# Σχεδιάστε την υιοθέτηση με σαφείς ευθύνες

Taiga Learning · Φύλλο εργασίας
https://taiga.training/el/lessons/adoption-plan/

Χρησιμοποιήστε φανταστικές πληροφορίες ή πληροφορίες των οποίων η χρήση έχει εγκριθεί. Μην καταχωρίζετε μυστικά σε αυτό το φύλλο εργασίας.

## Μαθησιακοί στόχοι
- Επιλέξτε ένα αρχικό πεδίο που προσφέρει χρήσιμη γνώση χωρίς να εκθέτει μη εγκεκριμένα δεδομένα.
- Αναθέστε ευθύνες αποφάσεων, παράδοσης και λειτουργίας.
- Ορίστε τα αποδεικτικά στοιχεία για συνέχιση, προσαρμογή ή διακοπή.

## Άσκηση
Επιλέξτε μια υποθετική εσωτερική υπηρεσία αναφορών. Γράψτε ένα χρήσιμο αποτέλεσμα, μια επιτρεπόμενη κατηγορία δεδομένων, έναν υπεύθυνο υπηρεσίας, τρία κριτήρια αποδοχής και δύο συνθήκες διακοπής. Χρησιμοποιήστε την άσκηση μοντέλου λειτουργίας για να εντοπίσετε ευθύνες που λείπουν.

## Η απάντησή σας
- Σενάριο και πεδίο εφαρμογής:
- Παραδοχές και ανοιχτά ερωτήματα:
- Προτεινόμενη απάντηση ή απόφαση, με αιτιολόγηση:

## Επαληθεύστε την απάντησή σας
| Ισχυρισμός ή κριτήριο | Αποδεικτικά στοιχεία ή δοκιμή | Αποτέλεσμα ή έλλειψη | Υπεύθυνος |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Επόμενη ενέργεια
- Ενέργεια, υπεύθυνος και ημερομηνία:
- Πότε θα επανεξετάσετε αυτή την απάντηση;

## Αρχή που πρέπει να θυμάστε
Ένα σχέδιο υιοθέτησης χρειάζεται αποτέλεσμα, υπηρεσία με σαφή όρια, ονομαστικά ορισμένους υπευθύνους και απόφαση βασισμένη σε παρατηρημένα στοιχεία.

## Πηγές
- [NIST: AI Risk Management Framework](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)
- [NIST: Secure Software Development Framework](https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/218/final)
- [Taiga: Shared responsibility](https://tai.ga/en/trust/shared-responsibility/)

Αυτό το φύλλο εργασίας υποστηρίζει τη μάθηση. Η συμπλήρωσή του δεν αποτελεί από μόνη της εξουσιοδότηση για αλλαγή στο περιβάλλον παραγωγής.