Mitme asukohaga organisatsioonis on harva üht kohta, kus tarkvara puudutavad otsused langetatakse. Üks asukoht sõlmib litsentsi, teine kasutab sama vahendi tasuta versiooni ja kolmandal on kohalik IT-partner, kes on ilma kooskõlastuseta midagi seadistanud. AI-inventuur, mis soovib sellest tervikpildi luua, ei tohi seega lähtuda ühest lähteallikast, vaid mitmest allikast, mis üksteist täiendavad ja ka üksteisele vastu räägivad.
Igal asukohal on oma hankeajalugu, omad tarnijad ja tihti oma määr iseseisvust IT-valikutes. See, mis on peakontoris erand, on mõnes teises asukohas võinud kujuneda normiks, ilma et keegi oleks seda kirja pandud. Keskne inventuur, mis küsib teavet ainult peakontorilt, jätab seega definitsiooni järgi osa pildist puudulikuks. Miks IT-nimekiri ei vasta tegelikkusele selgitab, miks keskne registreerimine harva langeb kokku sellega, mida tegelikult kasutatakse, ja see probleem kasvab, mida rohkem asukohti on.
Alus on igas asukohas ühesugune: mis rakendust kasutatakse, kelle poolt, mis ülesande jaoks ja milliste andmete alusel. Lisaks on oluline, kas rakendus on hangitud kohalikult või tehtud kättesaadavaks kesksel tasandil, ja kas selle taga on tarnija, kes juba ise dokumenteerib, kuidas süsteem toimib, või on asukoht süsteemi ise kokku panud või kohandanud. See vahe määrab nimelt, kes vastutab selle eest, mis täpselt toimub. Mida iga rakenduse kohta kirja panete kirjeldab seda üksikasjalikult, ja samasugune dokumenteerimine kehtib asukohast sõltumata: erineb ainult viis, kuidas teavet hangite, olenevalt asukohast.
Ühe asukoha korral on lihtne ringi küsida. Mitme asukoha korral see enam struktuurita ei toimi. Kaks allikat on siis kasutatavad kõrvuti. Esimene on see, mida IT-keskkond juba iseenesest näitab: hankekirjed, litsentsifailid ja tehnilised signaalid, mis viitavad AI kasutamisele, isegi kui kedagi ei ole seda kasutust otseselt teatanud. Mida hanke- ja litsentsiandmed reedavad näitab, milliseid viiteid neist leida võib, ja millised IT-signaalid on kasutatavad käsitleb selle tehnilist poolt: milline liiklus, millised tellimused ja millised integratsioonid viitavad AI kasutamisele, mida ei ole kusagil ametlikult dokumenteeritud.
Teine allikas on töötaja ise. Ükski tehniline skaneering ei tabasta, miks keegi tööriista kasutab, mis ülesande jaoks täpselt või kui tihti. Seda teab ainult see, kes tööd teeb. Mitme asukoha korral tähendab see, et vajate viisi, kuidas seda küsimust esitada kõikjal ühtemoodi, ilma et üks asukoht tunneks end rohkem kontrollituna kui teine. Kuidas seda küsida töötajatelt ilma tagajärgedeta kirjeldab, miks see tingimus on määrav teie hangitava teabe usaldusväärsuse jaoks: kes kardab tagajärgi, vastab puudulikult või ei vasta üldse, ja see mõju ei jaotu tingimata võrdselt eri kultuuride ja juhtimisstiiliga asukohtade vahel.
Rakendus, mis on hangitud asukohas A ja mitteametlikult üle võetud asukohas B, jääb samaks rakenduseks, millel on sama roll ja sama riskitase. Inventuuri ei tohi seega klassifitseerida asukohapõhiselt eraldi, vaid rakenduspõhiselt, koos märkega, kus ja kelle poolt seda kasutatakse. Nii vältite, et sama tööriista hinnatakse kahes kohas erinevalt ja et üks kohas juba tuvastatud risk jääb teises kohas tähelepanuta. Oluline on ka see, kas asukoht on ise midagi ehitanud või seadistanud AI-mudeli baasil, või kas ta hangib ainult valmistoote. Olete tarnija või kasutaja aitab seda vahet teha, ja see vahe võib asukohtade vahel erineda ka samale alustehnoloogiale toetumisel.
Kui asukohtadest saadud andmed on olemas, on järgmine samm need liita üheks nimekirjaks, kus dubleeringuid ei ole ja kus igal rakendusel on selge roll, riskihinnang ja märge selle kohta, kus seda kasutatakse. See ülevaade on aluseks otsustamisel, mis juhtimismeetmed on vajalikud ja kus need kõige esmalt tähelepanu vajavad. Kuidas see ülevaade täpselt koostatakse ja hoitakse ajakohasena, sõltub organisatsiooni suurusest ja struktuurist; ühtset kindlat mudelit igale olukorrale ei ole.
AI kasutuse inventuur toob nähtavale, mida tehakse ja millega. Sellele järgnev küsimus, mis tihti sellega seostub, on see, kui suur osa sellest töösest saab tegelikult AI üle võtta ja kui suur osa jääb inimtööks. Sellele küsimusele vastab FTE TO AI töömahuskaneering, mis arvutab ülesandepõhiselt, kui suur osa on ülevõtmiseks sobiv.
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.