पाठ 1एआई सिस्टम्स के लिए डीपीआईए: मॉडल इनपुट्स, आउटपुट्स, जोखिम स्कोरिंग, त्रुटि दरें और शमन रणनीतियाँ का दायरायह अनुभाग एआई एचआर उपकरणों के लिए डीपीआईए के माध्यम से चलता है, जिसमें दायरा परिभाषा, इनपुट्स और आउटपुट्स का मानचित्रण, जोखिम स्कोरिंग, त्रुटि दरों और पूर्वाग्रह का आकलन, और जीडीपीआर तथा श्रम कानून अपेक्षाओं के अनुरूप शमन और निगरानी योजनाएँ डिजाइन करना शामिल है।
Scoping AI use cases and data flowsIdentifying data subjects and impactsRisk scoring and prioritization methodsEvaluating error rates and false matchesMitigation, residual risk and sign-offपाठ 2दस्तावेजीकरण और शासन: मॉडल जोखिम रजिस्टर, एल्गोरिदमिक प्रभाव विवरण, परिवर्तन लॉग्स और प्रशिक्षण रिकॉर्ड्सयह अनुभाग एआई एचआर उपकरणों को मॉडल जोखिम रजिस्टर, प्रभाव विवरण, परिवर्तन लॉग्स और प्रशिक्षण रिकॉर्ड्स के माध्यम से दस्तावेजीकरण कैसे करें, को समझाता है, जो ट्रेसबिलिटी, जवाबदेही और नियामकों, अदालतों तथा कर्मचारी प्रतिनिधियों के लिए बचाव योग्य प्रमाण सक्षम बनाता है।
Designing an AI model risk registerAlgorithmic impact statement structureMaintaining model and data change logsTracking training data and model versionsEvidence packs for audits and litigationपाठ 3एआई पर जीडीपीआर की लागूता: प्रसंस्करण के लिए वैध आधार, विशेष श्रेणियाँ, और स्वचालित निर्णय-निर्माण के लिए निहितार्थ (अनु. 22)यह अनुभाग एआई पर जीडीपीआर के लागू होने को स्पष्ट करता है, जिसमें एचआर में वैध आधार, विशेष श्रेणी डेटा प्रबंधन, प्रोफाइलिंग और अनुच्छेद 22 के तहत स्वचालित निर्णय शामिल हैं, और नियामक जांच सहन करने वाले शासन, रिकॉर्ड्स तथा सुरक्षा उपाय डिजाइन कैसे करें।
Choosing lawful bases for HR AI usesHandling special category and union dataProfiling and automated decision criteriaMeaningful human involvement safeguardsRopa and documentation for AI systemsपाठ 4आवेदक स्क्रीनिंग और कर्मचारी निगरानी के लिए एआई उपयोग करते समय कानूनी और नैतिक जोखिमयह अनुभाग भर्ती और निगरानी में एआई के कानूनी और नैतिक जोखिमों का विश्लेषण करता है, जिसमें भेदभाव, ठंडक प्रभाव, अत्यधिक निगरानी और अनुमानित डेटा के दुरुपयोग शामिल हैं, और एचआर एआई तैनाती में सुरक्षा उपाय, निगरानी तथा समानुपातिकता कैसे एम्बेड करें, दिखाता है।
Discrimination and equal treatment risksSurveillance, trust and chilling effectsOver-collection and function creep in HRUse of inferred and behavioral dataEthics review and escalation channelsपाठ 5पूर्वाग्रह, निष्पक्षता और गैर-भेदभाव जाँच: डेटासेट उत्पत्ति, प्रतिनिधित्व, स्पष्टता और तीसरे पक्ष ऑडिटयह अनुभाग एआई एचआर उपकरणों के लिए पूर्वाग्रह और निष्पक्षता नियंत्रणों को कवर करता है, जिसमें डेटासेट उत्पत्ति, प्रतिनिधित्व जाँच, स्पष्टता तकनीकें, निष्पक्षता मेट्रिक्स और स्वतंत्र ऑडिट शामिल हैं, शेष जोखिमों के उपचार और संचार पर मार्गदर्शन के साथ।
Tracing dataset sources and licensesAssessing representativeness and coverageFairness metrics and threshold settingExplainability tools for HR decisionsThird-party audits and remediation plansपाठ 6तकनीकी उपाय: डेटा न्यूनीकरण, गुमनमीकरण/छद्मनामीकरण, पहुँच नियंत्रण और सुरक्षित मॉडल तैनातीयह अनुभाग एचआर में एआई के लिए तकनीकी सुरक्षा उपायों का विस्तार से वर्णन करता है, जिसमें डेटा न्यूनीकरण, गुमनमीकरण/छद्मनामीकरण, पहुऩच नियंत्रण और सुरक्षित मॉडल तैनाती शामिल हैं, जो मॉडल्स और एचआर डेटा की गोपनीयता, अखंडता और लचीलापन सुनिश्चित करती हैं।
Data minimization for HR training datasetsAnonymization and pseudonymization patternsRole-based and attribute-based access controlSecure model hosting and API hardeningKey management and logging for AI systemsपाठ 7कर्मचारी अधिकार और पारदर्शिता: नोटिस, स्वचालित निर्णयों की सार्थक व्याख्या, मानवीय समीक्षा और ऑप्ट-आउट विकल्पयह अनुभाग एआई-चालित एचआर में कर्मचारी सूचना अधिकारों को समझाता है, जिसमें परतदार नोटिस, तर्क की सार्थक व्याख्या, मानवीय समीक्षा विकल्प, निर्णयों को चुनौती देना और जीडीपीआर तथा श्रम कानून के अनुरूप व्यावहारिक ऑप्ट-आउट या वैकल्पिक प्रक्रियाएँ शामिल हैं।
Designing clear AI use notices for staffExplaining model logic in plain languageSetting up human review and escalationHandling objections and contestationsDocumenting responses to rights requestsपाठ 8जर्मनी में कार्य परिषद और सह-निर्धारण आवश्यकताएँ: भागीदारी, सूचना अधिकार और परामर्श दायित्वयह अनुभाग एआई एचआर उपकरणों के लिए जर्मन कार्य परिषद सह-निर्धारण पर केंद्रित है, जिसमें भागीदारी ट्रिगर, सूचना अधिकार, परामर्श कर्तव्य, विशिष्ट बेट्रीब्सवेराइनबारुंगेन धाराएँ और कर्मचारी प्रतिनिधियों के साथ प्रारंभिक, विश्वास-आधारित संलग्नता की रणनीतियाँ शामिल हैं।
When AI tools trigger co-determinationInformation and inspection rights of councilsStructuring consultation and negotiationsKey clauses in AI BetriebsvereinbarungenCooperation strategies and documentationपाठ 9परीक्षण और सत्यापन प्रक्रियाएँ: पूर्व-तैनाती परीक्षण, प्रदर्शन मेट्रिक्स, निगरानी, और आवधिक पुनर्मूल्यांकनयह अनुभाग एआई एचआर सिस्टम्स के लिए परीक्षण और सत्यापन प्रथाओं को निर्धारित करता है, जिसमें पूर्व-तैनाती जाँच, प्रदर्शन और निष्पक्षता मेट्रिक्स, उत्पादन में निगरानी, आवधिक पुनर्मूल्यांकन, रोलबैक योजनाएँ और नियामकों तथा कार्य परिषदों के लिए परिणाम दस्तावेजीकरण शामिल हैं।
Pre-deployment functional test plansPerformance, error and fairness metricsShadow mode and A/B testing in HROngoing monitoring and alert thresholdsPeriodic reviews and rollback criteriaपाठ 10अनुबंधात्मक और विक्रेता प्रबंधन: प्रोसेसर बनाम कंट्रोलर भूमिकाएँ, आवश्यक अनुबंध धाराएँ, एसएलए, मॉडल परिवर्तन प्रबंधन और मॉडल उत्पत्ति अनुरोधयह अनुभाग एआई एचआर उपकरणों के लिए अनुबंधों और विक्रेता निगरानी को संबोधित करता है, कंट्रोलर और प्रोसेसर भूमिकाएँ परिभाषित करता है, अनिवार्य जीडीपीआर धाराएँ, एसएलए, सुरक्षा और ऑडिट अधिकार, मॉडल परिवर्तन अधिसूचनाएँ, और आपूर्तिकर्ताओं के लिए उत्पत्ति तथा दस्तावेजीकरण दायित्व।
Allocating controller and processor rolesGDPR Article 28 and DPA essentialsSecurity, uptime and support SLAsModel updates, drift and change controlProvenance, audit and termination rights