En organisation med flere lokationer har sjældent ét sted, hvor beslutninger om software træffes. Den ene lokation indgår en licens, den anden bruger en gratis version af det samme værktøj, og en tredje har en lokal IT-partner, der uden overlæg har sat noget op. En AI-inventar, der ønsker at indfange dette, bør derfor ikke tage udgangspunkt i én kildefil, men i flere kilder, der supplerer og modsiger hinanden.
Hver lokation har sin egen historik med indkøb, egne leverandører og ofte sin egen grad af selvstændighed i IT-beslutninger. Det, der på hovedkontoret er en undtagelse, kan på en anden lokation være blevet standarden, uden at nogen har registreret det. En central inventar, der kun spørger hovedkontoret, mangler dermed per definition en del af billedet. Hvorfor IT-listen ikke stemmer forklarer, hvorfor en central registrering sjældent stemmer overens med det, der reelt bruges, og det problem bliver større, jo flere lokationer der er.
Grundlaget er det samme for hver lokation: hvilken applikation der bruges, af hvem, til hvilken opgave, og på baggrund af hvilke data. Derudover er det relevant, om applikationen er indkøbt lokalt eller stillet til rådighed centralt, og om der står en leverandør bag, som selv allerede dokumenterer, hvordan systemet fungerer, eller om lokationen selv har sammensat eller tilpasset systemet. Det skel afgør nemlig, hvem der bærer ansvaret for, hvad der præcist sker. Hvad De registrerer pr. applikation beskriver dette i detaljer, og den samme registrering gælder uanset lokationen: kun den måde, De indhenter oplysningerne på, varierer pr. lokation.
Ved én lokation er det overskueligt at spørge sig for. Ved flere lokationer er det ikke længere praktisk gennemførligt uden struktur. To kilder er da anvendelige side om side. Den første er det, IT-miljøet selv allerede viser: indkøbsregistreringer, licensfiler og tekniske signaler, der peger på brug af AI, også hvis ingen har meldt den brug eksplicit. Hvad indkøbs- og licensdata afslører viser, hvilke spor der kan findes deri, og hvilke IT-signaler er anvendelige går ind på den tekniske side heraf: hvilken trafik, hvilke abonnementer og hvilke integrationer peger på AI-brug, der intetsteds er formelt registreret.
Den anden kilde er medarbejderen selv. Ingen teknisk scanning fanger, hvorfor nogen bruger et værktøj, til præcis hvilken opgave, eller hvor ofte. Det ved kun den, der udfører arbejdet. Ved flere lokationer betyder det, at De har brug for en måde at stille det spørgsmål på samme måde overalt, uden at den ene lokation føler sig mere kontrolleret end den anden. Hvordan De spørger uden konsekvenser beskriver, hvorfor den betingelse er afgørende for pålideligheden af det, De indhenter: den, der er bange for en konsekvens, svarer ufuldstændigt eller slet ikke, og den effekt er ikke nødvendigvis fordelt ligeligt mellem lokationer med forskellige kulturer eller ledelsesstile.
En applikation, der er indkøbt på lokation A og uformelt overtaget på lokation B, forbliver den samme applikation med den samme rolle og det samme risikoniveau. Inventaren bør derfor ikke klassificeres separat pr. lokation, men pr. applikation, med en note om hvor og af hvem den bruges. Sådan forhindrer De, at det samme værktøj bedømmes forskelligt to steder, og at en risiko, der allerede er identificeret på den ene lokation, forbliver ubemærket på den anden. Det er også relevant, om lokationen selv har bygget eller sat noget op på baggrund af en AI-model, eller om den blot anskaffer et færdigt produkt. Er De leverandør eller bruger hjælper med at foretage det skel, og det skel kan variere pr. lokation, også ved brug af den samme underliggende teknologi.
Når oplysningerne fra lokationerne er kommet ind, er næste trin at sammenføje dem til én liste uden dubletter, med en klar rolle, en risikovurdering og en angivelse af hvor den bruges for hver applikation. Det overblik udgør grundlaget for at afgøre, hvilke governance-tiltag er nødvendige, og hvor de først kræver opmærksomhed. Hvordan det overblik præcist opbygges og vedligeholdes, afhænger af organisationens størrelse og struktur; en fast blueprint for hver situation findes ikke.
En inventar over AI-brug kortlægger, hvad der udføres og med hvad. Et opfølgende spørgsmål, der ofte knytter sig hertil, er hvilken del af det arbejde, der faktisk kan overtages af AI, og hvilken del der forbliver menneskeligt arbejde. Det spørgsmål besvares af arbejdsscanningen fra FTE TO AI, der pr. opgave beregner, hvilken del der kommer i betragtning til overtagelse.
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.