Przy jednej lokalizacji można jeszcze chodzić po firmie i prowadzić rozmowy. Przy kilku lokalizacjach, z różnymi kierownikami i różnymi kulturami dotyczącymi tego, co się zgłasza a co nie, to już nie działa. Trzeba wtedy znaleźć sposób, by zadać to samo pytanie wszędzie w ten sam sposób, i to jest właśnie moment, w którym najczęściej coś idzie nie tak: pytanie zadaje się jako kontrolę, a wtedy nie pada żadna użyteczna odpowiedź.
Jeśli zapytają Państwo „czy korzysta Pan/Pani z niezatwierdzonych narzędzi AI”, proszą Państwo kogoś o przyznanie się, że łamie zasady. Odpowiedź, którą wtedy Państwo otrzymają, jest niemal zawsze przecząca, nawet jeśli nie jest to prawda. Nie dlatego, że ludzie kłamią dla samego kłamania, ale dlatego, że pytanie jest sformułowane w taki sposób, że szczera odpowiedź staje się przyznaniem się do winy. Dotyczy to pracownika, który używa chatbota do redagowania e-maili, a jeszcze bardziej dotyczy to menedżera placówki, który zakupił narzędzie poza działem IT, ponieważ było to szybsze niż złożenie formalnego wniosku.
Pytanie, które działa, nie dotyczy zgody, a wykorzystania: jaką pracę Państwo wykonują i co Państwu w tym pomaga. Nie pytanie o naruszenie, a pytanie o praktykę. To zmienia nie tylko ton, zmienia też to, co ludzie odważają się zgłosić.
Użyteczny przegląd nie składa się z wrażeń, a z ograniczonego zestawu danych, zbieranych konsekwentnie:
Z tych pięciu punktów tworzą Państwo stałą listę pytań, identyczną we wszystkich lokalizacjach, tak aby lokalizacja A i lokalizacja B dawały porównywalne dane. To, co dokładnie zapisują Państwo przy każdym zastosowaniu i dlaczego, jest opisane na stronie o tym, co należy zapisać przy każdym zastosowaniu.
Pytanie skierowane do pracowników jest jednym źródłem, nie jedynym. Faktury i przeglądy licencji często pokazują, jakie abonamenty AI gdzieś funkcjonują, nawet bez zgłoszenia przez nikogo; to, co dane zakupowe i licencyjne zdradzają w organizacji z wieloma lokalizacjami, to fakt, że każda lokalizacja ma swój własny wzorzec zakupowy, a odstępstwa od niego często są bardziej zauważalne niż podczas rozmowy. Dodatkowo sygnały IT przydatne w organizacji z wieloma lokalizacjami dają drugą linię: ruch sieciowy do znanych usług AI, nowe rozszerzenia przeglądarki, wnioski o dostęp do API. Żadne z tych źródeł nie jest samo w sobie kompletne. Razem dają obraz, który jest wiarygodniejszy niż to, co może dać jeden kanał, co ułatwia również nieobciążanie pracownika jako jedynego punktu kontrolnego.
Bez jasnej ustalenia, że zgłoszenie nie prowadzi do sankcji, ukryte AI pozostaje ukryte. Nie znaczy to, że nigdy nie ma konsekwencji — jeśli zastosowanie okaże się ryzykiem, trzeba z tym coś zrobić — ale że samo zgłoszenie nigdy nie jest punktem wyjścia dla problemu. Ten rozdział między zgłaszaniem a ocenianiem muszą Państwo zakomunikować z wyprzedzeniem, nie wyjaśniać po fakcie. Jak krok po kroku budować taką inwentaryzację, w tym kolejność pytań i źródeł, opisano na stronie o budowaniu inwentarza AI.
Gdy zastosowanie zostanie zidentyfikowane, kolejne pytanie nie brzmi „czy to jest dozwolone”, a „czym to jest”. Czy organizacja jest tu użytkownikiem systemu zewnętrznego, czy w pewnych przypadkach sama dostawcą — na przykład ponieważ zespół wytrenował własny model lub istotnie zmodyfikował istniejący system. To rozróżnienie determinuje, jakie obowiązki obowiązują i kto za nie odpowiada; jest to opisane na stronie rozróżniającej role dostawcy i użytkownika. Również w ramach roli użytkownika pozycja może się zmienić — modyfikacja, nowe zastosowanie istniejących danych — o czym można przeczytać na stronie o momencie, w którym Państwa rola się zmienia. Obie te kwestie należą do klasyfikacji, nie do pierwszej rozmowy z pracownikami. Najpierw przegląd, potem klasyfikacja.
Inwentaryzacja tego, co jest używane, nie mówi jeszcze Państwu, ile pracy z tym się wiąże i co się zmieni, jeśli zastosowanie zostanie wycofane albo właśnie rozszerzone. Do tego pytania — jaka część pracy w ramach zadania jest przejmowana przez AI, a jaka nie — służy skan pracy FTE TO AI. Wylicza on dla każdego zadania, jak wygląda podział między człowiekiem a AI, na podstawie zadań tak, jak są obecnie wykonywane, nie na podstawie wcześniejszego szacunku.
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.