FinTech Poland zorganizował spotkanie na temat praktycznych aspektów AI Governance. Głównym tematem były rzeczywiste koszty wdrażania i utrzymania systemów AI. Agenda obejmowała definicje, metodykę, a także kluczowe wnioski dotyczące realnych kosztów, ich czynników oraz potencjalnych oszczędności.
AI Governance jest pojęciem parasolowym, obejmującym takie obszary jak compliance, QA w cyklu zmian, monitorowanie w produkcji, retraining, bezpieczeństwo danych i audytowalność decyzji. Podczas spotkania przedstawiono meta-analizę kosztów AI Governance, uśredniając dane do wartości kosztu rocznego na jeden model. Analiza wyodrębniła
Sześć głównych kategorii kosztów:
- Personel i nadzór
- Dokumentacja i prowadzenie rejestrów
- Testowanie i walidacja modeli
- Ciągły monitoring i utrzymanie
- Zarządzanie danymi i infrastruktura
- Audyt i certyfikacja zgodności
Prezentacja wykazała, że koszty nadzoru AI są znaczące, z rocznym kosztem na model w przedziale od 60 000 € do 120 000 €. Największym czynnikiem kosztowym okazał się personel i nadzór, a zaraz za nim testowanie i walidacja. Omówiono również modele operacyjne dla AI Governance, porównując model Centralny, który oferuje standaryzację i przewidywalne koszty, z modelem Sfederowanym, który wspiera zwinność. Zaproponowano również model hybrydowy, łączący centralny plan kontroli z rozproszonymi domenami wykonania.
Na zakończenie przedstawiono strategiczne rekomendacje mające na celu redukcję kosztów, w tym standaryzację artefaktów i stworzenie centralnego rejestru modeli oraz automatyzację bramek kontroli w procesie produkcji i utrzymania.
