انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده به عمل تضمین این موضوع اشاره دارد که داده‌های پردازش‌شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی در درون مرزهای جغرافیایی یا حوزه‌های قضایی خاص باقی بمانند، همان‌طور که قانون، قرارداد یا سیاست سازمانی الزام می‌کند. این یکی از فوری‌ترین چالش‌های عملیاتی برای کسب‌وکارهایی است که هوش مصنوعی را در مقیاس بزرگ در چندین منطقه به‌کار می‌گیرند.

برای سال‌ها، اقامت داده عمدتاً نگرانی ذخیره‌سازی و پایگاه‌های داده بود. شما سوابق مشتریان را در یک سرور واقع در کشوری که آن مشتریان زندگی می‌کردند نگه می‌داشتید، چک‌باکس قانونی مربوطه را علامت می‌زدید و ادامه می‌دادید. هوش مصنوعی این محاسبه را به طور چشمگیری پیچیده‌تر کرده است. هنگامی که یک مدل داده‌ها را برای تولید پاسخ، خلاصه‌سازی یک سند یا علامت‌گذاری یک ناهنجاری پردازش می‌کند، آن پردازش به خودی خود تحت اکثر چارچوب‌های قانونی، مدیریت داده محسوب می‌شود. اینکه این کار کجا، روی سخت‌افزار چه کسی، و تحت حوزه قضایی چه کسی اتفاق می‌افتد، به همان اندازه مهم است که داده‌ها بعداً کجا ذخیره می‌شوند. اشتباه کردن در این مورد فقط ریسک عدم انطباق ایجاد نمی‌کند. مسئولیت حقوقی، خطر اعتباری و در برخی حوزه‌های قضایی، احتمال جریمه‌های مالی قابل توجه را ایجاد می‌کند. این راهنما توضیح می‌دهد که انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده چگونه در عمل کار می‌کند و سازمان شما چه کاری باید انجام دهد تا آن را به‌درستی انجام دهد.

چرا اقامت داده یک مشکل هوش مصنوعی شد

سؤال پردازش که بسیاری از تیم‌ها را غافلگیر کرد

اکثر پذیرندگان اولیه هوش مصنوعی بر این تمرکز داشتند که داده کجا ذخیره شده است، نه اینکه کجا پردازش می‌شود. این تمایز آکادمیک به نظر می‌رسید تا اینکه تنظیم‌کنندگان شروع به روشن‌سازی این موضوع کردند که حوزه قضایی پردازش وزن قانونی برابر با حوزه قضایی ذخیره‌سازی تحت چارچوب‌هایی مانند GDPR، LGPD برزیل، قانون DPDP هند و PIPL چین دارد.

هنگامی که سندی را به سرویس هوش مصنوعی ابری برای خلاصه‌سازی ارسال می‌کنید، آن سند به یک مرکز داده سفر می‌کند، در حافظه سروری بارگذاری می‌شود و توسط مدلی که روی سخت‌افزار در یک مکان فیزیکی خاص اجرا می‌شود، پردازش می‌شود. حتی اگر نتیجه در میلی‌ثانیه‌ها برگردد و چیزی به طور دائم ذخیره نشود، رویداد پردازش در جایی اتفاق افتاده است. تحت قوانین حفاظت از داده مدرن، آن جا مهم است.

این موضوع تعداد قابل توجهی از استقرارهای هوش مصنوعی سازمانی را غافلگیر کرد. تیم‌هایی که با دقت ذخیره‌سازی داده‌های خود را برای رعایت الزامات اقامت ساختاربندی کرده بودند، متوجه شدند که لایه پردازش هوش مصنوعی آنها به‌آرامی داده‌ها را از طریق زیرساخت در حوزه‌های قضایی که همان الزامات را نقض می‌کرد، مسیریابی می‌کند. ذخیره‌سازی منطبق بود. جریان کار هوش مصنوعی نبود.

چگونه قوانین اقامت داده را برای هوش مصنوعی تعریف می‌کنند

چارچوب‌های قانونی مختلف سؤال پردازش را با سطوح مختلفی از خصوصیت مدیریت می‌کنند. GDPR تحت اتحادیه اروپا گسترده‌ترین کاربرد را دارد و حوزه قضایی پردازش داده را به عنوان یک عنصر اصلی انطباق در نظر می‌گیرد. انتقال داده‌های شخصی به خارج از اتحادیه اروپا نیازمند تصمیم کفایت، بندهای قراردادی استاندارد یا یک مکانیسم تأییدشده دیگر است، و استنتاج هوش مصنوعی روی آن داده‌ها به عنوان پردازش محسوب می‌شود.

PIPL چین فراتر می‌رود و الزام می‌کند که برخی دسته‌های داده نه تنها در داخل کشور پردازش شوند بلکه انتقالات مرزی داده‌های تولیدشده در داخل چین قبل از انجام، تأیید صریح دولت را دریافت کنند. اجرای یک مدل هوش مصنوعی مبتنی بر ابر در خارج از قلمرو چین روی داده‌های منشأ از مشتریان چینی، تحت یک قرائت سختگیرانه، نقض PIPL است، صرف‌نظر از اینکه داده‌های خروجی بعداً کجا می‌روند.

قانون DPDP هند، که اخیراً به‌طور کامل لازم‌الاجرا شده است، به‌طور مشابه محدودیت‌های پردازش و ذخیره‌سازی را ایجاد می‌کند که معماران سیستم هوش مصنوعی باید در سطح طراحی زیرساخت در نظر بگیرند، نه به عنوان یک فکر بعدی.

درک اینکه چگونه این الزامات با انتخاب‌های معماری هوش مصنوعی شما تلاقی می‌کنند، بنیاد یک موضع انطباق قابل دفاع است.

آنچه انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده در عمل نیاز دارد

نقشه‌برداری از جریان‌های داده شما قبل از هر چیز دیگر

نقطه شروع برای هر تلاش جدی انطباق اقامت داده، یک نقشه کامل از مکان رفتن داده‌های شما هنگام تعامل با سیستم‌های هوش مصنوعی شما است. این به معنای ردیابی هر ورودی داده، مسیر پردازشی که دنبال می‌کند، جایی که استنتاج اتفاق می‌افتد، چه چیزی توسط ارائه‌دهنده مدل ثبت می‌شود و خروجی‌ها کجا ذخیره می‌شوند است.

برای سازمان‌هایی که از ابزارهای هوش مصنوعی متعدد در تیم‌های مختلف استفاده می‌کنند، این تمرین تقریباً همیشه شگفتی‌هایی را آشکار می‌کند. یک تیم فروش که از یک دستیار نوشتاری هوش مصنوعی استفاده می‌کند، ممکن است آن را به داده‌های CRM حاوی اطلاعات شخصی مشتریان اتحادیه اروپا متصل کرده باشد. یک تیم پشتیبانی مشتری که دسته‌بندی بلیط با کمک هوش مصنوعی را اجرا می‌کند، ممکن است رونوشت‌های چت را از طریق مدلی که در حوزه قضایی میزبانی می‌شود که الزامات انتقال مرزی را راه می‌اندازد، مسیریابی کند.

مشکل انطباق به‌ندرت عمدی است. معمولاً نتیجه پذیرش ابزارهای هوش مصنوعی سریع‌تر از سرعت همگامی چارچوب‌های حکمرانی با آنها است. ممیزی جریان داده، چیزی است که خطر انطباق نامرئی را به یک فهرست قابل‌مدیریت از موضوعات خاص برای رسیدگی تبدیل می‌کند.

دسته داده	الزام معمول اقامت	خطر معمول پردازش هوش مصنوعی
داده‌های شخصی اتحادیه اروپا (GDPR)	پردازش باید در داخل اتحادیه اروپا یا کشورهای تأییدشده باقی بماند	مدل‌های هوش مصنوعی ابری میزبانی‌شده در خارج از اتحادیه اروپا بدون SCC
داده‌های کاربر چینی (PIPL)	پردازش داخلی برای دسته‌های حساس مورد نیاز است	هر تماس API هوش مصنوعی مرزی شامل این داده
سوابق سلامت (HIPAA)	پردازش مبتنی بر ایالات متحده با BAA مورد نیاز است	ابزارهای هوش مصنوعی بدون توافق‌نامه شریک تجاری امضاشده
داده‌های مالی (متنوع)	خاص حوزه قضایی، بر اساس کشور متفاوت است	استقرارهای هوش مصنوعی چندمنطقه‌ای بدون کنترل‌های مسیریابی داده
قراردادهای دولتی	اغلب نیازمند ابر حاکمیتی یا داخلی است	خدمات هوش مصنوعی ابری تجاری استاندارد

ساخت معماری که به مرزهای اقامت احترام می‌گذارد

پس از اینکه می‌دانید قرارگاه انطباق شما کجاست، پاسخ معماری معمولاً در یکی از سه الگو قرار می‌گیرد.

اولی استقرار هوش مصنوعی ابری منطقه‌ای است، جایی که شما از همان فروشنده هوش مصنوعی استفاده می‌کنید اما استقرار خود را برای استفاده از زیرساخت واقع در حوزه قضایی مورد نیاز پیکربندی می‌کنید. بیشتر ارائه‌دهندگان اصلی ابر اکنون گزینه‌های خدمات هوش مصنوعی قفل‌شده در منطقه را به‌طور خاص برای پرداختن به این نیاز ارائه می‌دهند. مبادله این است که گزینه‌های مدل شما ممکن است در مناطق خاصی محدودتر باشد و تأخیر ممکن است بالاتر از یک استقرار بهینه‌شده جهانی باشد.

دومی استقرار داخلی یا ابر خصوصی در درون حوزه قضایی مورد نیاز است، جایی که مدل‌های هوش مصنوعی را روی زیرساختی که شما کنترل می‌کنید و کاملاً در درون مرز جغرافیایی تعریف‌شده توسط مقررات شما قرار دارد، اجرا می‌کنید. این رویکرد قوی‌ترین تضمین انطباق را ارائه می‌دهد اما بیشترین سرمایه‌گذاری عملیاتی را می‌طلبد.

سومی یک معماری ترکیبی است که انواع مختلف داده را بر اساس طبقه‌بندی قانونی آنها به محیط‌های پردازشی مختلف مسیریابی می‌کند. داده‌های شخصی حساس به زیرساخت محلی منطبق مسیریابی می‌شوند، در حالی که داده‌های عملیاتی کمتر حساس می‌توانند از گزینه‌های ابری انعطاف‌پذیرتر استفاده کنند. این پیچیده‌ترین برای ساخت و نگهداری است اما اغلب از نظر تجاری برای سازمان‌های جهانی عملی‌ترین است.

ویژگی‌های هوش مصنوعی موجود در گزینه‌های میزبانی شخصی و استقرار منطقه‌ای مدرن به‌اندازه کافی بالغ شده‌اند که شکاف‌های عملکرد بین معماری‌های منطبق و غیرمنطبق در دو سال گذشته به‌طور قابل‌توجهی کاهش یافته است.

چگونه هوش مصنوعی به‌طور فعال برای پشتیبانی از انطباق استفاده می‌شود

شایان ذکر است که رابطه بین هوش مصنوعی و انطباق در هر دو جهت اجرا می‌شود. در حالی که هوش مصنوعی چالش‌های اقامت داده ایجاد می‌کند، در حال تبدیل شدن به یکی از قدرتمندترین ابزارها برای مدیریت خود انطباق است.

تیم‌های حقوقی و انطباق هوش مصنوعی را برای نظارت بر جریان‌های داده در زمان واقعی، علامت‌گذاری نقض‌های احتمالی اقامت قبل از اینکه به حوادث قابل‌گزارش تبدیل شوند، طبقه‌بندی خودکار داده‌های ورودی بر اساس حوزه قضایی و تولید مسیرهای مستندسازی که تنظیم‌کنندگان انتظار دارند در طول ممیزی‌ها ببینند، به‌کار می‌گیرند.

هوش مصنوعی بررسی قرارداد به تیم‌های حقوقی کمک می‌کند تا بندهای مرتبط با اقامت را در توافق‌نامه‌های فروشنده سریع‌تر از آنچه بررسی دستی اجازه می‌دهد شناسایی کنند. ابزارهای نظارت بر سیاست از پردازش زبان طبیعی برای ردیابی تغییرات قانونی در چندین حوزه قضایی و ارائه به‌روزرسانی‌های مرتبط به افسران انطباق قبل از اجرایی شدن آنها استفاده می‌کنند.

برای سازمان‌هایی که انطباق را در ده‌ها بازار مدیریت می‌کنند، نظارت بر انطباق با کمک هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یک ضرورت عملیاتی است تا یک راحتی صرف. حجم تغییرات قانونی در حفاظت از داده، مقررات خاص هوش مصنوعی و قوانین خاص بخش، فراتر از آنچه تیم‌های انسانی می‌توانند با اطمینان به‌صورت دستی ردیابی کنند، رشد کرده است.

ادغام این قابلیت‌های نظارتی در چارچوب گسترده‌تر امنیت هوش مصنوعی و انطباق شما، سیستمی ایجاد می‌کند که هم به الزامات اقامت احترام می‌گذارد و هم به‌طور فعال به شما کمک می‌کند نشان دهید که این کار را انجام می‌دهد.

گام‌های عملی برای انطباق

قراردادها و توافق‌نامه‌های فروشنده

روابط فروشنده هوش مصنوعی شما به اندازه معماری فنی شما برای انطباق اقامت داده مهم هستند. هر ارائه‌دهنده خدمات هوش مصنوعی که استفاده می‌کنید باید زبان قراردادی روشنی داشته باشد که مشخص می‌کند پردازش کجا انجام می‌شود، چه داده‌هایی حفظ می‌شوند، چقدر طولانی نگهداری می‌شوند و در صورت پایان رابطه چه اتفاقی برای آنها می‌افتد.

برای داده‌های اتحادیه اروپا تحت GDPR، بندهای قراردادی استاندارد باید با هر پردازنده‌ای که در خارج از اتحادیه اروپا فعالیت می‌کند، در محل باشد. برای داده‌های مراقبت‌های بهداشتی ایالات متحده، یک توافق‌نامه شریک تجاری امضاشده قبل از پردازش هرگونه اطلاعات تحت پوشش HIPAA توسط یک فروشنده هوش مصنوعی مورد نیاز است. برای داده‌های مالی، توافق‌نامه‌های اضافی خاص بخش ممکن است بسته به چارچوب قانونی شما اعمال شوند.

نکته عملی در اینجا این است که این توافق‌نامه‌ها را به‌عنوان کاغذبازی یک‌باره در نظر نگیرید. زیرساخت فروشنده هوش مصنوعی تغییر می‌کند. یک ارائه‌دهنده‌ای که داده‌های شما را دو سال پیش در فرانکفورت پردازش کرده است، ممکن است زیرساخت خود را به روش‌هایی بازسازی کرده باشد که بر تضمین اقامتی که فکر می‌کردید داشتید تأثیر می‌گذارد. ساختن چرخه‌های بررسی فروشنده در تقویم انطباق شما، شما را از اتکا به حفاظت‌های قراردادی که دیگر واقعیت فنی را منعکس نمی‌کنند، باز می‌دارد.

مستندسازی و آمادگی برای ممیزی

تنظیم‌کنندگانی که انطباق GDPR را ارزیابی می‌کنند یا به شکایت موضوع داده پاسخ می‌دهند، فقط نمی‌خواهند ببینند که شما نیت درستی داشته‌اید. آنها مستندسازی می‌خواهند که نشان دهد جریان‌های پردازش هوش مصنوعی شما با در نظر گرفتن الزامات اقامت طراحی شده‌اند، که شکاف‌ها را شناسایی و برطرف کرده‌اید، و که کنترل‌های مستمر برای حفظ انطباق با تکامل سیستم‌های خود دارید.

این به معنای نگهداری سوابق نقشه‌های جریان داده، توافق‌نامه‌های فروشنده، تصمیم‌های معماری فنی و بررسی‌های انطباق داخلی شما است. به معنای توانایی نشان دادن نه‌تنها اینکه داده‌ها امروز کجا پردازش می‌شوند بلکه چگونه به آن معماری رسیده‌اید و هنگامی که مشکلات را پیدا کرده‌اید چه کرده‌اید.

یک راهنمای هوش مصنوعی جامع در مورد روش‌های مستندسازی انطباق می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا عادت‌های نگهداری سوابقی را بسازند که پاسخ‌های ممیزی را به‌جای ایجاد وحشت قابل‌مدیریت می‌کند.

فعالیت انطباق	فراوانی توصیه‌شده	خروجی مستندسازی
بررسی نقشه‌برداری جریان داده	سالانه یا پس از تغییرات عمده سیستم	نمودار جریان داده به‌روزشده و ثبت انتقال
بررسی توافق‌نامه فروشنده	سالانه	SCC، BAA و DPA تأییدشده در پرونده
ممیزی معماری فنی	پس از هر افزودن یا تغییر ابزار هوش مصنوعی	سابقه بررسی معماری
نظارت بر تغییرات قانونی	مستمر، با خلاصه فصلی	سابقه به‌روزرسانی قانونی داخلی
آموزش کارکنان در مورد الزامات اقامت	سالانه	سوابق تکمیل آموزش

چیزهایی که باید بدانید

چندین نکته مهم تمایل دارند در برنامه‌ریزی اولیه انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده نادیده گرفته شوند:

الزامات اقامت در برخی چارچوب‌ها بر خروجی‌های هوش مصنوعی و همچنین ورودی‌ها اعمال می‌شود. یک خلاصه تولیدشده از داده‌های شخصی ممکن است خود تحت GDPR به‌عنوان داده شخصی طبقه‌بندی شود، که به این معنی است که جایی که آن خروجی ذخیره و پردازش می‌شود نیز تحت قوانین اقامت قرار می‌گیرد.

ناشناس‌سازی همیشه مشکل را حل نمی‌کند. بسیاری از سازمان‌ها فرض می‌کنند که حذف شناسه‌های شخصی از داده‌ها قبل از پردازش هوش مصنوعی، تعهد اقامت را حذف می‌کند. دادگاه‌ها و تنظیم‌کنندگان به‌طور فزاینده‌ای دریافته‌اند که خطر شناسایی مجدد به معنای این است که مجموعه‌های داده واقعاً ناشناس‌شده باریک‌تر از آنچه اکثر تیم‌ها فرض می‌کنند هستند.

چنداجاره‌ای در خدمات هوش مصنوعی ابری خطرات زیرساخت مشترک ایجاد می‌کند. هنگامی که داده‌های شما روی زیرساخت GPU مشترک با مستأجران دیگر پردازش می‌شوند، تضمین‌های جداسازی فنی به شواهد انطباق مهمی تبدیل می‌شوند. اطمینان حاصل کنید که فروشنده شما می‌تواند معماری جداسازی را به‌وضوح مستند کند.

استفاده از هوش مصنوعی تولیدشده توسط کارکنان، ریسک انطباق سایه ایجاد می‌کند. هنگامی که کارکنان از حساب‌های شخصی برای دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی برای وظایف کاری استفاده می‌کنند، آن داده‌ها ممکن است از طریق زیرساختی که از هر کنترل ساخته‌شده توسط تیم‌های فناوری اطلاعات و انطباق شما عبور می‌کند، جریان یابد. سیاست‌های استفاده قابل قبول و ابزارهای نظارت‌شده، هر دو اجزای ضروری یک موضع انطباق کامل هستند.

موارد استفاده هوش مصنوعی مختلف در درون یک سازمان ممکن است الزامات اقامت متفاوتی داشته باشند. داده‌های منابع انسانی، داده‌های مشتری، داده‌های مالی و داده‌های تحقیقاتی ممکن است هر کدام تعهدات قانونی متمایزی داشته باشند. یک سیاست زیرساخت هوش مصنوعی یکنواخت به‌ندرت همه آنها را به‌خوبی ارائه می‌دهد.

انطباق اقامت ثابت نیست. مقررات تغییر می‌کنند، زیرساخت فروشنده تغییر می‌کند و فعالیت‌های پردازش داده شما تغییر می‌کند. انطباق به‌دست‌آمده در یک نقطه زمانی برای ماندن معتبر، به نگهداری مستمر نیاز دارد.

ساخت یک تمرین پایدار انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده

سازمان‌هایی که انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده را به‌خوبی مدیریت می‌کنند، یک ویژگی مشترک دارند. آنها آن را به‌عنوان یک تمرین عملیاتی مستمر و نه یک پروژه یک‌باره در نظر می‌گیرند. آنها مالکیت واضحی از عملکرد انطباق دارند، فرایندهای مستندی که هنگام تغییر سیستم‌ها به‌روزرسانی می‌شوند و روابط فروشنده ساختاربندی‌شده‌ای دارند که شفافیتی را که برای نشان دادن انطباق به تنظیم‌کنندگان نیاز دارند، فراهم می‌کند.

رسیدن به آنجا نیازمند سرمایه‌گذاری هم در معماری فنی و هم در فرایند سازمانی است. جنبه فنی، ساخت زیرساخت هوش مصنوعی که به مرزهای پردازش جغرافیایی احترام می‌گذارد، به‌طور فزاینده‌ای توسط فروشندگان و ابزارهای متن‌باز به‌خوبی پشتیبانی می‌شود. جنبه سازمانی، ساخت روش‌های حکمرانی، مستندسازی و نظارتی که انطباق را قابل اثبات می‌کند، جایی است که اکثر تیم‌ها باید توجه بیشتری بر آن متمرکز کنند.

انطباق هوش مصنوعی با اقامت داده محدودیتی نیست که آنچه هوش مصنوعی می‌تواند برای سازمان شما انجام دهد را محدود کند. این بنیادی است که استفاده از هوش مصنوعی را با اطمینان در مقیاس بزرگ، در سراسر بازارها و با اعتماد مشتریان و تنظیم‌کنندگانی که کسب‌وکار شما به آنها وابسته است، ممکن می‌سازد.

سؤالات متداول

اقامت داده در هوش مصنوعی چیست؟

اقامت داده در هوش مصنوعی به الزامی اشاره می‌کند که داده‌های پردازش‌شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی در درون حوزه‌های قضایی جغرافیایی یا قانونی خاص باقی بمانند، که هم جایی که داده‌ها ذخیره می‌شوند و هم جایی که استنتاج و پردازش هوش مصنوعی به‌صورت فیزیکی اتفاق می‌افتد را پوشش می‌دهد. این یک ملاحظه انطباق اصلی برای هر سازمانی است که از هوش مصنوعی برای مدیریت داده‌های شخصی یا تحت مقررات در چندین منطقه استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی چگونه در انطباق استفاده می‌شود؟

هوش مصنوعی برای خودکارسازی نظارت بر جریان داده، طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس دسته‌بندی قانونی، بررسی قراردادها برای بندهای مرتبط با اقامت و علامت‌گذاری نقض‌های احتمالی قبل از تبدیل شدن به حوادث قابل گزارش، در انطباق استفاده می‌شود. این امر به تیم‌های انطباق اجازه می‌دهد تا تعهدات قانونی را در چندین حوزه قضایی در مقیاس و سرعتی که فرایندهای دستی نمی‌توانند به آن دست یابند، مدیریت کنند.

خطرات اقامت داده چیست؟

خطرات اصلی عدم انطباق با اقامت داده شامل جریمه‌های قانونی، تعلیق اجباری فعالیت‌های پردازش داده، آسیب اعتباری و از دست دادن اعتماد مشتری در بازارهایی است که انتظارات حفاظت از داده در آنها بالا است. خطرات فنی شامل پیچیدگی معماری هنگام ساخت سیستم‌هایی است که باید به چندین الزام قضایی همپوشانی همزمان احترام بگذارند.

آیا استفاده از هوش مصنوعی منطبق با GDPR است؟

استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند منطبق با GDPR باشد اگر سیستم هوش مصنوعی داده‌های شخصی اتحادیه اروپا را روی زیرساختی در داخل اتحادیه اروپا یا در یک کشور تأییدشده پردازش کند، با توافق‌نامه‌های پردازش داده مناسب در محل و بدون انتقال‌های مرزی غیرمجاز داده در طول استنتاج یا ثبت. انطباق به ابزار هوش مصنوعی خاص، مکان زیرساخت آن و چگونگی پیکربندی و قرارداد سازمان شما برای استفاده از آن بستگی دارد.

قانون ۳۰٪ برای هوش مصنوعی چیست؟

قانون ۳۰٪ برای هوش مصنوعی پیشنهاد می‌کند که ادغام مؤثر هوش مصنوعی باید هدف خودکارسازی تقریباً ۳۰٪ از یک جریان کار را داشته باشد، در حالی که انسان‌ها مسئولیت ۷۰٪ باقیمانده‌ای را که نیازمند قضاوت، زمینه و پاسخگویی است، حفظ می‌کنند. در زمینه‌های انطباق به‌طور خاص، این چارچوب به تیم‌ها کمک می‌کند تا تشخیص دهند هوش مصنوعی کدام بخش‌های یک جریان کار انطباق را می‌تواند به‌طور قابل اعتمادی مدیریت کند در مقابل کدام تصمیمات باید با بازبینان انسانی واجد شرایط باقی بمانند.