Eskalavimo kelias dirbtinio intelekto incidentams, kuris sukuriamas atskirai nuo esamos struktūros, praktikoje būna ignoruojamas. Ne todėl, kad niekas jo nenori naudoti, bet todėl, kad kelias jau egzistuoja: duomenų nutekėjimams, skundams, veiklos trikdžiams. Kas incidento metu turi rinktis tarp dviejų kelių, renkasi tą, kurį jau žino. Antras procesas prie pirmojo nėra papildomas saugumas, tai atsišakojimas, kuris spaudimo momentu išnyksta pirmojo šešėlyje.
Klausimas nėra, ar turi būti eskalavimo kelias. Klausimas yra, kur jis prisijungia. Eskalavimo kelias dirbtiniam intelektui veikia, kai jis neatidaro naujo langelio, o esamam langeliui suteikia papildomą įėjimą. Tai reiškia: ta pati pranešimo struktūra, kuri jau naudojama incidentams, papildyta klausimu, kuris nurodo, ar dirbtinis intelektas turėjo vaidmenį. Tas pats savininkas, kuris jau yra atsakingas už rizikos tvarkymą, su aiškiu supratimu, kada su dirbtiniu intelektu susijęs signalas turi pasiekti jį. Ta pati ataskaitų linija į viršų, be atskiros dirbtinio intelekto linijos prie jos.
Tai, kas į tai turi būti įtraukta, yra mažiau žingsnių sąrašas ir daugiau prisijungimo taškų rinkinys: kas praneša, kur tai patenka, kas įvertina, ar tai eskaluoti, ir kam. Kiekvienu iš šių taškų klausimas nėra „kaip tai turėtų veikti“, o „kur tai jau vyksta, ir kas turi būti pridėta, kad būtų įtrauktas dirbtinis intelektas“. Eskalavimo keliui, sukurtam tokiu būdu, nereikia atskiros instrukcijos, nes jis nereikalauja kitokio elgesio nei tas, kuris jau yra žinomas.
Yra atpažįstamas modelis: organizacija sukuria specifinį dirbtinio intelekto procesą, su savo forma, savo komisija, savo ataskaitų momentu. Popieriuje tai išsamu. Praktikoje tai ignoruojama, ir ne dėl nenoro. Antras procesas reikalauja, kad kažkas incidento momentu pirmiausia nustatytų, ar tai susiję su dirbtiniu intelektu, prieš žinodamas, kuriuo keliu eiti. Šis papildomas žingsnis išnyksta, kai kyla laiko spaudimas, ir esamas kelias — kelias, kuris vis tiek jau naudojamas panašiose situacijose — nugali.
Prie to prisideda tai, kad atskiras dirbtinio intelekto procesas dažniausiai gauna atskirą savininką, atskirtą nuo to, kuris jau yra atsakingas už rizikos eskalavimą bendrai. Tai skaldo apžvalgą tuo momentu, kai apžvalgos reikia. Kas gauna signalą apie dirbtinio intelekto sistemą, kuri veikia ne taip, kaip numatyta, turi galėti tai priskirti kartu su kitais rizikos signalais, o ne izoliuotu kanalu, kuriame tai vertinama atskirai nuo likusios organizacijos dalies.
Integravimas reiškia, kad eskalavimo kelias dirbtiniam intelektui nėra matoma atskira dalis, o to, kas jau egzistuoja, plėtinys. Tam reikia kelių konkrečių sprendimų, nepriklausomai nuo sektoriaus: kuriam esamam pranešimo kanalui pridedamas klausimas apie dirbtinio intelekto dalyvavimą, kuriam esamam rizikos savininkui suteikiami įgaliojimai vertinti, ar kažkas turi eiti toliau, ir kuriuo esamu ataskaitų momentu dirbtinis intelektas įtraukiamas, o ne prie jo pristatomas naujas momentas.
Šie sprendimai priklauso nuo to, kaip organizacija jau yra sutvarkyta. Organizacija su stipria atitikties funkcija vertinimą priskiria jai; organizacija, kurioje rizikos valdymas priskirtas operacinei linijai, priskiria jį jai. Nėra fiksuotos schemos, kuri kiekvienai organizacijai sukurtų tą pačią eskalavimo kelią, nes eskalavimo kelias iš esmės yra struktūros, kurioje jis kuriamas, atspindys.
Šis integravimas susijęs su tuo, kaip rizikos jau yra skirstomos — kaip atrodo šis prisijungimas prie esamos rizikos struktūros, aprašyta puslapyje apie prisijungimą prie esamos rizikos klasifikacijos — ir su tuo, kas nutinka su eskalacija, kai ji pasiekia valdybos stalą, kaip aprašyta puslapyje apie valdybos ataskaitą, kuri tinka viename puslapyje. Be šio prisijungimo eskalavimo kelias liks dokumentu, kuris kažkur guli, o ne keliu, kuriuo kažkas faktiškai eina tuo momentu, kai to reikia.
Eskalavimo kelias naudingas tik tada, kai yra kas eskaluoti. Tam reikia tokios monitoringo formos, kuri duoda signalus prieš incidentui įvykstant, o ne tik rekonstrukciją po jo. Kaip šis monitoringo komponentas sukuriamas, kad jis nesukeltų naujos ataskaitų naštos, aprašyta puslapyje apie monitoringą, kuris prisijungia prie esamų ataskaitų, o ne priduria naują lygį. Kartu inventorizacija, monitoringas ir eskalavimas sudaro grandinę: be vieno iš trijų, kiti taip pat nepilnai veikia.
Kas šį kelią suplanuoja, tai dažniausiai daro turėdamas pareigas, susijusias su rizika ar valdymu. Kas šiuo požiūriu turėtų žinoti valdybos narys, apibendrinta puslapyje ką valdybos narys turėtų žinoti apie dirbtinio intelekto riziką; techninė ir operacinė to pačio klausimo pusė yra puslapyje ką CIO turėtų žinoti apie dirbtinio intelekto riziką. Abi perspektyvos susijungia pačiame eskalavimo kelyje, kuris veikia valdymo atsakomybės ir operacinio vykdymo sankirtoje.
Šiame puslapyje aprašomas mechanizmas; tikslus įgyvendinimas priklauso nuo organizacijos ir čia nėra nustatomas. FTE TO AI kuria įrankius, kurie padeda šiam integravimui; kas jau dabar sprendžia šį klausimą, gali užsiregistruoti į laukiančiųjų sąrašą.
Eskalavimo kelias sutvarko tai, kas vyksta, kai kažkas nutinka blogai arba gresia nutikti blogai. Kitas klausimas, kuris dažnai lieka atskirai nuo šio, yra tai, ką dirbtinis intelektas jau kasdien daro įprastame darbe. FTE TO AI darbo skenavimas apskaičiuoja kiekvienai užduočiai, kokią darbo dalį gali perimti dirbtinis intelektas, ir tuo suteikia vaizdą apie tą dirbtinio intelekto naudojimo pusę, kuri nėra atsitiktinė, o struktūrinė — vaizdas, kuris naudingas kartu su rizikos inventorizacija, apie kurią kalba šis puslapis.
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.