- Czy dane wejściowe są kompletne, konkretne i możliwe do weryfikacji.
- Czy pojęcia używane w pracy z AI, takie jak prompt, RAG, fine-tuning i automatyzacja, są wyjaśnione zespołowi prostym językiem.
- Czy odpowiedź AI jest sprawdzona z WCAG, kodem i zachowaniem interfejsu.
- Czy AI nie generuje pewnych rekomendacji na podstawie niepełnego kontekstu.
- Czy wrażliwe dane nie trafiają do narzędzia bez podstawy i kontroli.
- Czy asystent pomaga w porządkowaniu pracy, a nie podejmuje decyzję za audytora.
- Czy raport zachowuje odpowiedzialność autora i jasne uzasadnienia.
AI w dostępności cyfrowej
AI może wspierać audytora, ale nie zastępuje eksperckiej oceny i testów z użytkownikiem.
Instrukcja praktyczna
Co trzeba sprawdzić?
Polecane zasoby
- Przejdź do AIholics, naszej marki i pojęciownika AI, żeby uporządkować podstawowe terminy przed pracą z automatyzacją (otwiera się w nowym oknie)
- Przejdź do przeglądu WCAG 2, żeby weryfikować odpowiedzi AI względem standardu (otwiera się w nowym oknie)
- Sprawdź NIST AI Risk Management Framework jako punkt odniesienia dla ryzyka pracy z AI (otwiera się w nowym oknie)