkty kontrolne, opracowane na podstawie planu audytu. Lista kontrolna pełni wiele istotnych funkcji. Przede wszystkim pomaga audytorom utrzymać jasny cel audytu, koncentrując się na najważniejszych aspektach systemu zarządzania AI. Stanowi również dowód starannego planowania audytu, co zwiększa jego przejrzystość i profesjonalizm.
W trakcie realizacji audytu lista kontrolna umożliwia zachowanie tempa i ciągłości badania, co pozwala na uniknięcie pominięcia istotnych obszarów. Dzięki wcześniejszemu przygotowaniu pytań audytorzy mogą również zminimalizować nakład pracy podczas samego audytu, koncentrując się na analizie zebranych dowodów i formułowaniu wniosków. Przykładowe pytania zawarte w liście kontrolnej mogą dotyczyć takich kwestii, jak zgodność polityki sztucznej inteligencji z normą ISO 42001, skuteczność działań podejmowanych w celu zarządzania ryzykiem czy świadomość pracowników w zakresie ich obowiązków związanych z zarządzaniem AI.
Przebieg audytu obejmuje kilka kluczowych etapów, począwszy od spotkania otwierającego, na którym audytor przedstawia cel, zakres, kryteria oraz harmonogram audytu. W trakcie audytu audytorzy zbierają obiektywne dowody na podstawie obserwacji, wywiadów z pracownikami i przeglądu dokumentacji. Zebrane informacje pozwalają na identyfikację niezgodności, czyli rozbieżności między wymaganiami normy ISO 42001:2023 a wdrożonym systemem zarządzania AI. Niezgodności mogą dotyczyć takich obszarów, jak brak zgodności z polityką sztucznej inteligencji, niespełnienie wymagań normy, luk w procedurach AIMS (Artificial Intelligence Management System), nieosiągnięcie celów wydajnościowych czy naruszenie wymogów prawnych.
Niezgodności są dokumentowane w sposób systematyczny, z wykorzystaniem metody RED (Requirement, Evidence, Deficiency), co ułatwia analizę i podejmowanie działań korygujących. Proces kończy się spotkaniem zamykającym, podczas którego audytor prezentuje wyniki audytu, omawia zidentyfikowane niezgodności oraz przedstawia rekomendacje dotyczące dalszych działań.
Podsumowując, wdrożenie systemu zarządzania sztuczną inteligencją zgodnego z normą ISO 42001:2023 pozwala organizacjom na skuteczne i odpowiedzialne zarządzanie technologiami AI, przy jednoczesnym spełnianiu wymagań regulacyjnych i budowaniu zaufania interesariuszy. Profesjonalne przeprowadzanie audytów wewnętrznych, oparte na szczegółowym planie i liście kontrolnej, stanowi fundament skutecznego monitorowania systemu, identyfikacji obszarów wymagających doskonalenia oraz zapewnienia ciągłej zgodności z normą. Dzięki temu organizacje mogą nie tylko minimalizować ryzyko, ale także maksymalizować korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji w swojej działalności.
