Energiaettevõte ühendab kaks maailma, mille omanik on harva üks ja seesama. Ühel pool on operatsioonitehnika: mõõte- ja juhtimissüsteemid, võrguhaldus, kriitilise infrastruktuuri hooldus. Teisel pool on kontor: kliendisuhtlus, arveldus, planeerimine, juriidika ja vastavusosakonnad. AI ilmub mõlemasse, kuid riski ja mugavuse suhe on erinev. Operatsioonikihis puutub AI-rakendus kiiresti kokku süsteemidega, mille rike või vale otsus toob kaasa otseseid tagajärgi väljaspool organisatsiooni. Kontorikihis on sagedamini tegemist teksti, andmete ja otsustustoetusega, mille risk sarnaneb rohkem teiste sektorite riskiga. Juhtimine, mis käsitleb neid kahte kihti läbisegi, jätab olulise kahe silma vahele: mis on ühes kihis efektiivsuse võit, on teises kihis küsimus ohutusest ja järelevalvest.
Lisaks seisavad energiaettevõtted sageli karmistatud järelevalve all, on seotud sektoripõhiste teavitamiskohustustega ja töötavad andmetega, mis puutuvad kokku rahvusliku infrastruktuuriga. See muudab küsimuse "kes on siin AI-d kasutanud ja mille peal" raskemaks kui keskmises kontorikeskkonnas. Reeglite sisu selle taga — millised kohustused täpselt kehtivad ja millal — käsitletakse mujal; siin on jutt mehhanismist, millega organisatsioon saab ja hoiab ülevaate sellest, mis toimub.
Kes küsib, milliseid AI-süsteeme kasutatakse, saab IT-osakonnalt heakskiidetud tööriistade nimekirja. See nimekiri on lähtepunkt, mitte tegelikkus. Planeerija, kes kasutab keelemudelit hooldusraportite kokkuvõtete tegemiseks, analüütik, kes toidab välist mudelit mõõteandmetega mustrite tuvastamiseks, lepingutöötaja, kes konsulteerib vestlusrobotiga rikkeprotokolli puhul: see toimub tihti ilma, et taotlust oleks esitatud või nõusolekut küsitud. Mitte tõrksusest, vaid sellepärast, et see toimib ja kellelgi ei ole selle kohta küsitud.
Inventuuri tuum ei ole seega tuntud süsteemide linnukestega märkimine, vaid selle kaardistamine, mis tegelikult toimub. See eeldab teistsugust tooni kui audit. Kes soovib teada, mida töötaja kasutab, peab seda küsima ilma, et sellega kaasneks tagajärg — vastasel juhul kaob vastus nii kiiresti kui kasutus ise. Kuidas selline vestlus välja näeb ja miks sanktsioon toob vastupidise tulemuse, on kirjeldatud lehel kuidas vältida, et töötajad kasutavad tööriista, millest keegi ei tea. Konkreetne risk selles laiemas pildis on ettevõtte andmete — mõõteandmed, lepingutingimused, võrguandmed — sisestamine organisatsioonivälisesse tasuta vestlusakendesse; mis sellega kaasneb ja kuidas seda tuvastada, on kirjeldatud lehel kuidas vältida, et ettevõtte andmed kaovad tasuta vestlusaknasse.
Inventuurile järgneb küsimus, mida süsteem tegelikult teeb. AI-rakendus, mis kirjutab ümber kliendikirja teksti, mängib teistsugust rolli kui mudel, mis osaleb hooldusplaneerimise otsustamises sensoriandmete põhjal. Klassifikatsioon peab kirjeldama seda rolli ja sellega kaasnevat riskitaset, sõltumata sellest, milline osakond tööriista juhuslikult kasutab. Just siin nõuab energiasektor omaette lähenemist: tööriist, mis on turundustiimis kahjutu, võib võrguhaldustiimis saada teistsuguse kaalu, kuna tulemus mõjutab füüsilist süsteemi.
See lähenemine — inventuuri koostamine, klassifitseerimine, olemasoleva juhtimisstruktuuri sisse paigutamine — ei ole energiasektorile ainulaadne. Sarnased küsimused kerkivad organisatsioonides, kes töötavad füüsiliste rajatiste ja ohutusriskidega, nagu on kirjeldatud lehel AI-juhtimine paigaldusettevõtetes tehnilise ja teostusliku praktikaga ja lehel AI-juhtimine ehituses, kus planeerimine ja teostus kohtuvad. Ka sektorid, kus järelevalvenõuded on karmid, nagu on näha lehel AI-juhtimine tervishoius, kus patsiendiohutus ja järelevalve kohtuvad, näitavad, et juhtimise vorm muutub vastavalt vea tagajärgede raskusele. Kes seda võrdlust tegema, näeb, et energeetika ei ole ainulaadne küsimuse poolest, vaid vastuse raskuse poolest.
Juhtimiskomplekt, mis paigutatakse olemasoleva riskistruktuuri kõrvale, toimib paremini kui uus, eraldiseisev raamistik. Energiaettevõtetel on tavaliselt juba olemas riskijuhtimisstruktuur operatsioonilise ohutuse ja vastavuse jaoks. AI-juhtimine peaks olema selle pikendus, samade aruandlusliinidega juhatusele ja järelevalveasutusele, mitte eraldi protsess, mida tuleb eraldi jälgida ja mis ühel päeval lebab teiste riskiaruannete kõrval, kohtumata kunagi nendega.
Kui on selge, millised AI-rakendused eksisteerivad ja millist riski need endas kannavad, järgneb teine küsimus: mida see tähendab tööle, mida inimesed praegu tegemas on. Inventuur näitab, mis töötab; tööskaneering näitab, mida see töötamine tähendab ülesannete, ametikohtade ja tööjõu jaoks. FTE TO AI tööskaneering arvutab ülesannete kaupa välja, kui suure osa tööst on võimalik AI-le üle anda, ja asetab riskipildi kõrvale seega ka tööjõu ülevaate. See on inventuuri loogiline järgmine samm: mitte ainult teada, mis toimub, vaid ka mida see tähendab organisatsioonile, kes sellega peab töötama.
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.