Patvirtintos programinės įrangos sąrašas parodo, kas buvo įsigyta, o ne kas iš tikrųjų naudojama. Tarp šių dviejų dalykų yra skirtumas, kuris tik didėja, nes AI priemonės tampa vis lengviau pasiekiamos: naršyklės plėtinys, nemokama paskyra, pokalbių robotas, kurį kažkas savo iniciatyva pradėjo naudoti, kad greičiau atliktų užduotį. Tai, ką atskleidžia pirkimo ir licencijų duomenys, yra pradžios taškas, bet ne galutinis. Likusią atsakymo dalį turi žmonės, kurie tą darbą atlieka.
Jei paklausite „ar naudojate AI priemones, kurios nėra patvirtintos“, dažniausiai nesulauksite išsamaus atsakymo. Ne todėl, kad žmonės norėtų kažką nuslėpti, bet todėl, kad pats klausimas užsimena apie riziką. Tas, kuris prisipažįsta naudojantis priemonę, kurios nėra sąraše, tikisi pasekmių: perspėjimo, pokalbio su vadovu, žymos byloje. Šios perspektyvos pakanka, kad žmogus nutylėtų, net jei naudojimas yra nekaltas ir net naudingas.
Rezultatas – iškreiptas vaizdas. Ne todėl, kad nieko nevyksta, bet todėl, kad tai, kas vyksta, nėra pranešama. Inventorizacija, kuri remiasi tik pranešimais, iš esmės fiksuoja tai, kas ir taip buvo žinoma.
Pats klausimas nieko nepakeičia, jei kontekstas nesikeičia. Kas veikia, yra kelių elementų kombinacija: klausimas atsiejamas nuo individualaus vertinimo momento, atsakymai nesusiejami su konkrečiu vardu ataskaitoje, kuri kyla aukštyn, ir tikslas paaiškinamas iš anksto — kalbama apie organizacijos apžvalgą, ne apie vertinimą konkretaus asmens.
Tai nereiškia, kad apklausa ar pokalbis nevyksta. Tai reiškia, kad klausimas keliamas tokiame kontekste, kuriame „taip, aš tai naudoju“ nesukelia korekcijos. Tik tada atsakymas pasislenka nuo to, ką žmogus mano, jog norite išgirsti, prie to, kas iš tikrųjų vyksta.
Geru pokalbiu gautas rezultatas – ne priemonių pavadinimų sąrašas. Tai duomenų rinkinys, kuriame kiekviena priemonė susiejama su konkrečia užduotimi ar procesu: kokia priemonė, kuriai darbo daliai, su kokiais duomenimis, ir kas su tuo dar susijęs. Tai ta pati struktūra, kaip ir ką reikia užfiksuoti apie kiekvieną priemonę, kai priemonė patenka į akiratį per pirkimą ar IT — tik čia šaltinis yra vartotojas, o ne sutartis.
Konkrečiai tai reiškia: priemonės pavadinimas, trumpas aprašymas, kam ji naudojama, dažnumo įvertis, ir nuoroda, kokio tipo duomenys į ją įvedami. Nereikia techninių specifikacijų, nereikia tiekėjo vertinimo šiuo etapu — tai ateis vėliau, klasifikavimo metu. Šiame etape svarbu gauti bendrą vaizdą, ne vertinti.
Šie pokalbiai yra vienas iš kanalų, papildantis technines nuorodas, kurias tikrinate atskirai. Tai, ką sužinote iš vartotojų, dedate prie kokie IT signalai yra naudingi kaip atskiro pėdsako, ir tik juos sujungę gaunate pilnesnį vaizdą, nei kiekvienas šaltinis atskirai suteikia. Priemonė, kuri atsiranda tinklo žurnaluose, bet kurios niekas nepaaiškina, tebelieka klaustuku. Priemonė, kuri paminima pokalbyje, bet nepalieka skaitmeninio pėdsako, yra lygiai tokia pati reali — ir galbūt būtent dėl to lengviau nepastebima.
Tokių apklausų eiga ir dažnumas priklauso nuo organizacijos: kiek padalinių, kiek pakopų ataskaitų linijose, kiek ankstesnės patirties su tokio tipo inventorizacija. Organizacijoje su keliais padaliniais ar sluoksniuota struktūra kaip tai paklausti darbuotojų nepaverčiant atsiskaitymu veikia kiek kitaip nei vienoje vietoje su plokščia struktūra, tiesiog todėl, kad tarpinių lygių, kuriuose reikia išlaikyti „neatsiskaitymo“ principą, yra daugiau.
Sąžiningas darbuotojų atsakymas yra žaliava likusiai inventorizacijos daliai. Neturėdami šios žaliavos, klasifikuojate sąrašą, kurį jau ir taip žinojote, o tai nėra inventorizacija, o tik patvirtinimas. Turėdami šią žaliavą, galite eiti toliau prie kaip sudaryti AI inventorizaciją mastu, kuris apima daugiau nei vieną padalinį ar vieną vietą, su įnašais iš keleto skirtingų kryptelių vienu metu.
Taigi klausimo tonas iš dalies nulemia atsakymo kokybę. Tai nėra klausimas dėl gudresnės formuluotės, bet dėl struktūros, kurioje atsakymas nesukelia rizikos.
Kai tampa aišku, kokios priemonės iš tikrųjų naudojamos ir kokioms užduotims, klausimas pasislenka nuo „ką mes naudojame“ prie „ką tai reiškia pačiam darbui“. Tai kitas klausimas, reikalaujantis kito įrankio. FTE TO AI darbo skenavimas apskaičiuoja, kiek konkrečios užduoties dalį galėtų perimti AI, remiantis užduotimis, kurias jau susikartografavote per šią inventorizaciją. Kai Responsible AI Scan parodo naudojimą ir riziką, darbo skenavimas žiūri į darbo turinį: kurios užduotys tinka perėmimui, ir kiek. Šie du klausimai yra artimai susiję, bet nėra pakeičiami vienas kitu.
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.