Organisaation olisi ylläpidettävä kattavaa dokumentaatiota tekoälyjärjestelmiensä suunnittelu- ja kehitysprosesseista. Tässä dokumentaatiossa olisi esitettävä selkeästi tekoälyjärjestelmän tukemat strategiset tavoitteet, asetetut vaatimukset (sekä toiminnalliset että muut kuin toiminnalliset), suunnitteluvalinnat ja suunnittelussa käytetyt erityiskriteerit. Asiakirjoista olisi myös käytävä ilmi, miten tekoälyjärjestelmän suunnittelu ja kehittäminen vastaavat näitä määriteltyjä tavoitteita, vaatimuksia ja kriteerejä.

Organisaation on määriteltävä ja dokumentoitava menettely tietojen alkuperän varmistamiseksi tekoälyjärjestelmissään. Menettelyssä olisi määriteltävä yksityiskohtaisesti, miten tietojen alkuperää, muunnoksia ja käyttöä seurataan ja kirjataan sekä tietojen että tekoälyjärjestelmän koko elinkaaren ajan. Tavoitteena on varmistaa tietojen jäljitettävyys ja vastuullisuus kaikelle tekoälyratkaisuissa käytetylle tiedolle.

Organisaation on luotava ja otettava käyttöön vankat tiedonhallinta- ja -hallintakäytännöt erityisesti suuren riskin tekoälyjärjestelmissä käytettäviä koulutus-, validointi- ja testaustietoaineistoja varten. Nämä käytännöt on räätälöitävä kunkin tekoälyjärjestelmän käyttötarkoituksen mukaan.

Erityistä huomiota olisi kiinnitettävä tietojen valmisteluun liittyvien käsittelytoimintojen hallintaan, joihin kuuluvat mm:

• Annotaatio ja merkinnät: Selkeiden ohjeiden ja menettelyjen määrittely, joilla varmistetaan tietojen merkintöjen ja merkintöjen tarkkuus, johdonmukaisuus ja laatu.
• Puhdistus: Menetelmien ja työkalujen käyttöönotto virheiden, epäjohdonmukaisuuksien tai puuttuvien arvojen tunnistamiseksi, korjaamiseksi ja lieventämiseksi tietokokonaisuuksissa.
• Päivittäminen: Prosessien luominen uusien tietojen tai olemassa oleviin tietoihin tehtyjen muutosten oikea-aikaista ja täsmällistä sisällyttämistä varten, jotta varmistetaan, että tietokokonaisuus pysyy ajan tasalla ja merkityksellisenä.
• Rikastaminen: Prosessin hallinta, jossa arvokasta ja merkityksellistä tietoa lisätään olemassa oleviin tietokokonaisuuksiin eri lähteistä ja varmistetaan tietojen eheys ja laatu.
• Yhdistäminen: Määritellään asianmukaiset menetelmät eri lähteistä peräisin olevien tietojen yhdistämiseksi ja varmistetaan, että yhdistetyt tiedot ovat tarkkoja, johdonmukaisia ja tarkoituksenmukaisia.

Organisaation olisi varmistettava, että näihin tietojen valmistelutoimiin osallistuva henkilöstö on asianmukaisesti koulutettu ja että prosessit dokumentoidaan ja että niiden tehokkuutta ja vaatimustenmukaisuutta tarkastellaan säännöllisesti.

Organisaation on luotava ja ylläpidettävä prosesseja, joilla tunnistetaan koulutus-, validointi- ja testausdatakokonaisuuksissa olevat merkitykselliset tietopuutteet tai puutteet, jotka voivat estää sääntelyvaatimusten noudattamisen. Organisaation olisi myös kehitettävä ja pantava täytäntöön strategioita näiden havaittujen puutteiden korjaamiseksi.