Checklista modeli AI ogolnego przeznaczenia dla founderow i compliance leads

Uzyj tej checklisty, gdy produkt SaaS, workflow wewnetrzne lub vendor stack zalezy od modelu wykonujacego wiele zadan w roznych kontekstach. Celem jest wiedziec, ktore modele sa istotne, jaka role ma firma, jakie dowody istnieja i co musi sie wydarzyc przed launchem, review klienta lub audytem.

W AI Act artykul 53 wymaga dokumentacji technicznej, informacji dla downstream providerow, polityki copyright i publicznego training summary. Artykul 55 dodaje obowiazki dla modeli z ryzykiem systemowym. Artykul 51 opisuje klasyfikacje.

1. Zinwentaryzuj model

Zapisz nazwe, providera, wersje, hosting, region, use case, ownerow, kategorie danych, outputy, ekspozycje klienta, fine-tuning, uzycie wewnetrzne lub produktowe i lokalizacje dokumentacji providera.

Warunek przejscia: reviewer rozumie, jaki model jest uzywany, kto go posiada, gdzie dziala, jakie dane widzi i dlaczego jest wazny.

2. Zmapuj role

Ustal, czy firma jest model providerem, downstream providerem systemu AI, deployerem, dystrybutorem czy klientem vendor feature. Udokumentuj, kto kontroluje zachowanie, okresla intended use, widzi output i modyfikuje model.

Eskaluj do legal, jesli firma istotnie modyfikuje model, oferuje dostep klientom albo nie potrafi wyjasnic swojej roli.

3. Sprawdz dowody z artykulu 53

Popros o dokumentacje techniczna, informacje integracyjne, capability i limitation notes, copyright policy, training summary, dowody safety/security, update notices, data settings, retention i kontakty compliance lub security.

Warunek przejscia: zespol odpowiada kupujacym z zapisanych dowodow, nie z pamieci.

4. Przesiej ryzyko systemowe

Zapytaj, czy provider klasyfikuje model jako systemowy, czy notyfikowal AI Office, jakie ewaluacje istnieja, jak raportuje powazne incydenty i jakie zmiany powoduja customer notice.

Dla SaaS downstream to dependency risk: polityki, dostepnosc, limity lub zachowanie providera moga dotknac roadmapy i obietnic klientom.

5. Sprawdz dane i prywatnosc

Potwierdz, jakie dane osobowe, klienta, poufne, kod lub logi trafiaja do modelu. Sprawdz retention, training, abuse monitoring, human review, region, access controls, deletion, prawa osob i potrzebe DPIA, transfer review lub vendor risk review.

6. Zdefiniuj uzycie i guardrails

Udokumentuj zatwierdzony use case, zakazane uzycia, human review, disclosure, korekte outputow, eskalacje, monitoring, limity sales claims i triggers ponownej oceny.

7. Przygotuj odpowiedzi dla klientow

Trzymaj zatwierdzone odpowiedzi o providerach, treningu na danych klienta, processingu, retention, subprocessors, human oversight, updates, incidentach i dokumentacji do udostepnienia.

8. Dodaj do release management

Przed launchem lub zmiana modelu potwierdz inventory, role, vendor evidence, privacy review, security review, disclosure, support materials, monitoring, rollback i reassessment triggers.

FAQ

Po co ta checklista?

Zamienia uzycie modeli w powtarzalny workflow: inventory, role, evidence, privacy, security, guardrails, customer answers i change management.

Kiedy to wazne dla SaaS?

Gdy zespol buduje, kupuje, integruje, fine-tunuje, deployuje lub zalezy od modelu AI ogolnego przeznaczenia.

Co dokumentowac najpierw?

Inventory i role. Potem dowody providera, fakty privacy/security, reguly uzycia, odpowiedzi klientom i release triggers.

Sources

• Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 51.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 53.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 55.
• European Commission, Drawing-up a General-Purpose AI Code of Practice.