AI taikymo klasifikacija apibūdina situaciją konkrečiu momentu: kurį modelį, kurį taikymą, kurie naudotojai, kokia rizika. Ta situacija kinta. Tiekėjas pakoreguoja modelį, komanda naudoja įrankį kitam tikslui nei tas, kuriam jis buvo įsigytas, paslaugos teikėjas pridės funkciją, dėl kurios niekas nesiteiravo leidimo. Todėl klasifikacija, kurią atlikote pernai, automatiškai nebeapibūdina šiandienos situacijos.
Klausimas „kaip dažnai" neturi fiksuoto atsakymo, kuris tiktų visoms organizacijoms. Tai priklauso nuo to, kiek AI taikymų yra, kaip greitai jie kinta, kiek įvairios yra su jais dirbančios komandos ir kaip griežta priežiūra taikoma sektoriui, kuriame veikiate. Fiksuotas metinis momentas yra pradinis taškas, ne garantija, kad tarpiniu laikotarpiu nieko nepraleisite.
Metinė ar pusmetinė pakartotinė peržiūra veikia gerai toms taikomoms programoms, kurias jau žinote ir kurios atėjo per formalų procesą. Toms taikomoms programoms, kurių niekas nepranešė, fiksuotas intervalas neveikia – tiesiog dėl to, kad nustatytą dieną nėra ko iš naujo įvertinti. Ką daryti su darbuotojais, kurie naudoja įrankį, kurio niekas nepatvirtino aprašo, kodėl šis klausimas neišsprendžiamas pasikartojančiu susitikimu kalendoriuje, o kitokiu būdu klausti organizacijos.
Be to, rizika kinta ne tik dėl to, ką taikymas daro, bet ir dėl to, kas juo maitinama. Pokalbių langas, kuris šiandien naudojamas viešo teksto santraukoms, rytoj gali būti naudojamas sutarties santraukai. Ką daryti su įmonės duomenimis nemokamame pokalbių lange parodo, kad to pačio įrankio rizikos lygis gali pasikeisti, nors pats įrankis nesikeičia.
Be fiksuoto momento, yra įvykių, kurie reikalauja tarpinės pakartotinės peržiūros. Taikymo funkcijos pasikeitimas, naudotojų grupės išplėtimas, incidentas ar beveik įvykęs incidentas, tiekėjo sąlygų pasikeitimas arba darbuotojo signalas, kad kažkas naudojamas kitaip, nei numatyta. Ne visi šie signalai yra vienodai svarbūs, ir ne visos organizacijos juos pastebės vienodai greitai.
Klausimas, kas reaguoja į šiuos signalus ir kas turi nuosavybę pačiai pakartotinei peržiūrai, yra atskiras klausimas. Kas atsako, kai AI taikymas padaro klaidą aprašo, kad atsakomybė dažnai nustatoma tik tada, kai kažkas nutinka blogai, nors į šį klausimą turėjo būti atsakyta jau pirminėje klasifikacijoje.
Pakartotinės peržiūros ritmas, kuris pridedamas prie esamų rizikos procesų, jų neintegruojant, per metus dažniausiai praranda prioritetą. Tai papildomas žingsnis, kurio niekas neprašo, kol kas nors nenutinka blogai, ir tik dėl to jis lieka neatliktas. Kodėl antrasis procesas, pridėtas prie esamo, yra ignoruojamas paaiškina, kodėl pakartotinė peržiūra veikia efektyviau, kai ji integruota į esamą rizikos valdymą, o ne kaip atskiras procesas, kuris konkuruoja dėl dėmesio su kitomis organizacijos veiklomis.
Klasifikavimo metodas gali pasiūlyti struktūrą nuosekliai įvertinti AI taikymus pagal vaidmenį ir rizikos lygį, ir tą struktūrą galima pakartotinai taikyti. Ko metodas negali – garantuoti, kad matote viską. Klasifikacija yra tokia gera, kokia yra informacija, kuria ji pagrįsta, o dalis tos informacijos gaunama iš žmonių, kurie gali turėti priežastį apie kažką nepranešti. Darbuotojas, naudojantis nepatvirtintą įrankį, savaime apie tai nepraneš, jei tikimasi, kad seks sankcija.
Metodas taip pat negali numatyti, kada tiekėjas pakeis modelį arba kada taikymas, kuris šiandien yra mažos rizikos, rytoj būtų naudojamas kitaip. Todėl pakartotinė peržiūra išlieka kartojimo ir atvirumo organizavimo klausimu, o ne sistema, kuri nustatoma vieną kartą ir po to savarankiškai išlieka aktuali. Kaip išlaikyti tą registrą aktualų, kad jis po kelių mėnesių vėl neatsiliktų, aprašyta kaip išlaikyti AI registrą aktualų, kur pagrindinis dėmesys skiriamas skirtumui tarp vienkartinės inventorizacijos ir vykstančio proceso.
Su tuo susijęs ir klausimas, ką AI priežiūra praktiškai reiškia tarp pakartotinių peržiūrų: kas stebi, kokiu dažnumu ir kokiais signalais pagrįsta. Kas yra žmogaus atliekama priežiūra praktiškai atskleidžia skirtumą tarp priežiūros kaip formalaus varnelės pažymėjimo ir priežiūros kaip nuolat naudojimą lydinčio proceso.
Klasifikacija pasako, kokie taikymai egzistuoja, kokį vaidmenį jie atlieka ir kokį rizikos lygį tai atitinka. Ta klasifikacija nepasako, kiek darbo iš tikrųjų atlieka AI ir kiek erdvės kiekvienai užduočiai lieka. Kas norės atsakyti į šį klausimą, negalės apsiriboti rizikos inventorizacija; tam reikia pažvelgti į patį darbą, užduotį po užduoties. FTE TO AI darbo skenavimas apskaičiuoja pagal kiekvieną užduotį, kokią jos dalį gali perimti AI, kaip papildymą tam vaizdui, kurį suteikia klasifikacija.
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.