Organizacija s više lokacija rijetko ima jedan proces nabave, jedan IT odjel i jedan način rada. Svaka lokacija razvila je vlastite navike, izabrala vlastite dobavljače i prihvatila vlastite alate koji su se lokalno pokazali praktičnima. Središnji IT popis bilježi ono što je licencirano putem središnjeg procesa nabave. Ono što je lokacija sama nabavila, kreditnom karticom ili lokalnim ugovorom, tamo obično nije zabilježeno.
Ovo nije nužno znak loše organizacije. To je posljedica načina na koji funkcioniraju organizacije s više lokacija: središnje usmjeravanje i lokalna autonomija postoje jedno pored drugoga, a AI alati su dovoljno dostupni da uđu izvan središnje linije. Proširenje za preglednik, besplatan račun, alat koji je dio timske pretplate — ništa od toga ne prolazi kroz odjel koji vodi IT popis.
Stupanj u kojem se IT popis razlikuje od stvarne prakse ovisi o nizu čimbenika koji se razlikuju po lokaciji: koliko se centralizirana politika nabave stvarno provodi, koliko slobode timovi imaju u odabiru vlastitog softvera, i koliko je dugo lokacija već dio organizacije. Nedavno preuzeta lokacija često ima potpuno drugačiji skup alata od sjedišta, a taj skup alata ne nestaje automatski prilikom spajanja.
Uz to, ulogu igra i priroda posla. Lokacija s puno kontakta s klijentima koristi drugačije podržavajuće alate od lokacije koja se uglavnom bavi proizvodnjom ili logistikom. Generički AI asistenti pojavljuju se svugdje, ali specijalizirani alati — za tekst, za analizu podataka, za planiranje — znatno se razlikuju po funkciji i po lokaciji.
Inventura koja odgovara ovoj rasprostranjenosti kombinira više izvora, jer nijedan izvor sam po sebi nije potpun. Koji su IT signali korisni kod organizacije s više lokacija pokazuje koji tehnički tragovi — mrežni promet, zapisi jedinstvene prijave, upravljanje uređajima — po lokaciji govore nešto drugo i zato ih treba provjeravati zasebno, a ne pretpostavljati centralno.
Podaci o nabavi i licencama čine drugi izvor, i oni se također razlikuju po lokaciji: neke lokacije knjiže softver putem središnjih ugovora, druge putem lokalnih troškovnih mjesta koja nikada ne dospiju u središnju administraciju. Što podaci o nabavi i licencama otkrivaju kod organizacije opisuje kako ti podaci, bez obzira na svoju nepotpunost, ipak pružaju strukturu.
Treći izvor je sam zaposlenik, a taj izvor je kod više lokacija dodatno važan jer se lokalne navike često mogu otkriti samo pitanjem. To funkcionira samo ako u pitanju nema prijetnje sankcijama — ljudi koji se plaše posljedica ne spominju alat koji koriste da bi radili brže. Kako pitati zaposlenike bez sankcioniranja kod organizacije razmatra kako se to pitanje postavlja tako da se dobije iskren odgovor.
Responsible AI Scan za svaku pronađenu primjenu bilježi ograničen skup podataka: koji je alat ili usluga u pitanju, na kojoj se lokaciji ili odjelu koristi, ko upravlja primjenom ili je nabavio, i koju ulogu organizacija pri tome zauzima. To posljednje pitanje nije trivijalno: ista organizacija može kod jedne primjene biti korisnik, a kod druge, samostalno razvijene ili znatno prilagođene primjene, dospjeti u ulogu ponuditelja. Jeste li ponuditelj ili korisnik objašnjava zašto se ta uloga određuje zasebno za svaku primjenu, i zašto se to može razlikovati po lokaciji.
Što se ne bilježi, jest ocjena o lokaciji ili zaposleniku koji koristi alat. Cilj inventure je potpuna slika, a ne popis odstupanja koja se nekome pripisuju. Bez tog razdvajanja ne dolazi do potpune slike, jer nitko ne surađuje u inventuri koja se može koristiti protiv njega.
Inventura kod više lokacija nikada nije konačna. Lokacije se mijenjaju, alati se zamjenjuju, a uloga koja je danas "korisnik" sutra može postati "ponuditelj" čim se alat interno prilagodi ili dalje razvije. Kada se vaša uloga mijenja opisuje koje promjene daju povod za ponovno razmatranje klasifikacije. Kako izgraditi AI inventuru opisuje izgradnju u cjelini: od prvog istraživanja po lokaciji do strukture koja raste zajedno s organizacijom umjesto da se svake godine počinje ispočetka.
Kada je jasno koje se AI primjene po lokaciji zapravo koriste, javlja se sljedeće pitanje koje ide dalje od upravljanja: što ti alati znače za zadatke koje ljudi svakodnevno obavljaju? Radna analiza tvrtke FTE TO AI izračunava po zadatku koji dio posla dolazi u obzir za preuzimanje od strane AI-a, i time nudi dodatnu slika uz inventuru: ne samo što se koristi, nego i što to znači za samu organizaciju rada.
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.