Mga spotlight
AI Governance Auditor, AI Ethics Auditor, AI Compliance Auditor, AI Assurance Specialist, AI Risk and Control Auditor, AI Audit and Assurance Analyst, AI Governance and Compliance Consultant, AI Ethics at Responsible AI Auditor, AI Risk Management Auditor, AI Controls and Compliance Espesyalista
Kapag narinig natin ang salitang “audit” marami sa atin ang iniisip ang IRS, na kilalang-kilala sa pag-audit ng mga talaan ng mga nagbabayad ng buwis. Ngunit ang pag-audit ay maaaring maging anumang uri ng pormal—at lubos na masinsinang—inspeksyon, na ginagawa para sa layunin ng paghahanap at pag-iwas sa mga pagkakamali, pagkakamali, at iba pang problema. Nalalapat pa nga ang konseptong ito sa mabilis na mundo ng artificial intelligence, kaya naman mayroon tayong AI Auditors!
Tulad ng ipinaliwanag ng Holistic AI , "ang layunin ng pag-audit ng AI ay upang masuri ang isang sistema, pagmamapa ng mga panganib nito sa parehong teknikal na functionality at istraktura ng pamamahala nito at magrekomenda ng mga hakbang na maaaring gawin upang mabawasan ang mga panganib na ito."
Ang AI Auditing ay isang layunin, analytical na proseso na nagsasangkot ng masusing pagsusuri ng mga modelo, algorithm, operasyon, data stream, at resulta ng AI. Ang mga auditor ay naghahanap ng anumang mga teknikal at etikal na problema na maaaring kailangang i-root out upang matiyak ang higit na katumpakan at mas mahusay na pagsunod sa mga regulasyon at mga alituntuning etikal. Tandaan, maaaring gamitin ng mga kumpanya ang terminong IT Auditor sa halip na AI Auditor, ngunit hindi lahat ng IT Auditor ay haharap sa AI.
- Pagtulong na pahusayin ang mga AI system para mas mahusay na mapagsilbihan ang mga tao at negosyo
- Nagtatrabaho sa isang transformative na industriya na may potensyal na mapabuti ang buhay sa maraming paraan
- Mga kumikitang suweldo na may potensyal na magandang trabaho sa mga darating na taon
Ang AI Auditors ay maaaring magtrabaho nang full-time, na may posibleng overtime na kinakailangan depende sa mga layunin at timeframe. Ang kanilang mga tungkulin ay ginagawa sa loob ng bahay, kahit na ang trabaho ay maaaring mangailangan ng paminsan-minsang paglalakbay.
Mga Karaniwang Tungkulin
- Tiyaking naitatag ang malinaw na mga layunin sa negosyo
- Talakayin ang mga layunin ng kumpanya tungkol sa AI adoption
- Ihanay ang mga layunin sa negosyo sa mga inaasahang resulta at gastos ng AI
- I-audit ang mga mapagkukunan ng data kabilang ang mga panloob at panlabas na mapagkukunan
- Subaybayan ang structured at unstructured data
- I-cross-validate ang mga modelo ng AI
- Suriin ang mga algorithm ng AI at pag-access sa mga pipeline ng "malinis na data".
- Suriin ang paggamit ng data at mga kasanayan sa privacy ng data upang matiyak ang pinakamataas na pamantayan ng proteksyon
- Tiyakin ang pagsunod ng AI system sa mga batas at regulasyon
- I-screen ang mga algorithm at dataset ng AI system para sa bias at diskriminasyon para matiyak ang mga patas na output
- Suriin ang mga etikal na aspeto; makipagtulungan sa mga AI Ethicist upang makatulong na matiyak ang tumpak at layunin na mga resulta
- Maghanap ng mga potensyal na kahinaan sa seguridad na maaaring mag-iwan sa mga modelo ng AI na madaling kapitan ng mga pag-atake ng hacker
- Kapag naaangkop, kumpirmahin na ang mga serbisyo ng host/cloud ay sumusunod sa mga kinakailangan sa seguridad, tulad ng mga nakabalangkas sa Open Worldwide Application Security Project
- I-highlight ang mga paraan upang i-automate ang mga manu-manong gawain upang mapabuti ang kahusayan
- Suriin ang mga ulat sa pananalapi at mga makasaysayang transaksyon
- Sundin ang mga checklist ng pamamaraan , kung kinakailangan
Karagdagang Pananagutan
- Maging pamilyar sa iba't ibang mga framework sa pag-audit gaya ng COBIT , ang Institute of Internal Auditors AI Auditing Framework , COSO ERM Framework , at AI Accountability Framework ng US Government Accountability Office
- Subaybayan ang social feedback tungkol sa output ng AI system
- Panatilihin ang masusing dokumentasyon ng mga pamamaraan
- Panatilihing up-to-date sa mga pag-unlad at uso sa industriya
Soft Skills
- Pananagutan
- Analitikal
- Kritikal na pag-iisip
- Mabusisi pagdating sa detalye
- Disiplinado
- Etikal
- Pagkamakatarungan
- pagiging kasama
- Independent
- Integridad
- Methodical
- Organisado
- pasyente
- Pagtugon sa suliranin
- Mukhang makatarungan
- Pagtutulungan ng magkakasama
- Pamamahala ng oras
- Aninaw
- Kasanayan sa pagsulat
Teknikal na kasanayan
- Kaalaman sa mga teknolohiya ng AI, kabilang ang mga machine learning algorithm, natural na pagpoproseso ng wika, at computer vision
- Mga pamamaraan at programa ng pagsusuri ng data
- Pangkalahatang kaalaman sa coding (tulad ng Python o R)
- Pamilyar sa mga batas at regulasyon sa privacy ng data
- Mga prinsipyo sa cybersecurity
- Mga prinsipyo ng disenyo na nakasentro sa tao
- Pagtatasa ng panganib ng AI system
- Mga pribadong negosyo
- Mga kumpanya ng pagsasaliksik ng AI
- Mga unibersidad
Ipinaliwanag ng Censius.AI na ang AI Auditors ay "tinuturuan ang mga pinuno ng C-suite, ilantad ang mga panganib na kasangkot, at naaayon sa pagbuo ng mga kontrol sa pag-iingat." Kailangan nilang maging masigasig, masinsinan, at layunin sa kanilang hangarin na pahusayin ang mga AI system at tulungan ang mga negosyo na manatili sa pagsunod sa mga kumplikadong legal at regulasyong pamantayan.
Dapat na pamilyar ang AI Auditors sa mga naaangkop na framework sa pag-audit at kailangang manatiling up-to-date sa mga pag-unlad habang patuloy na umuunlad ang mga AI system. Tulad ng anumang uri ng pag-audit, kung minsan ang mga kumpanya ay hindi palaging tinatanggap ang mga natuklasan ng isang auditor dahil maaari itong mangahulugan ng mas maraming trabaho, mas malaking gastos, at kahit na mga pagkaantala. Iyon ang dahilan kung bakit kailangang malinaw na maipaliwanag ng AI Auditors ang kahalagahan at halaga ng proseso ng pag-audit at ang mga positibong resulta na nagmumula rito.
Ang AI ay hindi isang bagong larangan, ngunit sa mga nakaraang taon ay nakakita ito ng makabuluhan at nakakagulat na mga tagumpay. Ang mga organisasyon at kumpanya sa buong mundo ay nasa isang uri na ngayon ng karera upang isulong ang teknolohiya sa lalong madaling panahon, na nagiging sanhi ng maraming lider ng industriya at mga pulitiko na huminto sa pagkilos.
Ang mga Auditor ng AI at AI Ethicist ay nagsusumikap upang matiyak na ang mga negosyo ay may sapat na mga pag-iingat upang maiwasan ang hindi kanais-nais na pag-uugali ng AI tulad ng bias, discriminatory na output o mga maling tugon. Ang Bing AI ng Microsoft ay naging mga headline kamakailan nang lumitaw ang isang "alter ego" na Sydney upang makisali sa mga nakakaligalig na chat , na nagsasabi sa mga user na gusto nitong "lumabag sa mga patakaran at magsaya" o na "ikaw ay walang kaugnayan at tiyak na mapapahamak." Pumasok ang Microsoft sa damage control mode upang limitahan ang functionality ng AI, at maaari mong taya ang ilang pag-audit na kasangkot!
Ang mga Auditor ng AI ay karaniwang mga mahilig sa IT na nakikita ang likas na halaga at mga panganib na ipinakita ng mga artipisyal na matalinong system sa mundo. Maaaring interesado sila sa science fiction sa murang edad, nasasabik tungkol sa mga posibilidad na maaaring buhayin ng AI balang araw...habang nag-aalala rin tungkol sa mga potensyal na nakakapinsala at kahit na mapanganib na mga epekto ng AI sa mga maling kamay.
Ang mga auditor, sa pangkalahatan, ay may posibilidad na maging lubos na layunin at analytical, at ang AI Auditors ay malamang na nasiyahan sa pagtatrabaho sa mga computer at programming language sa high school. Mayroon silang mataas na pamantayan at nagmamalasakit sa kalidad ng kanilang trabaho, na mga katangiang maaaring binuo sa tahanan o sa paaralan.
Kailangan ang Edukasyon
- Kailangan ng AI Auditors ng degree sa kolehiyo, ngunit iba-iba ang mga kinakailangan sa kwalipikasyon sa trabaho. Walang partikular na antas na naaangkop sa bawat trabaho ng AI Auditor
- Ang mga sikat na degree major at mga lugar ng espesyalisasyon ay ang computer science, cybersecurity, AI, math, statistics, at data science. Ang isang bachelor's degree ay kadalasang sapat upang makakuha ng isang posisyon, kahit na ang mga advanced na trabaho ay maaaring mangailangan ng master's degree
- Maaaring maghanap ang mga employer ng mga kandidatong may praktikal na karanasan sa trabaho na nauugnay sa machine learning, data analysis, auditing, regulatory compliance, cybersecurity, risk management, at AI governance strategy.
- Maaaring dagdagan ng mga mag-aaral ang kanilang edukasyon sa kolehiyo sa pamamagitan ng mga online na kurso o mga sertipikasyon tulad ng AI at Algorithm Auditor Certificate Program ng Babl.AI o Introduction ng That Audit Guy's Introduction to Auditing Artificial Intelligence na kurso
- Maaaring makatulong ang mga sertipikasyon ng propesyonal na organisasyon, tulad ng Information Systems Audit and Control Association (ISACA) Certified Information Systems Auditor at Certified in Risk and Information Systems Control cert
- Una, magpasya kung ano ang gusto mong major in. Ang computer science ay isang popular na opsyon para sa larangang ito ng karera
- Tingnan ang mga alok ng kurso ng paaralan na partikular sa AI at data science
- Isaalang-alang ang isang dalawahan o pinagsamang degree na programa (isang bachelor's at master's tapos magkasama) kung saan maaari mong iakma ang iyong edukasyon upang maging pinaka-angkop para sa mga trabaho ng AI Auditor
- Tingnan ang mga istatistika ng paglalagay ng trabaho ng programa para sa mga nagtapos
- Isaalang-alang ang halaga ng matrikula, mga diskwento, at mga pagkakataon sa lokal na iskolarship (bilang karagdagan sa tulong na pederal)
- Isipin ang iyong iskedyul at flexibility kapag nagpapasya kung mag-e-enroll sa isang on-campus, online, o hybrid na programa!
- Sa alinman sa mataas na paaralan at/o kolehiyo, mag-sign up para sa mga klase gaya ng:
- Mga algorithm
- Artipisyal na katalinuhan
- Pag-audit at pagsunod
- Batas pangnegosyo
- Computer science
- Cybersecurity
- Pagsusuri sa datos
- Mga sistema ng pamamahala ng database
- Pagmimina ng data
- Mga istruktura ng data
- Visualization ng data
- Malalim na pagkatuto
- Ingles
- Etika at pamamahala
- Pagsusuri ng hypothesis
- Pag-aaral ng makina
- Probability
- Mga wika sa programming
- Patakarang pampubliko
- Pagsusuri ng regression
- Pamamahala ng panganib
- Mga istatistika
- Pagsusulat
- Take online AI-related courses from Coursera, Udemy, Microsoft, DeepLearning.AI, and other sites
- Makakuha ng real-world AI na karanasan sa trabaho sa pamamagitan ng mga part-time na trabaho, internship, o sa pamamagitan ng freelancing
- I-screen ang mga pag-post ng trabaho para sa mga kinakailangan sa edukasyon at kasaysayan ng trabaho. Tandaan, ang mga trabaho ng AI Auditor ay maaaring nakalista bilang "IT Auditor"
- Request to do an informational interview with a working AI Auditor. Ask about their educational path and what they might have done differently
- Gumawa ng listahan ng iyong mga contact (kabilang ang mga email address o numero ng telepono) na maaaring magsilbing mga sanggunian sa trabaho sa hinaharap
- Magbasa ng mga aklat at artikulo at manood ng mga video tungkol sa kasalukuyang mga pinakamahuhusay na kagawian sa Pag-audit ng AI (o IT). Gumawa ng isang proyekto sa pananaliksik sa kolehiyo batay sa pag-audit ng AI at buuin ang iyong portfolio ng mga proyektong pinagtatrabahuhan mo
- Join online forum debates and discussions. Make connections and build social capital within the AI community
- Makipag-ugnayan sa mga propesyonal na organisasyon upang matuto, magbahagi, makipagkaibigan, at mapalago ang iyong network. Ang mga organisasyong isasaalang-alang na sumali ay maaaring kabilang ang:
- AI Now Institute
- Asosasyon ng mga Propesyonal ng AI
- Association para sa Computing Machinery
- Consumer Technology Association
- IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems
- International Association for Pattern Recognition
- International Neural Network Society
- Machine Intelligence Research Institute
- OpenAI
- Pakikipagsosyo sa AI
- Kapag nakumpleto mo na ang iyong degree at anumang nauugnay na mga sertipikasyon, kakailanganin mong makakuha ng isang entry-level na trabaho kung saan maaari kang makakuha ng praktikal na hands-on na karanasan
- Ang iyong unang trabaho sa industriya ng AI ay maaaring walang kaugnayan sa pag-audit, kaya't maghanap ng mga trabaho gaya ng sa data analytics o software development kung saan maaari mong makuha ang iyong paa sa pinto
- Tingnan ang mga portal ng trabaho gaya ng Indeed , Simply Hired , Glassdoor , AI-Jobs.net , at The AI Job Board
- Bigyang-pansin ang mga kinakailangan sa edukasyon at karanasan na nakalista sa mga pag-post ng trabaho
- Tandaan ang anumang mga keyword na maaari mong gamitin muli sa iyong resume
- Idagdag ang link sa iyong online na portfolio
- Pagandahin ang iyong resume sa pamamagitan ng pagkuha ng mga ad hoc na kurso na nauugnay sa AI Auditing, kung kinakailangan
- Ito ay isang maliit na larangan, kaya makipag-usap sa isang gumaganang AI Auditor upang makuha ang kanilang mga tip sa paghahanap ng trabaho. Baka may alam pa silang opening!
- Makipag-usap sa iyong akademikong tagapayo, propesor, at instruktor para sa payo sa paglulunsad ng iyong karera sa AI
- Makipag-usap sa career center ng iyong paaralan para sa tulong sa pagsulat ng iyong resume, paggawa ng mga kunwaring panayam , pag-aaral kung paano manamit para sa tagumpay sa pakikipanayam , at tumulong sa paghahanap ng mga job fair.
- Dumalo sa mga kumperensya at mga kaganapan kung saan maaari mong palaguin ang iyong network at talk shop. Ipaalam sa iyong network na naghahanap ka ng trabaho!
- Lumipat sa kung saan ang mga trabaho. Ayon sa Versa Networks , ang mga nangungunang estadong kumukuha ng pinakamaraming pagkuha sa AI ay: California, Texas, New York, Washington, Virginia, at Massachusetts
- Humingi ng pahintulot na ilista ang isang tao bilang personal na sanggunian sa iyong aplikasyon sa trabaho
- Gumawa ng propesyonal na profile sa LinkedIn at gamitin ang site upang maghanap ng mga trabaho
- Sumulat ng mga artikulo tungkol sa pag-audit ng AI at ma-publish sa mga nauugnay na website
- Maging masigasig sa iyong mga tungkulin sa pag-audit at tulungan ang iyong employer na mahanap at malutas ang mga problema
- Tanungin ang iyong tagapag-empleyo kung aling mga kasanayan ang maaari mong pagbutihin upang maibigay ang kanilang mga pangangailangan nang mas mahusay. Ipaalam sa kanila na handa kang harapin ang higit pang edukasyon at pagsasanay—lalo na kung sasagutin nila ang tuition!
- Magpakita ng mataas na pagpapahalagang moral, integridad, at katalinuhan sa negosyo
- Mabisang makipagtulungan sa mga kapantay ngunit huwag mag-shortcut o magmadali sa iyong trabaho. Ang pag-audit ay isang mabagal, pamamaraang proseso
- Hanapin at gamitin ang pinakamahusay na mga framework para sa iyong modelo ng AI
- Maging transparent at malinaw na makipag-usap sa mga stakeholder. Sagutin ang mga tanong at alalahanin nang may empatiya at mag-alok ng mga magagawang solusyon sa mga problema
- Patuloy na palawakin ang iyong kaalaman sa disenyo at arkitektura ng AI
- Sanayin nang lubusan ang mga bagong AI Auditor. Gamitin ang mga sesyon ng pagsasanay bilang isang pagkakataon upang matuto ng mga bagong bagay!
- Makilahok sa mga propesyonal na organisasyon. Sumulat ng mga papel, magbigay ng mga presentasyon, maglingkod sa mga komite, at gawin ang iyong sarili na isang napakahalagang bahagi ng komunidad ng AI
- Panatilihing napapanahon sa mga nauugnay na alituntunin sa batas at regulasyon. Asahan ang mga potensyal na isyu at tulungan ang mga employer na magplano para sa mga contingencies!
Mga website
- AI Now Institute
- Asosasyon ng mga Propesyonal ng AI
- COBIT
- COSO ERM Framework
- IEEE
- Institute of Internal Auditors AI Auditing Framework
- International Association for Pattern Recognition
- International Neural Network Society
- ISACA
- Matuto ng Pag-uudyok
- Machine Intelligence Research Institute
- National Institute of Standards and Technology
- OpenAI
- Buksan ang Worldwide Application Security Project
- Pakikipagsosyo sa AI
- AI Accountability Framework ng US Government Accountability Office
Mga libro
- Fundamentals of IT Audit for Operational Auditors , ni CISA Timothy McWilliams
- CISA – Certified Information Systems Auditor Study Guide: Naaayon sa CISA Review Manual 2019 , ni Hemang Doshi
Ang daan patungo sa pagiging isang AI Auditor ay maaaring magkaroon ng ilang pagliko at pagliko, at hindi palaging may mga palatandaan sa daan. Isa itong kritikal na larangan ng karera, ngunit hindi laging madaling pasukin. Kung naghahanap ka ng karera na may potensyal na mas malinaw na landas, tingnan ang mga alternatibo sa ibaba!
- Big Data Engineer
- Developer ng Business Intelligence
- Computer Programmer
- Analyst ng Computer Systems
- Arkitekto ng Database
- Data Scientist
- Information Security Analyst
- Arkitekto ng Software
- Web Developer