ISO∕IEC 42001-2023人工智能管理体系之11：“7支持-7.2能力”解读、实施流程和风险描述(雷泽佳编制-2024)

“7支持-7.2能力”解读、实施流程和风险描述ISO∕IEC42001-2023《信息技术-人工智能管理体系》之11：“7支持-7.2能力”解读、实施流程和风险描述(雷泽佳编制，2024年9月)第1部分：“7.2能力”解读“7.2能力”条文“7.2能力”标准条文解读7.2能力组织应：——确定在其控制下从事影响其人工智能绩效的工作的人员的必要能力；能力的定义；能力：指个体或团队应用专业知识、技术技能及实践经验，结合创新思维与道德考虑，以有效实现人工智能系统全生命周期内各项管理目标，并确保人工智能绩效达到预期结果的本领；专业知识与技术技能：专业知识：涵盖了人工智能领域的最新理论、算法、模型等，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。员工需要掌握这些基础理论知识，以便在设计、开发、部署、运维等各个阶段做出正确决策；技术技能：包括编程能力、数据处理与分析技能、模型调优技能等。这些技能是员工在人工智能项目实施中必不可少的工具，直接影响项目质量和进度。实践经验：实践经验是理论知识的有效补充。通过参与实际项目，员工能够积累解决复杂问题的能力，更好地应对人工智能项目实施中遇到的各种挑战；丰富的实践经验还能帮助员工快速识别潜在问题，提出有效的解决方案，提高项目成功率。创新思维：人工智能领域发展迅速，新技术、新方法层出不穷。员工需要具备创新思维，不断探索和应用新技术，以推动人工智能系统的持续优化和升级。创新思维还体现在解决问题的方式上，员工应敢于尝试新方法，寻找最优解，以满足不断变化的需求。道德考虑：在人工智能管理体系中，道德考虑至关重要。员工需要了解并遵守相关法律法规、行业标准及组织内部规定，确保人工智能系统的开发和使用符合道德要求；特别是在处理敏感数据、避免偏见、保障隐私等方面，员工需要具备高度的道德意识，确保人工智能系统的公平性、透明度和可解释性。实现管理目标：人工智能管理体系的目标是确保人工智能系统的安全、有效、合规运行。员工需要具备全局观念，理解组织战略目标，将个人工作与组织目标紧密结合，确保各项管理目标得以实现；在实现管理目标的过程中，员工需要关注人工智能系统的全生命周期管理，包括需求分析、系统设计、开发实施、运维监控等各个环节，确保每个环节都达到预定要求。确保人工智能绩效达到预期结果：最终目标是确保人工智能系统的绩效达到预期结果，为组织创造价值。员工需要通过不断学习和实践，提高自己的专业能力和综合素质，以应对日益复杂的人工智能项目需求；员工应与团队成员紧密合作，共享知识和经验，共同推动人工智能项目的成功实施。在其控制下从事影响其人工智能绩效的工作的关键人员（人工智能项目的核心团队成员）角色名称工智能项目的核心团队成员角色描述必备能力数据科学家负责处理、分析和解释与人工智能系统相关的数据他们运用统计学、机器学习等技术和方法来挖掘数据中的模式和洞见，为人工智能系统的开发和优化提供数据支持数据分析能力、统计学知识、编程技能、数据可视化能力人工智能工程师/开发人员负责设计、开发和维护人工智能系统他们使用各种编程语言和框架来实现算法，优化模型性能，并确保系统的稳定性和可靠性深度学习、机器学习知识、算法设计能力、编程技能、系统架构设计能力人工智能研究员专注于人工智能领域的前沿研究，探索新技术和新方法他们可能涉及基础理论研究、应用创新研究等方面，为人工智能系统的持续改进提供理论支持和技术突破深度研究与创新能力、跨学科合作能力、学术论文撰写能力项目经理负责人工智能项目的整体规划、资源调配和进度管理他们协调各团队成员的工作，确保项目按时按质完成项目管理能力、沟通协调能力、风险管理能力、决策制定能力信息安全专家确保人工智能系统的数据安全和隐私保护他们负责识别潜在的安全威胁，设计并实施相应的安全策略和措施网络安全知识、风险评估能力、隐私保护策略制定能力、应急响应能力业务领域专家具备特定业务领域的专业知识，为人工智能系统的应用提供业务指导和支持他们确保系统能够准确解决业务需求，并优化业务流程领域专业知识、系统应用能力、业务流程优化能力、沟通协调能力道德与法律顾问为人工智能系统的开发和应用提供法律和道德方面的咨询和建议他们确保系统遵守相关法律法规和道德标准，避免潜在的法律和道德风险法律专业知识、道德考量能力、风险评估能力、合规指导能力——基于适当的教育、培训或经验，确保这些人员胜任的；确保人工智能团队人员胜任力——基于适当的教育、培训或经验，确保这些人员胜任的；确保胜任力的重要性；在人工智能管理体系中，确保团队成员的胜任力是构建高效、可靠和合规人工智能系统的基石。胜任力不仅关乎个人技能水平，还关系到团队协作、问题解决及风险管理等多方面的综合能力。胜任力的依据——胜任力基于教育、培训或经验；教育：团队成员应具备与人工智能领域相关的专业教育背景，这为他们提供了坚实的理论基础和知识体系；培训：通过专业培训，团队成员可以不断提升自身技能，紧跟行业发展趋势，掌握最新的技术和方法；经验：丰富的实践经验有助于团队成员更好地应对复杂多变的工作场景，提高问题解决的效率和准确性。人工智能项目的核心团队成员基于教育、培训或经验的要求人员类别适当的教育培训要求经验要求数据科学家统计学、计算机科学或相关专业学士学位数据科学方法论、机器学习算法、统计分析软件应用、数据可视化工具使用至少2年在数据科学或相关领域的工作经验人工智能工程师/开发人员计算机科学、软件工程或相关专业学士学位人工智能编程、机器学习框架应用、深度学习技术、软件开发生命周期管理至少2年在人工智能开发或相关领域的工作经验人工智能研究员计算机科学、数学、物理学或相关领域博士学位高级机器学习理论、强化学习、自然语言处理、计算机视觉、研究方法论至少5年在人工智能研究领域的经验项目经理工程管理、计算机科学或相关领域学士学位项目管理理论、敏捷开发方法、人工智能项目管理特定技能至少3年在IT项目管理或相关领域的工作经验信息安全专家计算机科学、网络安全或相关专业学士学位网络安全原理、数据加密技术、网络安全风险评估、入侵检测与防御系统至少2年在信息安全或相关领域的工作经验业务领域专家相关业务领域的学士学位（如金融、医疗等）业务领域特定知识、人工智能在业务中的应用、数据科学与业务决策至少5年在相关业务领域的工作经验道德与法律顾问法律学位、伦理学专业或相关专业学士学位人工智能法律与伦理、数据保护法律、科技法、合规管理至少3年在法律或合规领域的工作经验建立胜任力评估与提升机制；评估：组织应定期对团队成员的胜任力进行评估，识别潜在的能力短板和发展需求；提升：根据评估结果，为团队成员制定个性化的培训计划和发展路径，以促进其持续成长和进步。胜任力与人工智能项目的关系；一个胜任力强的团队能够更有效地设计和开发人工智能系统，确保其性能稳定、安全可靠；在项目实施过程中，团队成员能够迅速应对各种挑战和问题，降低项目风险，提高项目成功率。持续关注与更新胜任力要求。随着人工智能技术的快速发展和行业环境的变化，胜任力要求也会不断演变；组织应密切关注行业动态和技术趋势，及时更新和调整胜任力要求，确保团队成员能够适应新的挑战和机遇。——适用时，采取措施以获得所需的能力，并评价措施的有效性。注1：适用措施可包括对在职人员进行培训、辅导或重新分配工作，或者聘用、外包胜任的人员。采取措施以获取能力：组织应识别出在执行人工智能相关任务时员工所缺乏的能力，并据此设计并实施相应的培训计划。这些措施可能包括但不限于对在职人员进行专业培训、一对一辅导，以及重新分配工作以适应员工的技能集。具体方式如：在职培训：组织内部或外部提供的专业培训课程，帮助员工掌握新技能或提升现有技能；辅导：通过经验丰富的导师指导，加速新员工的技能提升或帮助员工克服特定难题；重新分配工作：根据员工的技能现状，调整其工作职责，以更好地发挥其优势并促进技能发展；聘用或外包胜任人员：当内部人员无法满足特定需求时，组织应考虑从外部招聘具有相关技能和经验的专家，或通过外包方式获取所需的专业服务。这有助于迅速填补技能缺口，确保项目或任务的顺利进行。评价措施的有效性：实施这些措施后，组织应对其效果进行全面评价。评价的重点应放在员工技能的实际提升情况、工作效率的提高以及项目或任务完成质量的改进上。通过定期考核和反馈机制，组织可以确保所采取的措施达到预期的效果，并根据评价结果及时调整培训计划和人员配置。保留适当的成文信息，作为人员能力的证据。保留适当的成文信息，作为人员能力的证据。成文信息包括（但不限于）以下方面：人员能力评估报告：包含对从事影响人工智能绩效工作的人员的能力评估结果，包括评估标准、评估方法、评估过程及最终评估结论；教育背景和资质证书：员工的学历证书、专业资格证书、行业认证等文件的复印件或电子记录；培训计划与记录：包括在职培训计划、培训课程大纲、培训时间、参与人员名单及培训效果评估记录；辅导与导师制度记录：导师与学员的配对信息、辅导计划、辅导过程记录及辅导成果评估；工作重新分配记录：记录因能力评估结果而进行的工作重新分配情况，包括原岗位、新岗位、重新分配的理由及效果评估；新员工招聘与录用文件：应聘者的简历、面试记录、录用通知书及与新员工签订的劳动合同或协议；外包协议与供应商评估报告：与外包服务提供商签订的服务协议、供应商的能力评估报告及服务质量监控记录；能力评价报告：对采取措施以获取和提升员工能力的整体效果进行评价的报告，包括评价方法、评价过程及评价结论；员工绩效考核记录：定期进行的员工绩效考核记录，包括考核标准、考核过程、考核结果及反馈意见。B.4.6提供了关于人力资源的实施指导，包括考虑必要的专门知识。B.4.6人力资源的实施指导与专门知识考虑人力资源实施指导的重要性：在ISO/IEC42001“B.4.6人力资源”部分强调了人力资源在实施人工智能管理体系中的关键作用，并提供了具体的实施指导。这突显了人力资源对于确保组织具备适当能力以成功实施和管理人工智能系统的重要性；专门知识的识别与需求：人力资源的实施指导中特别提到了考虑必要的专门知识。在配备和分配人力资源时，组织需要明确哪些岗位需要特定的专业知识，如人工智能算法设计、数据分析、机器学习、信息安全等。通过识别这些专门知识的需求，组织可以更有针对性地招聘、培训或分配具备相应能力的员工，以确保人工智能项目的成功实施和管理；人力资源分配与岗位职责：根据"B.4.6人力资源"的实施指导，组织在分配人力资源时，应确保每个岗位都有合适的员工负责，并明确其岗位职责。这包括数据科学家、人工智能研究人员、安全专家、领域专家等不同角色的分配。每个角色都需要具备与其职责相匹配的专门知识，以确保他们在人工智能系统的开发、部署、监控和管理中能够发挥最大效用；培训与发展计划：实施指导还暗示了培训与发展计划的重要性。为了不断提升员工的能力，组织应制定并实施有针对性的培训计划，以满足不同岗位对专门知识的需求。这包括内部培训、外部课程、实践操作等多种形式的培训方式。通过培训，员工可以不断更新自己的知识体系，提高专业技能，从而适应人工智能技术的快速发展；绩效评估与反馈：此外，"B.4.6人力资源"还隐含了绩效评估与反馈的重要性。为了确保人力资源的有效利用，组织应定期对员工进行评估，了解其工作表现和能力水平。通过反馈机制，组织可以及时调整人力资源配置，为员工提供必要的支持和帮助，促进其职业发展，并为组织的人工智能项目提供有力的人力资源保障。附件A：附件A：“A4.6/B4.6人力资源”《“人力资源”控制目标和控制实施指南》解读“A.4.6人力资源资源”控制目标和控制“B4.6人力资源”控制目标和控制实施指南《人力资”控制目标和控制实施指南》解读序号第2部分：“7.2能力”流程控制表一级流程二级流程三级流程流程节点控制要点所期望输出能力管理能力需求分析与确定明确能力需求范围确定影响人工智能绩效的关键岗位及所需能力关键岗位及其能力需求清单制定能力标准根据行业最佳实践、组织战略及项目需求制定能力标准能力标准文档能力评估与识别岗位能力现状评估对现有人员进行能力评估，识别能力差距个人能力评估报告，能力差距分析关键岗位识别明确哪些岗位对人工智能绩效有重大影响，需重点关注关键岗位清单能力提升与发展计划制定制定个性化培训计划根据能力评估结果，为不同岗位人员制定针对性的培训计划培训计划文档，包括培训目标、内容、时间表及预期成果实施辅导与指导机制引入导师制度，为新员工和需要提升的员工提供一对一辅导辅导记录，能力提升情况报告鼓励内部轮岗与交流促进跨部门、跨岗位的知识与经验交流，提升综合能力内部轮岗与交流计划，交流成果总结能力获取与资源配置招聘与引进外部人才当内部能力不足以满足需求时，通过招聘引进具备所需能力的人才新员工入职资料，能力评估报告外包与合作伙伴选择与具备专业能力的第三方建立合作关系，弥补内部能力不足外包合同，合作伙伴能力评估报告，合作成果监控计划能力实施与监控在职培训与日常指导定期举办培训课程，进行知识更新与技能提升，确保人员能力持续满足需求培训记录，培训效果评估报告能力绩效监视与评价通过定期考核、项目评估等方式，监控人员能力在实际工作中的应用效果绩效考核报告，项目评估报告，能力改进建议能力验证与持续改进能力验证与反馈收集通过实际操作、项目反馈等方式验证人员能力，收集反馈意见能力验证报告，反馈意见汇总能力提升计划调整与实施根据验证结果与反馈意见，调整培训计划与能力提升措施，持续优化能力体系调整后的培训计划，能力持续改进方案，实施效果评估报告成文信息保留与管理建立成文信息管理体系制定成文信息管理流程，确保能力管理相关信息的完整性、准确性和可追溯性成文信息管理规定，能力管理文档存档与检索指南保留能力管理相关成文信息定期收集、整理并存档能力管理过程中的各类文档与记录能力管理文档库，包括培训计划、评估报告、监控记录等第3部分：“7.2能力”过程风险清单一级流程二级流程三级流程风险描述（风险源、过程运行可能发生什么并产生什么后果及其对实现业务流程目标产生的影响）能力管理能力需求分析与确定明确能力需求范围风险源：需求分析不全面，未能充分识别所有关键岗位及其能力需求可能发生的后果：导致岗位能力标准明确，进而影响团队整体绩效对实现目标的影响：可能导致项目延期、超支或质量不达标制定能力标准风险源：能力标准制定过高或过低，与实际情况脱节可能发生的后果：员工难以达到标准或标准缺乏挑战性，影响员工积极性和组织绩效对实现目标的影响：降低员工满意度和效率，影响AI项目的成功实施能力评估与识别岗位能力现状评估风险源：评估方法不科学、不全面，或者主观性强可能发生的后果：评估结果不准确，无法真实反映能力现状对实现目标的影响：基于错误的评估结果制定计划或进行人员配置，导致资源浪费和效率降低关键岗位识别风险源：关键岗位识别不准确或遗漏可能发生的后果：关键岗位能力不足，影响整个AI的进度和质量对实现目标的影响：导致项目风险增加，延误项目交付时间能力提升与发展计划制定制定个性化培训计划风险源：培训计划缺乏针对性，未考虑个体差异和实际需求可能发生的后果：培训效果不佳，员工提升有限对实现目标的影响：影响团队整体能力提升，进而影响AI项目的实施效果实施辅导与指导机制风险源：辅导资源不足，辅导效果不佳可能发生的后果：员工在实践中遇到的得不到及时解决，影响工作效率和质量对实现目标的影响：降低员工工作效率和满意度，增加项目风险鼓励内部轮岗与交流风险源：轮岗交流机制不完善，员工度不高可能发生的后果：员工视野受限，难以全面掌握AI项目各环节技能对实现目标的影响：限制员工全面发展，影响团队整