పాఠం 1AI సిస్టమ్ల కోసం DPIA: మోడల్ ఇన్పుట్లు, అవుట్పుట్లు, ప్రమాద స్కోరింగ్, ఎర్రర్ రేట్లు మరియు నివారణ వ్యూహాల స్కోపింగ్ఈ విభాగం AI HR టూల్స్ కోసం DPIAs ద్వారా స్కోప్ నిర్వచనం, ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్లను మ్యాప్ చేయడం, ప్రమాద స్కోరింగ్, ఎర్రర్ రేట్లు మరియు బయాస్ను అంచనా వేయడం, మరియు GDPR మరియు లేబర్ చట్టం అపేక్షలతో అలైన్ అయ్యే నివారణ మరియు మానిటరింగ్ ప్లాన్లను డిజైన్ చేయడాన్ని కవర్ చేస్తుంది.
Scoping AI use cases and data flowsIdentifying data subjects and impactsRisk scoring and prioritization methodsEvaluating error rates and false matchesMitigation, residual risk and sign-offపాఠం 2డాక్యుమెంటేషన్ మరియు గవర్నెన్స్: మోడల్ ప్రమాద రిజిస్టర్, అల్గారిథమిక్ ఇంపాక్ట్ స్టేట్మెంట్, చేంజ్ లాగ్లు మరియు శిక్షణ రికార్డులుఈ విభాగం మోడల్ ప్రమాద రిజిస్టర్లు, ఇంపాక్ట్ స్టేట్మెంట్లు, చేంజ్ లాగ్లు, మరియు శిక్షణ రికార్డుల ద్వారా AI HR టూల్స్ను డాక్యుమెంట్ చేయడం ఎలా చేయాలో వివరిస్తుంది, రెగ్యులేటర్లు, కోర్టులు, మరియు ఉద్యోగి ప్రతినిధులకు ట్రేసబిలిటీ, అకౌంటబిలిటీ, మరియు డిఫెన్సిబుల్ రుజువును అందిస్తుంది.
Designing an AI model risk registerAlgorithmic impact statement structureMaintaining model and data change logsTracking training data and model versionsEvidence packs for audits and litigationపాఠం 3AIకి GDPR వర్తింపు: ప్రాసెసింగ్ కోసం చట్టపరమైన ఆధారం, ప్రత్యేక కేటగిరీలు, మరియు ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయ-టేకింగ్ పరిణామాలు (Art. 22)ఈ విభాగం GDPR AIకి HRలో ఎలా వర్తిస్తుందో స్పష్టం చేస్తుంది, చట్టపరమైన ఆధారాలు, ప్రత్యేక కేటగిరీ డేటా హ్యాండ్లింగ్, ప్రొఫైలింగ్, మరియు Article 22 కింద ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయాలు సహా, మరియు రెగ్యులేటరీ స్క్రూటినీని తట్టుకునే గవర్నెన్స్, రికార్డులు, మరియు రక్షణలను డిజైన్ చేయడం ఎలా చేయాలో వివరిస్తుంది.
Choosing lawful bases for HR AI usesHandling special category and union dataProfiling and automated decision criteriaMeaningful human involvement safeguardsRopa and documentation for AI systemsపాఠం 4అప్లికెంట్ స్క్రీనింగ్ మరియు ఉద్యోగి మానిటరింగ్ కోసం AI ఉపయోగించినప్పుడు చట్టపరమైన మరియు నైతిక ప్రమాదాలుఈ విభాగం హైరింగ్ మరియు మానిటరింగ్లో AI యొక్క చట్టపరమైన మరియు నైతిక ప్రమాదాలను విశ్లేషిస్తుంది, డిస్క్రిమినేషన్, చిల్లింగ్ ఎఫెక్ట్స్, అధిక మానిటరింగ్, మరియు ఇన్ఫర్డ్ డేటా తప్పుపెట్టుకోవడం సహా, మరియు HR AI డెప్లాయ్మెంట్లలో రక్షణలు, ఓవర్సైట్, మరియు ప్రాపోర్షనాలిటీని ఎలా ఇంబెడ్ చేయాలో చూపిస్తుంది.
Discrimination and equal treatment risksSurveillance, trust and chilling effectsOver-collection and function creep in HRUse of inferred and behavioral dataEthics review and escalation channelsపాఠం 5బయాస్, ఫెయిర్నెస్ మరియు నాన్-డిస్క్రిమినేషన్ చెక్లు: డేటాసెట్ ప్రోవెనెన్స్, ప్రతినిధిత్వం, ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ మరియు మూడవ పక్ష ఆడిట్లుఈ విభాగం AI HR టూల్స్ కోసం బయాస్ మరియు ఫెయిర్నెస్ కంట్రోల్స్ను కవర్ చేస్తుంది, డేటాసెట్ ప్రోవెనెన్స్, ప్రతినిధిత్వం చెక్లు, ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ టెక్నిక్లు, ఫెయిర్నెస్ మెట్రిక్స్, మరియు స్వతంత్ర ఆడిట్లు సహా, మిగిలిన ప్రమాదాల సరిదీకరణ మరియు కమ్యూనికేషన్పై మార్గదర్శకతతో.
Tracing dataset sources and licensesAssessing representativeness and coverageFairness metrics and threshold settingExplainability tools for HR decisionsThird-party audits and remediation plansపాఠం 6టెక్నికల్ చర్యలు: డేటా మినిమైజేషన్, అనోనిమైజేషన్/ప్సూడోనిమైజేషన్, యాక్సెస్ కంట్రోల్స్ మరియు సురక్షిత మోడల్ డెప్లాయ్మెంట్ఈ విభాగం HRలో AI కోసం టెక్నికల్ రక్షణల వివరాలను ఇస్తుంది, డేటా మినిమైజేషన్, అనోనిమైజేషన్ మరియు ప్సూడోనిమైజేషన్, యాక్సెస్ కంట్రోల్స్, మరియు సురక్షిత డెప్లాయ్మెంట్ ప్యాటర్న్లు సహా, మోడల్స్ మరియు HR డేటా యొక్క లైఫ్సైకిల్ మీద కాన్ఫిడెన్షియాలిటీ, ఇంటిగ్రిటీ, మరియు రెసిలియెన్స్ను నిర్ధారిస్తుంది.
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 systemsపాఠం 7ఉద్యోగి హక్కులు మరియు పారదర్శకత: నోటీస్, ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయాల అర్థవంతమైన వివరణ, మానవ సమీక్ష మరియు ఆప్ట్-అవుట్ ఆప్షన్లుఈ విభాగం AI-డ్రివెన్ HRలో ఉద్యోగి సమాచార హక్కులను వివరిస్తుంది, లేయర్డ్ నోటీసులు, లాజిక్ యొక్క అర్థవంతమైన వివరణలు, మానవ సమీక్ష ఆప్షన్లు, నిర్ణయాలను వివాదించడం, మరియు GDPR మరియు లేబర్ చట్టంతో సమ్మతమైన ఆచరణాత్మక ఆప్ట్-అవుట్ లేదా ప్రత్యామ్నాయ ప్రొసీజర్లు సహా.
Designing clear AI use notices for staffExplaining model logic in plain languageSetting up human review and escalationHandling objections and contestationsDocumenting responses to rights requestsపాఠం 8జర్మనీలో వర్క్స్ కౌన్సిల్ మరియు సహ-నిర్ణయం అవసరాలు: పాల్గొనటం, సమాచార హక్కులు మరియు సంప్రదింపు బాధ్యతలుఈ విభాగం జర్మన్ వర్క్స్ కౌన్సిల్ AI HR టూల్స్ కోసం సహ-నిర్ణయంపై దృష్టి సారిస్తుంది, పాల్గొనటం ట్రిగ్గర్లు, సమాచార హక్కులు, సంప్రదింపు బాధ్యతలు, సాధారణ Betriebsvereinbarungen క్లాజులు, మరియు ఉద్యోగి ప్రతినిధులతో ముందస్తు, విశ్వాస-ఆధారిత ఎంగేజ్మెంట్ వ్యూహాలను కవర్ చేస్తుంది.
When AI tools trigger co-determinationInformation and inspection rights of councilsStructuring consultation and negotiationsKey clauses in AI BetriebsvereinbarungenCooperation strategies and documentationపాఠం 9టెస్టింగ్ మరియు వాలిడేషన్ ప్రొసీజర్లు: ప్రీ-డెప్లాయ్మెంట్ టెస్టింగ్, పెర్ఫార్మెన్స్ మెట్రిక్స్, మానిటరింగ్, మరియు పీరియాడిక్ రీ-ఎవాల్యుయేషన్ఈ విభాగం AI HR సిస్టమ్ల కోసం టెస్టింగ్ మరియు వాలిడేషన్ ప్రాక్టీస్లను సెట్ చేస్తుంది, ప్రీ-డెప్లాయ్మెంట్ చెక్లు, పెర్ఫార్మెన్స్ మరియు ఫెయిర్నెస్ మెట్రిక్స్, ప్రొడక్షన్లో మానిటరింగ్, పీరియాడిక్ రీ-ఎవాల్యుయేషన్, రోల్బ్యాక్ ప్లాన్లు, మరియు రెగ్యులేటర్లు మరియు వర్క్స్ కౌన్సిల్ల కోసం ఫలితాలను డాక్యుమెంట్ చేయడం సహా.
Pre-deployment functional test plansPerformance, error and fairness metricsShadow mode and A/B testing in HROngoing monitoring and alert thresholdsPeriodic reviews and rollback criteriaపాఠం 10కాంట్రాక్టువల్ మరియు వెండర్ మేనేజ్మెంట్: ప్రాసెసర్ vs కంట్రోలర్ పాత్రలు, అవసరమైన కాంట్రాక్ట్ క్లాజులు, SLAs, మోడల్ చేంజ్ మేనేజ్మెంట్ మరియు మోడల్ ప్రోవెనెన్స్ అభ్యర్థనలుఈ విభాగం AI HR టూల్స్ కోసం కాంట్రాక్టులు మరియు వెండర్ ఓవర్సైట్ను చర్చిస్తుంది, కంట్రోలర్ మరియు ప్రాసెసర్ పాత్రలను నిర్వచించడం, తప్పనిసరి GDPR క్లాజులు, SLAs, సెక్యూరిటీ మరియు ఆడిట్ హక్కులు, మోడల్ చేంజ్ నోటిఫికేషన్లు, మరియు సప్లయర్ల కోసం ప్రోవెనెన్స్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ బాధ్యతలు సహా.
Allocating controller and processor rolesGDPR Article 28 and DPA essentialsSecurity, uptime and support SLAsModel updates, drift and change controlProvenance, audit and termination rights