Uma organização com múltiplas unidades geralmente não tem falta de uso de IA, mas sim falta de visão geral. Cada unidade faz as suas próprias escolhas, assina as suas próprias subscrições ou deixa as equipas descobrirem por conta própria o que é útil. O resultado é um conjunto de aplicações que em nenhum lugar está registado na sua totalidade. Antes de haver algo a classificar ou a reportar, esse conjunto tem primeiro de existir como lista — com os mesmos dados fixos por aplicação, independentemente de qual unidade os comunica.
Para cada aplicação regista, em princípio: o nome e o fornecedor, a unidade ou departamento onde é utilizada, quem gere ou adquiriu a aplicação, para que é utilizada, que dados são introduzidos nela, e se a aplicação toma decisões de forma autónoma ou apenas dá apoio. Esta última distinção determina em grande medida o nível de risco: uma ferramenta que reescreve texto avalia-se de forma diferente de um sistema que seleciona candidatos ou avalia pedidos de crédito.
Com múltiplas unidades, junta-se ainda um campo extra: se a aplicação foi adquirida localmente ou implementada de forma centralizada. Essa distinção é necessária para verificar se o mesmo risco surgiu de forma independente em vários locais, ou se uma única decisão se propagou por toda a organização.
O primeiro lugar onde procuraria seria o departamento de TI, e essa lista é um bom ponto de partida — mas não o ponto final. Por que a lista de TI não está correta numa organização com múltiplas unidades explica que as licenças geridas centralmente cobrem apenas parte do uso. Unidades que utilizam um cartão de crédito próprio para uma subscrição, ou equipas que utilizam uma versão gratuita de uma ferramenta, não aparecem em nenhuma administração central. A visão geral que constrói deve, por isso, combinar várias fontes, não apenas uma.
Além da lista de TI, os dados financeiros dão outro tipo de sinal. O que os dados de compras e licenças revelam numa organização descreve como faturas, subscrições e despesas em cartão de crédito por unidade dão indicações sobre aplicações contratadas fora das compras centrais. Isto é especialmente relevante em organizações com múltiplas unidades: as compras locais passam frequentemente por canais diferentes dos da TI central, e é precisamente aí que surge a maior parte do quadro incompleto.
Nenhuma lista — técnica ou financeira — lhe diz para que é uma aplicação realmente utilizada. Isso só as pessoas que trabalham com ela diariamente sabem. Como perguntar aos colaboradores sem represálias numa organização aborda a condição que faz este passo ter sucesso ou falhar: quem sente que uma resposta pode ter consequências, responde de forma incompleta ou não responde. Em organizações com múltiplas unidades isto é particularmente importante, porque os hábitos locais podem diferir bastante e um inquérito nacional facilmente esbate essas diferenças.
Além de conversas e faturas, o ambiente de TI existente já contém muitas vezes indicações que ninguém reconheceu como tal: tráfego de rede para determinados domínios, novas extensões de navegador, ou ligações API criadas em algum lugar. Que sinais de TI são úteis numa organização com múltiplas unidades mostra quais desses sinais dizem algo sobre o uso de IA e quais são ruído. Para uma organização com múltiplas unidades, isto é uma forma de ver se o mesmo padrão se repete em diferentes locais, sem que cada unidade tenha sido questionada individualmente.
Depois de reunidos os dados por aplicação — origem, finalidade de uso, dados envolvidos, gestor, unidade —, a classificação pode começar. Nem toda aplicação merece a mesma atenção: uma ferramenta que resume atas internas pesa de forma diferente de um sistema que tem impacto em clientes ou colaboradores. Essa ponderação depende do que a aplicação faz, não de quantas pessoas a utilizam ou de quando foi adquirida.
Este levantamento é um processo contínuo, não uma fotografia num momento único. As unidades acrescentam aplicações, os fornecedores alteram funcionalidades, e o que hoje é de apoio pode amanhã decidir de forma autónoma. A visão geral que constrói deve, por isso, ser repetível: as mesmas perguntas, os mesmos campos, sempre pelas mesmas unidades novamente.
A Responsible AI Scan foi concebida para estruturar este levantamento: os mesmos campos fixos por aplicação, complementados com sinais de TI, dados de compras e conversas com colaboradores, resultando numa classificação alinhada com a estrutura de risco existente da organização. A scan está em desenvolvimento. Quem quiser trabalhar com ela quando estiver disponível pode inscrever-se na lista de espera.
Uma vez claro quais aplicações estão em funcionamento por unidade e o que fazem, a próxima pergunta surge naturalmente: que parte do trabalho que estas aplicações apoiam pode efetivamente ser assumida pela IA. Essa é uma pergunta diferente da governança — não se trata de risco e demonstrabilidade, mas de conteúdo do trabalho. A werkscan da FTE TO AI calcula, por tarefa, que parte do trabalho pode ser assumida pela IA, ligando-se assim à visão geral que construiu com este levantamento.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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