AI инвентар не е моментна снимка на това, което ИТ отделът е закупил. Той е текущ преглед на това, което в организацията действително се използва за извършване на работа, независимо дали това използване е одобрено, закупено или дори известно на отдела, който формално взема решения за софтуер. Който иска да изгради инвентар, който покрива тази разлика, трябва да търси на повече места, отколкото повечето организации са свикнали.
Списъкът с одобрени приложения е логична изходна точка, но покрива само това, което е влязло чрез формален процес. AI функционалност навлиза и чрез канали, които не се разпознават като „ново приложение“: актуализация на съществуващ софтуер, разширение за браузър, функция, активирана от доставчик без отделно уведомление. Защо ИТ списъкът не е точен описва механизмите, поради които инвентар, който се основава само на този списък, по дефиниция е непълен. Това не означава, че списъкът е излишен — означава, че той е един източник наред с други, а не единственият.
Фактурите, абонаментите и броят на лицензите разказват друга история от ИТ списъка, защото покупките често се извършват на нивото на отделите и не винаги минават през централен ИТ процес. Екип, който сключва абонамент за инструмент с AI функция, регистрира това при отдела за покупки или финансите, не непременно при ИТ. Какво разкриват данните за покупки и лицензи показва кои модели в тези данни сочат към AI използване, което другаде все още не е забелязано: повтарящи се малки абонаменти, наименования на инструменти, растеж на трафика на данни към определени домейни. Това не е замяна за директно запитване, а начин да знаете къде първо да насочите това запитване.
Мрежовият трафик, DNS логовете и управлението на достъпа могат да дадат индикации за това кои услуги се достъпват от корпоративни устройства. Не всеки сигнал е еднакво надежден: трафик към AI доставчик може да сочи към активно използване, но и към фонов процес, който няма нищо общо с ежедневната работа. Кои ИТ сигнали са полезни обяснява кои технически индикатори дават опора и кои дават твърде много шум, за да служат като основа за инвентар. Резултатът от тези сигнали е списък с предположения, а не потвърден преглед — потвърждението идва от хората, които извършват работата.
Никакъв технически сигнал и никаква позиция от покупките не ви казват защо някой използва инструмент, за каква задача и дали използването е инцидентно или структурно. Тази информация излиза на бял свят само ако служителите са готови да я споделят. Това не се случва само по себе си: който предполага, че отговор на въпроса „какъв AI използвате“ води до забрана или бележка, отговаря избягващо или не отговаря. Как да попитате служителите без последствия описва как този въпрос се задава по начин, който прави честен отговор по-вероятен. Тази част от инвентара често дава най-голямата част от приложенията, които не се виждат чрез никакъв друг източник.
Инвентар, който само събира имена на инструменти, не е използваем за управление (governance). За всяко приложение е необходимо повече: кой използва инструмента и за каква задача, какъв тип данни се въвеждат в него, дали резултатът играе роля в решение за клиент, служител или трета страна, и кой доставчик стои зад него. Какво трябва да фиксирате за всяко приложение дава полетата, необходими за по-късна класификация на приложение по роля и ниво на риск, без да трябва да повтаряте инвентаризацията, когато се изисква тази класификация.
При организация с множество локации, бизнес единици или държави самата инвентаризация се превръща в проблем на координация: кой пита, в какъв ред и как се обединяват резултатите, без отделите да започнат да коригират или изглаждат отговорите на другите. Как да изградите AI инвентар в организация с множество звена разглежда този мащаб: къде се затруднява координацията и как резултатите от различните звена остават сравними.
Веднъж изграден, инвентарят е снимка в определен момент. За да остане използваем за ръководители, CIO-та и риск-мениджъри, той трябва да се повтаря и да се свързва с класификация, която съответства на съществуващата рискова структура на организацията. Тази част — инвентаризация, класификация по роля и ниво на риск, и връзката с governance — е това, върху което работи Responsible AI Scan. Скенерът е в процес на изграждане; който се интересува от него, може да се запише за списъка с чакащи.
Инвентар отговаря на въпроса какъв AI се използва. Друг, допълнителен въпрос е коя част от действителната работа — задача по задача — може да бъде поета от AI. На този въпрос отговаря работния скенер на FTE TO AI, който изчислява за всяка задача коя част от работата може да бъде поета.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.