Az IT-részleg nyilvántartja, mit szereztek be, telepítettek vagy engedélyeztek. Ez hasznos információ, de más kérdésre válaszol, mint amit egy vezető, CIO vagy General Counsel valójában feltesz. Az IT-lista azt mutatja, mit hagytak jóvá. A kérdés, amely valójában számít, az, hogy mit használnak.
Ezek között a kettő között tér van. Egy munkatárs, aki egy ingyenes AI-eszközt használ a böngészőjében, sehol nincs regisztrálva. Egy csapat, amely egy nyelvi modellt böngészőbővítményen keresztül vesz igénybe, nem jelenik meg semmilyen licencáttekintésben. Egy részleg, amely egy chatbotot épített be egy táblázat-makróba, nem szerepel semmilyen eszköznyilvántartásban. Mindez nem feltétlenül ellentétes a szabályokkal. Csak láthatatlan azon a listán, amelyre a vezetés és a felügyelet támaszkodik.
A lista és a valóság közötti szakadék nem azért keletkezik, mert valaki hanyag. Azért keletkezik, mert az AI-alkalmazások könnyen elérhetővé váltak, gyakran beszerzési folyamat, számla vagy IT-bevonás nélkül. Egy munkatárs, aki gyorsabban akar elvégezni egy feladatot, megoldást keres, és azt gyakran néhány perc alatt megtalálja, minden formális csatornán kívül. Ez a viselkedés kiszámítható, és valós problémát okoz: senki, akinek átfogó képe van a szervezetről, nem tudja többé, mely AI dolgozik valójában mely adatokkal.
Az IT-lista nem értéktelen. Ez a leltár kezdőpontja, nem a végpontja. Amit a beszerzési és licencadatok elárulnak megmutatja, hogy a számlák és szerződések gyakran többet fednek fel, mint az eszköznyilvántartás maga: egy próbaidőszakos előfizetés, amelyet nem szüntettek meg, egy licenc, amelyet egy részleg kötött az IT-vel való egyeztetés nélkül, egy API-kapcsolat, amelyet havonta számláznak anélkül, hogy formális jóváhagyás lenne mögötte. Emellett léteznek olyan IT-jelzések, amelyek felhasználhatók az árnyék-AI felderítésére: ismert AI-domainekre irányuló hálózati forgalom, új böngészőbővítmények, szokatlan csúcsok a külső szolgáltatásokhoz irányuló adatforgalomban. Ezen források egyike sem teljes önmagában. Együtt olyan képet adnak, amelyet a hivatalos lista nem nyújt.
A technikai jelzések azt mutatják, hogy valamit használnak, de ritkán mutatják meg, miért vagy pontosan mire. Ezt a kontextust csak úgy kapja meg, ha megkérdezi azokat, akik használják. Ez csak akkor működik, ha a kérdést nem felderítésként teszik fel. Aki szankciótól fél, nem ad őszinte választ, vagy egyáltalán nem válaszol. Hogyan kérdezze meg a munkatársakat számonkérés nélkül leírja, hogyan tehető fel ez a kérdés úgy, hogy az emberek elmondják, mit használnak valójában, és miért, anélkül, hogy úgy éreznék, elárulják önmagukat.
Egy leltár több, mint az alkalmazások listája. Alkalmazásonként rögzíti: ki használja, milyen feladatra, milyen adatokkal, és hogy az eredmény szerepet játszik-e egy olyan döntésben, amely következményekkel jár a szervezeten kívüli valakire. Ez utóbbi kérdés határozza meg a kockázati szintet, és ezzel azt, milyen governance-követelmények érvényesek. Mit kell rögzítenie alkalmazásonként részletesen leírja ezt a formátumot. Több részleggel, telephellyel vagy leányvállalattal rendelkező szervezeteknél ehhez egy további réteg járul: ugyanaz az alkalmazás egyik részlegen alacsony hatású lehet, egy másikon viszont ügyfeleket érintő döntést befolyásolhat. Hogyan épít fel AI-leltárat egy több egységből álló szervezetnél ezt a méretbeli kérdést tárgyalja, és azt, hogy az IT-lista ott még jobban elmarad a valóságtól, mint egyetlen részleg esetében.
Egy leltár, amely több forrásból épül fel — az IT-lista, beszerzési adatok, technikai jelzések és munkatársakkal folytatott beszélgetések —, olyan eszközt ad a vezető kezébe, amellyel elszámolhat azzal, mi zajlik, helyette hogy egy olyan nyilvántartásra támaszkodna, amelyről tudja, hogy hiányos. Ez nem garancia arra, hogy minden látótérben van; a láthatatlan használat soha nem zárható ki teljesen. Viszont olyan alapot jelent, amely bizonyíthatóan, egyértelmű módszerrel épült fel, nem pedig egy listát, amely csupán véletlenül létezik.
Egy leltár megmutatja, milyen AI-alkalmazások léteznek, és ki használja őket. Nem mutatja meg, mennyit vesznek át valójában ezek az alkalmazások az alapul fekvő munkából, és mennyi tér marad még feladatok átadására. Ez más kérdés, más eszközzel: az FTE TO AI munkascanje feladatonként kiszámítja, a munka mekkora része vehető át AI-val, azon alapulva, mit tartalmaz valójában az adott feladat, nem pedig a funkció megnevezése 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.