Transporto ir logistikos srityje AI dažnai nėra atskira sistema su pavadinimu ir savininku, bet įausta į paties darbo procesą: maršrutų planavimą, pakrovimo optimizavimą, prognozuojamos priežiūros sistemas, paklausos prognozavimą ir algoritmus, kurie nustato, kuris vairuotojas gauna kurį reisą. Dalis šių sprendimų patenka per vežėjų, ekspeditorių ar platformų programinę įrangą, taigi veikia su sprendimų taisyklėmis, kurių pati organizacija nėra nustačiusi ir kartais net negali visiškai matyti. Santykis tarp to, ką planavimo skyrius pats yra įsigijęs, ir to, kas patenka per grandinės partnerius ar įdiegtą funkcionalumą, nuolat kinta. Tai nepadaro inventorizacijos šiame sektoriuje paprastesnės nei kitur, bet padaro ją kitokią: klausimas nėra vien tas, kas yra įsidiegęs AI įrankį, bet ir tai, kokie automatizuoti sprendimai jau egzistavo esamose sistemose, kol kas nors juos pavadino AI.
Patvirtintos programinės įrangos sąrašas retai atspindi visą tikrovę. Planuotojai, naudojantys AI įrankį maršrutams optimizuoti, klientų aptarnavimo skyrius, taikantis pokalbių robotą siuntų sekimui, arba sandėlio darbuotojas, naudojantis programą atsargų prognozėms – tokios naudojimo praktikos dažnai kyla vietoje, spaudžiant laikui arba dėl konkrečios užduoties, be to, kad kas nors būtų pateikęs prašymą. Norintys tai atvaizduoti turi pasiteirauti žmonių, kurie tą darbą atlieka, o tai pasiseka tik tuomet, kai užduodami klausimai iškart nesukelia bausmės. Organizacija, norinti aptikti „šešėlinį“ AI naudojimą, pirmiausia turi parodyti, kad pranešimas apie tai nėra rizikinga.
Inventorizacija, kuri neapsiriboja IT sąrašu, atskleidžia, kokie AI sprendimai realiai naudojami, kur procese jie yra ir kas su jais susiję sprendimus priima. Transporto ir logistikos srityje tai dažnai reiškia skirtumą tarp sistemų, kurios vien pataria, sistemų, kurios automatiškai planuoja be žmogaus įsikišimo, ir sistemų, turinčių įtakos žmonėms už organizacijos ribų, pavyzdžiui, vairuotojams ar klientams, kuriems pagal prognozę pateikiamas pristatymo laikas. Šis skirtumas yra reikšmingas, nes nuo jo kinta rizikos lygis: įrankis, kuris planuotojui tik siūlo variantą, reikalauja kitokios priežiūros formos nei sistema, kuri savarankiškai nustato grafikus ar maršrutus.
Po inventorizacijos kyla klausimas, ką tiksliai kiekvienas sprendimas daro ir kam. Sistema, prognozuojanti, kada reikalinga priežiūra, turi kitokį poveikį nei sistema, nustatanti, kuriam vairuotojui priskiriamas reisas remiantis veiklos duomenimis. Klasifikacija čia nereiškia fiksuoto šablono taikymo, bet rasto turinio sutvarkymą: kuris sprendimas paveikia sprendimus apie žmones, kuris paveikia vien logistinį optimizavimą, ir kuris veikia grynai kaip pagalbinis įrankis. Aktualus reguliavimas, nustatantis, kokios pareigos priskiriamos kokiam rizikos lygiui, aprašytas kitur; čia svarbi struktūra, reikalinga tas taisykles būsimai pritaikyti, kad ir kas konkrečiai jose numatyta.
Transporto bendrovės dažniausiai jau taiko rizikos valdymą, susijusį su sauga, planavimu ir atitiktimi. AI valdymas neturi būti naujas aparatas šalia esamos sistemos; jis veikia geriau, kai AI sprendimų klasifikacija prisijungia prie jau egzistuojančių kategorijų, kad valdybos narys ar rizikos vadovas neturėtų tvarkyti dviejų atskirų sąrašų. Tam reikalingas valdymo rinkinys, nurodantis, kas administruoja sprendimą, kas už jį atsako ir kokia priežiūra jam taikoma, tokia forma, kuri dera su esama ataskaitų teikimo ir atskaitomybės struktūra.
Valdybos narys ar teisės departamento vadovas, kurio paprašoma paaiškinti, kokios AI sistemos veikia organizacijoje, turi turėti daugiau nei sąrašą iš pirkimų sistemos. Įrodomumas reiškia, kad egzistuoja aktualus sprendimų sąrašas, jų klasifikacija ir priežiūros būklė, ir kad šis sąrašas atlaiko patikrinimą, kai kas nors gilinasi giliau. Kitiems sektoriams kyla panašūs klausimai, kaip matyti iš AI valdymo mažmeninėje prekyboje, AI valdymo žemės ūkio sektoriuje ir AI valdymo IT sektoriuje, kiekvienu atveju su savitu santykiu tarp centralizuotai įsigyto ir vietoje kilusio naudojimo.
Responsible AI Scan, apjungiantis šią inventorizaciją, klasifikaciją ir valdymo struktūrą, dar kuriamas. Norintys tuo pasinaudoti gali užsiregistruoti į laukiančiųjų sąrašą; šiuo metu paruošto produkto užsisakyti negalima, ir čia tai nėra pateikiama kitaip.
Kai tampa aišku, kokie AI sprendimai veikia transporto grandinėje ir koks rizikos lygis jiems tinka, iškyla tolesnis klausimas, į kurį inventorizacija neatsako: kiek darbo, kurį šiuo metu atlieka planuotojai, vairuotojai ar klientų aptarnavimo darbuotojai, šiais sprendimais realiai galima perimti. Šis klausimas yra artimas valdymui, bet nėra jam tolygus, ir į jį atsako FTE TO AI darbo skanavimo įrankis, kuris kiekvienai užduočiai apskaičiuoja, kokią darbo dalį gali perimti AI.
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.