Energouzņēmums apvieno divas pasaules, kurām reti ir viens un tas pats īpašnieks. No vienas puses ir operatīvā tehnika: mērīšanas un vadības sistēmas, tīkla pārvaldība, kritiskās infrastruktūras uzturēšana. No otras puses ir birojs: klientu apkalpošana, rēķinu izrakstīšana, plānošana, juridiskā un atbilstības nodaļa. AI parādās abās jomās, taču ar atšķirīgu risku un ērtību attiecību. Operatīvajā līmenī AI lietojums ātri skar sistēmas, kuru darbības pārtraukums vai kļūdains lēmums rada tiešas sekas ārpus organizācijas. Biroja līmenī vairāk runa ir par tekstu, datiem un lēmumu atbalstu, kur risks vairāk atgādina citas nozares. Pārvaldība, kas šos divus līmeņus apstrādā vienādi, palaiž garām būtību: kas vienā līmenī ir efektivitātes uzlabojums, otrā līmenī ir jautājums par drošību un uzraudzību.
Tam klāt nāk, ka energouzņēmumi bieži atrodas pastiprinātā uzraudzībā, tiem ir saistošas nozarei specifiskas ziņošanas prasības, un tie strādā ar datiem, kas skar nacionālo infrastruktūru. Tas padara jautājumu "kurš šeit ir izmantojis AI un kam" smagāku nekā vidējā biroja vidē. Noteikumu saturs aiz tā — kādas prasības tieši ir spēkā un kad — ir aprakstīts citur; šeit runa ir par mehānismu, ar kura palīdzību organizācija iegūst un saglabā pārskatu par notiekošo.
Ja jautā, kādas AI sistēmas tiek izmantotas, no IT nodaļas saņem apstiprināto rīku sarakstu. Šis saraksts ir sākumpunkts, nevis realitāte. Plānotājs, kas izmanto valodas modeli, lai apkopotu uzturēšanas atskaites, analītiķis, kas ārējam modelim padod mērījumu datus, lai atpazītu likumsakarības, līgumdarbinieks, kas konsultējas ar tērzēšanas robotu par avārijas protokolu — tas bieži notiek bez pieprasījuma iesniegšanas vai saskaņojuma pieprasīšanas. Ne nevēlēšanās dēļ, bet tāpēc, ka tas darbojas un neviens par to nav vaicājis.
Inventarizācijas kodols tāpēc nav zināmo sistēmu atzīmēšana, bet gan patiesās situācijas atklāšana. Tas prasa citu toni nekā audits. Kas vēlas zināt, ko darbinieks izmanto, tam tas jāvaicā bez soda draudiem — pretējā gadījumā atbilde pazūd tikpat ātri kā pati lietošana. Kā šī saruna izskatās un kāpēc sods darbojas pretēji vēlamajam, aprakstīts sadaļā kā novērst, ka darbinieki izmanto rīku, par kuru neviens nezina. Specifisks risks šajā plašākajā ainā ir uzņēmuma datu — mērījumu datu, līgumu nosacījumu, tīkla datu — ievadīšana bezmaksas tērzēšanas logā ārpus organizācijas; kas tur ir likts uz spēles un kā to atpazīt, aprakstīts sadaļā kā novērst, ka uzņēmuma dati nonāk bezmaksas tērzēšanas logā.
Pēc inventarizācijas seko jautājums, ko sistēma īsti dara. AI lietojumam, kas pārraksta tekstu klienta vēstulei, ir cita loma nekā modelim, kas piedalās lēmumu pieņemšanā par uzturēšanas plānošanu, balstoties uz sensoru datiem. Klasifikācijai jāfiksē šī loma un tai atbilstošais riska līmenis, neatkarīgi no tā, kura nodaļa rīku nejauši izmanto. Tieši šeit enerģētikas nozare prasa savu pieeju: rīks, kas mārketinga komandā ir nekaitīgs, tīkla pārvaldības komandā var iegūt citu svaru, jo iznākums ietekmē fizisku sistēmu.
Šī pieeja — inventarizēt, klasificēt, iekļaut esošajā pārvaldībā — nav unikāla enerģētikai. Līdzīgi jautājumi rodas organizācijās, kas strādā ar fizisko infrastruktūru un drošības riskiem, kā aprakstīts par AI pārvaldību uzstādīšanas uzņēmumos ar tehnisku un izpildošu praksi un par AI pārvaldību būvniecībā, kur saplūst plānošana un izpilde. Arī nozares ar stingrām uzraudzības prasībām, kā redzams sadaļā AI pārvaldība veselības aprūpē, kur saplūst pacientu drošība un uzraudzība, rāda, ka pārvaldības forma mainās atbilstoši tam, cik lielas ir kļūdas sekas. Kas veic šo salīdzinājumu, redz, ka enerģētika nav unikāla jautājumā, taču ir unikāla atbildes smaguma ziņā.
Pārvaldības kopums, kas tiek pievienots esošajai riska struktūrai, darbojas labāk nekā jauns, atsevišķs ietvars. Energouzņēmumiem parasti jau ir riska pārvaldības struktūra operatīvajai drošībai un atbilstībai. AI pārvaldībai jābūt tās pagarinājumam, ar tām pašām ziņošanas līnijām valdei un uzraugam, nevis atsevišķam procesam, kas jāuztur atsevišķi un kas kādu dienu atrodas blakus citiem riska ziņojumiem, nekad ar tiem nesaplūstot.
Tiklīdz ir skaidrs, kādi AI lietojumi pastāv un kādu risku tie rada, seko cits jautājums: ko tas nozīmē cilvēku pašreizējam darbam. Inventarizācija parāda, kas darbojas; darba skenēšana parāda, ko šī darbība nozīmē uzdevumiem, funkcijām un kapacitātei. FTE TO AI darba skenēšana katram uzdevumam aprēķina, kādu darba daļu AI var pārņemt, un tā līdzās riska ainai izveido arī kapacitātes ainu. Tas ir loģisks nākamais solis pēc inventarizācijas: ne tikai zināt, kas notiek, bet arī, ko tas nozīmē organizācijai, kurai ar to jāstrādā.
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.