Checklist modele AI de uz general pentru fondatori si compliance leads

Foloseste aceasta lista cand produsul SaaS, workflow-urile interne sau stack-ul de furnizori depind de un model care poate face multe sarcini in contexte diferite. Scopul este sa stii ce modele conteaza, ce rol are compania, ce dovezi exista si ce trebuie facut inainte de lansare, review client sau audit.

In EU AI Act, articolul 53 cere documentatie tehnica, informatii pentru downstream providers, politica de copyright si rezumat public al continutului de training. Articolul 55 adauga obligatii pentru modele cu risc sistemic. Articolul 51 explica aceasta clasificare.

1. Inventariaza modelul

Noteaza nume, provider, versiune, hosting, regiune, use case, owners, categorii de date, outputuri, expunere la clienti, fine-tuning, utilizare interna sau produs si locul documentatiei providerului.

Conditie de trecere: un reviewer intelege ce model este folosit, cine il detine, unde ruleaza, ce date vede si de ce conteaza.

2. Mapeaza rolul

Stabileste daca firma este model provider, downstream provider al unui sistem AI, deployer, distribuitor sau client al unei feature vendor. Documenteaza cine controleaza comportamentul, intended use, outputurile si modificarile.

Escaladeaza la legal daca firma modifica substantial un model, ofera acces clientilor sau nu isi poate explica rolul.

3. Verifica dovezi de tip articol 53

Cere documentatie tehnica, informatii de integrare, note despre capabilitati si limite, politica de copyright, training summary, dovezi safety/security, update notices, data settings, retention si contacte compliance sau security.

Conditie de trecere: echipa raspunde cumparatorilor din dovezi salvate, nu din memorie.

4. Verifica riscul sistemic

Intreaba daca providerul clasifica modelul ca sistemic, daca a notificat AI Office, ce evaluari exista, cum raporteaza incidente grave si ce schimbari genereaza customer notice.

Pentru SaaS downstream, este dependency risk: politicile, disponibilitatea, limitele sau comportamentul providerului pot afecta roadmap-ul si promisiunile catre clienti.

5. Revizuieste datele si privacy

Confirma ce date personale, de client, confidentiale, cod sau loguri intra in model. Revizuieste retention, training, abuse monitoring, human review, regiune, access controls, deletion, drepturi ale persoanelor si nevoia de DPIA, transfer review sau vendor risk review.

6. Defineste folosirea si guardrails

Documenteaza use case aprobat, utilizari interzise, human review, disclosure, corectarea outputurilor, escalare, monitoring, limite pentru sales claims si triggers de reevaluare.

7. Pregateste raspunsuri pentru clienti

Pastreaza raspunsuri aprobate despre provideri, training cu datele clientilor, processing, retention, subprocessors, human oversight, updates, incidente si documentatie partajabila.

8. Include in release management

Inainte de lansare sau schimbare de model, confirma inventar, rol, vendor evidence, privacy review, security review, disclosure, support materials, monitoring, rollback si reassessment triggers.

FAQ

La ce ajuta checklistul?

Transforma folosirea modelelor intr-un workflow repetabil: inventar, rol, dovezi, privacy, security, guardrails, raspunsuri client si change management.

Cand conteaza pentru SaaS?

Cand echipa construieste, cumpara, integreaza, fine-tuneaza, deployeaza sau depinde de un model AI de uz general.

Ce documentezi prima data?

Inventar si rol. Apoi dovezi provider, fapte privacy/security, reguli de utilizare, raspunsuri client si 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.