Vienā filiālē jūs varat vēl paklīst apkārt un uzsākt sarunu. Vairākās filiālēs, ar dažādiem vadītājiem un dažādām kultūrām par to, kas tiek un kas netiek ziņots, tas vairs nedarbojas. Tad jums jāatrod veids, kā uzdot to pašu jautājumu visur vienādi, un tieši tur parasti gadās kļūda: jautājums tiek uzdots kā kontrole, un tad neseko izmantojama atbilde.
Ja jūs jautājat "vai jūs izmantojat AI rīkus, kas nav apstiprināti", jūs lūdzat kādam atzīt, ka viņš pārkāpj noteikumus. Atbilde, ko jūs saņemsiet, gandrīz vienmēr būs noraidoša, arī tad, ja tas nav patiesība. Ne tāpēc, ka cilvēki melo melošanas pēc, bet tāpēc, ka jautājums ir formulēts tā, ka patiesa atbilde kļūst par atzīšanos. Tas attiecas uz darbinieku, kas izmanto tērzēšanas robotu, lai sagatavotu e-pastus, un tas attiecas jo vairāk uz filiāles vadītāju, kas iegādājies rīku, apejot IT nodaļu, jo tas bija ātrāk nekā iesniegt pieprasījumu.
Jautājums, kas darbojas, nav par atļauju, bet par izmantošanu: kādu darbu jūs veicat, un kas jums tajā palīdz. Ne jautājums par pārkāpumu, bet jautājums par praksi. Tas maina ne tikai toni, tas maina arī to, ko cilvēki uzdrošinās ziņot.
Izmantojams pārskats nesastāv no iespaidiem, bet no ierobežota datu kopuma, kas savākts konsekventi:
Šos piecus punktus jūs izveidojat kā fiksētu jautājumu sarakstu, kas visur vienāds, lai filiāle A un filiāle B sniegtu salīdzināmus datus. Tas, kas precīzi jāfiksē par katru lietojumu un kāpēc, ir izklāstīts lapā par to, kas jums jāfiksē par katru lietojumu.
Jautājums darbiniekiem ir viens avots, ne vienīgais. Rēķini un licenču pārskati bieži parāda, kādi AI abonementi kaut kur pastāv, arī bez tā, ka kāds to ziņo; tas, ko iepirkuma un licenču dati atklāj organizācijā ar vairākām filiālēm, ir, ka katrai filiālei ir savs iepirkuma modelis, un atšķirības tajā bieži pamanāmas ātrāk nekā sarunā. Papildus IT signāli, kas izmantojami organizācijā ar vairākām filiālēm sniedz otru līniju: tīkla trafiku uz zināmiem AI pakalpojumiem, jaunas pārlūka paplašinājumus, pieprasījumus API piekļuvei. Neviens no šiem avotiem pats par sevi nav pilnīgs. Kopā tie sniedz priekšstatu, kas ir uzticamāks nekā tas, ko var sniegt viens kanāls, un tas ļauj arī neuzlikt darbiniekam vienīgā kontroles punkta slogu.
Bez skaidras vienošanās, ka ziņošana neradīs sankcijas, ēnu AI paliks ēnā. Tas nenozīmē, ka nekad nav seku — ja izrādās, ka kāds lietojums ir risks, ar to kaut kas jādara — bet tas, ka ziņošana pati par sevi nekad nav problēmas sākumpunkts. Šī atdalīšana starp ziņošanu un novērtēšanu jums jāpaziņo iepriekš, ne jāizskaidro pēc fakta. Kā jūs šo inventarizāciju veidojat solis pa solim, ieskaitot jautājumu un avotu secību, ir aprakstīts lapā par AI inventāra izveidi.
Tiklīdz lietojums ir apzināts, nākamais jautājums nav "vai tas ir atļauts", bet "kas tas ir". Vai organizācija šeit ir ārēja sistēmas lietotāja, vai atsevišķos gadījumos pati ir nodrošinātāja — piemēram, tāpēc, ka komanda ir apmācījusi savu modeli vai būtiski pielāgojusi esošu sistēmu. Šī atšķirība nosaka, kādi pienākumi piemērojami un kurš par tiem atbild; tas ir izklāstīts lapā, kas nošķir nodrošinātāja un lietotāja lomas. Arī lietotāja lomas ietvaros stāvoklis var mainīties — pielāgojums, jauns esošo datu lietojums — kas aprakstīts lapā par brīdi, kad jūsu loma mainās. Abi jautājumi pieder pie klasifikācijas, ne pie pirmās sarunas ar darbiniekiem. Vispirms pārskats, tad iedalījums.
Inventārs par to, kas tiek izmantots, jums vēl neizstāsta, cik daudz darba ar to saistīts vai kas mainīsies, ja lietojums pazudīs vai, pretēji, tiks paplašināts. Šim jautājumam — kāda daļa darba kādā uzdevumā tiek pārņemta ar AI, un kāda daļa netiek — ir paredzēts FTE TO AI darba skenēšanas rīks. Tas katram uzdevumam aprēķina, kā izskatās sadalījums starp cilvēku un AI, pamatojoties uz uzdevumiem, kā tie tiek veikti tagad, ne pamatojoties uz iepriekšēju novērtējumu.
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.