AI-användning behöver kopplas till information, mandat och risk.
CAOM
CAOM: Clarionts operativa AI-modell
CAOM är Clarionts operativa governance- och kontrollmodell för att koppla samman AI-användning, information, ansvar, risk, mandat, kontroll, beslut och revisionsbarhet.
Operativ modell
Delarna behöver styras som ett sammanhängande system.
AI-användning
Användning kopplas till syfte och konsekvens.
Information
Kvalitet, ägarskap och kontrollförmåga.
Mandat
Ansvar, beslut och eskalering.
Revisionsbarhet
Spårbarhet och evidens från start.
Varför CAOM behövs
Från policy till operativ kontroll
AI governance blir svår att skala när policy, informationskvalitet, ansvar och kontroll hanteras i separata spår.
Mänsklig kontroll behöver vara operativ, inte symbolisk.
Revisionsbarhet behöver byggas in i arbetssätt och beslutsspår.
Relationen
CAOM är modellen. CAOMM är bedömningslagret.
CAOM
CAOM beskriver på konceptuell nivå hur AI-användning, information, ansvar, risk, mandat, kontroll och revisionsbarhet behöver hänga ihop för att styrningen ska bli operativ.
CAOMM
CAOMM bedömer beredskap och mognad. Den hjälper organisationer att se nuläge, gap och prioriterade nästa steg utan att publicera den proprietära bedömningslogiken.
Kontrollerad autonomi
Autonomi kräver tydliga villkor
CAOM stödjer tanken att autonomi behöver styras utifrån risk, mandat, informationskvalitet, konsekvens och mänsklig kontroll, inte utifrån teknisk möjlighet i sig.
Publikt beskriver Clariont controlled autonomy på konceptuell nivå. Intern logik för risk, mandat, kontrollpunkter och beslutsvillkor är en del av skyddad metodik och exponeras inte på webbplatsen.
Publik metodgräns
Vad som förblir internt
CAOM och CAOMM är ramverk under utveckling. Publikt material beskriver problem, värde och tillämpningsområde på övergripande nivå. Den detaljerade metodiken, bedömningslogiken och kontrollstrukturen är proprietär.
Behöver ni göra AI governance mer operativ?
CAOM ger riktningen. CAOMM ger ett strukturerat sätt att börja bedöma readiness.