Egyetlen telephelyen még körbejárhat, és beszélgethet az emberekkel. Több telephely esetén, ahol különböző vezetők és különböző kultúrák vannak azzal kapcsolatban, mit jelentenek be és mit nem, ez már nem működik. Ekkor módot kell találnia arra, hogy ugyanazt a kérdést mindenhol ugyanúgy tegye fel, és pontosan itt szokott elromlani a dolog: a kérdést ellenőrzésként teszik fel, és akkor nem érkezik használható válasz.
Ha azt kérdezi: "használ olyan AI-eszközöket, amelyeket nem hagytak jóvá", akkor arra kéri az illetőt, hogy vallja be, megszegi a szabályokat. A válasz, amit erre kap, csaknem mindig nem, még akkor is, ha ez nem igaz. Nem azért, mert az emberek a hazugság kedvéért hazudnak, hanem mert a kérdés úgy van megfogalmazva, hogy egy őszinte válasz beismerésnek számítana. Ez igaz arra a munkatársra, aki egy chatbotot használ e-mailek megfogalmazására, és még erősebben igaz arra a telephelyvezetőre, aki az IT-t megkerülve szerzett be egy eszközt, mert az gyorsabb volt, mint egy igénylést beadni.
Az a kérdés, amelyik viszont működik, nem az engedélyről szól, hanem a használatról: milyen munkát végez, és mi segít abban. Nem az áthágásra kérdez, a gyakorlatra kérdez. Ez nem csak a hangnemet változtatja meg, azt is megváltoztatja, mit merjenek bejelenteni az emberek.
Egy használható áttekintés nem benyomásokból áll, hanem egy korlátozott, következetesen gyűjtött adathalmazból:
Ezt az öt pontot állandó kérdőívvé alakítja, amely mindenhol azonos, hogy az A telephely és a B telephely összehasonlítható adatokat eredményezzen. Hogy pontosan mit rögzítsen alkalmazásonként és miért, az részletesen ki van dolgozva az alkalmazásonként rögzítendő adatokról szóló oldalon.
A munkatársaknak feltett kérdés egy forrás, nem az egyetlen. A számlák és licenc-áttekintések gyakran megmutatják, hol futnak AI-előfizetések, anélkül is, hogy bárki bejelentené; azt, hogy a beszerzési és licenc-adatok mit árulnak el egy szervezetnél több telephellyel, az mutatja meg, hogy minden telephelynek saját beszerzési mintázata van, és az abban lévő eltérések gyakran hamarabb feltűnnek, mint egy beszélgetés során. Ezenkívül az IT-jelzések, amelyek használhatók egy több telephellyel rendelkező szervezetnél egy második vonalat biztosítanak: hálózati forgalom ismert AI-szolgáltatások felé, új böngészőbővítmények, API-hozzáférési kérelmek. Ezen források közül önmagában egyik sem teljes. Együtt megbízhatóbb képet adnak, mint amit egyetlen csatorna nyújtani tudna, és ez azt is megkönnyíti, hogy a munkatársat ne az egyetlen ellenőrzési pontként terhelje.
Anélkül a világos megállapodás nélkül, hogy a bejelentés nem vezet szankcióhoz, az árnyék-AI árnyékban marad. Ez nem jelenti azt, hogy soha nincs következménye — ha egy alkalmazás kockázatosnak bizonyul, azzal tenni kell valamit —, de a bejelentés maga sohasem lehet egy probléma kiindulópontja. Ezt a szétválasztást a bejelentés és az értékelés között előre kell közölnie, nem utólag megmagyaráznia. Hogy hogyan építi fel ezt a felmérést lépésről lépésre, beleértve a kérdések és források sorrendjét, azt az AI-készlet felépítéséről szóló oldal írja le.
Amint egy alkalmazás láthatóvá válik, a következő kérdés nem az, hogy "szabad-e ez", hanem az, hogy "mi is ez". A szervezet ebben az esetben egy külső rendszer felhasználója, vagy bizonyos esetekben maga is szolgáltató — például mert egy csapat saját modellt tanított be, vagy egy meglévő rendszert alaposan átalakított. Ez a megkülönböztetés határozza meg, milyen kötelezettségek érvényesek, és ki felelős azokért; ez részletesen ki van dolgozva a szolgáltatói és felhasználói szerepeket megkülönböztető oldalon. A felhasználói szerepen belül is megváltozhat a pozíció — egy módosítás, egy meglévő adat új alkalmazása —, amelyről az oldal olvasható, amely arról szól, mikor változik meg a szerepe. Mindkét kérdés a besoroláshoz tartozik, nem az első munkatársakkal folytatott beszélgetéshez. Először az áttekintés, majd a besorolás.
A használatban lévő eszközök felmérése önmagában még nem mondja meg, mennyi munka függ össze velük, vagy mi változik, ha egy alkalmazás megszűnik, vagy éppen kiterjesztik. Erre a kérdésre — a munka mely része megy át az AI-ra egy feladaton belül, és melyik része nem — a FTE TO AI munkascanje szolgál. Az feladatonként kiszámítja, hogyan néz ki az ember és az AI közötti megosztás, a jelenleg elvégzett feladatok alapján, nem pedig egy előzetes becslés alapján.
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.