O companie din energie combină două lumi care rareori au același proprietar. Pe de o parte se află tehnologia operațională: sisteme de măsurare și control, gestionarea rețelei, întreținerea infrastructurii critice. Pe de altă parte se află activitatea de birou: contactul cu clienții, facturarea, planificarea, departamentele juridice și de conformitate. AI apare în ambele, dar cu un raport diferit între risc și confort. La nivelul operațional, o aplicație AI intră rapid în contact cu sisteme a căror întrerupere sau decizie greșită are consecințe directe în afara organizației. La nivelul de birou, este mai frecvent vorba despre text, date și suport în luarea deciziilor, cu un risc mai asemănător cu cel din alte sectoare. O guvernanță care tratează aceste două niveluri la fel ratează esența: ceea ce reprezintă un câștig de eficiență la un nivel poate fi o problemă de siguranță și control la celălalt.
În plus, companiile din energie se află frecvent sub o supraveghere mai strictă, sunt legate de obligații de raportare specifice sectorului și lucrează cu date care privesc infrastructura națională. Acest lucru face ca întrebarea "cine a folosit AI aici și pentru ce" să aibă o pondere mai mare decât într-un mediu de birou obișnuit. Conținutul reglementărilor din spatele acestei întrebări — care obligații se aplică exact și când — este tratat în altă parte; aici este vorba despre mecanismul prin care o organizație obține și păstrează o imagine clară asupra a ceea ce se întâmplă.
Cine întreabă ce sisteme AI sunt utilizate primește de la departamentul IT o listă de instrumente aprobate. Această listă este un punct de start, nu realitatea. Un planificator care folosește un model de limbaj pentru a rezuma rapoarte de întreținere, un analist care alimentează un model extern cu date de măsurare pentru a identifica modele, un angajat contractual care consultă un chatbot în cadrul unui protocol de avarie: acestea se întâmplă frecvent fără să fie depusă o cerere sau solicitat un acord. Nu din rea-voință, ci pentru că funcționează și nimeni nu a întrebat.
Esența unui inventar nu este, prin urmare, bifarea sistemelor cunoscute, ci realizarea unei imagini asupra a ceea ce se întâmplă cu adevărat. Acest lucru necesită un ton diferit față de un audit. Cine dorește să știe ce folosește un angajat trebuie să întrebe fără ca răspunsul să fie urmat de o sancțiune — altfel răspunsul dispare la fel de rapid ca și utilizarea în sine. Cum se desfășoară această conversație și de ce o sancțiune are efect invers este descris în cum preveniți ca angajații să folosească un instrument pe care nimeni nu îl cunoaște. Un risc specific în acest context mai larg este introducerea datelor companiei — date de măsurare, condiții contractuale, date de rețea — într-o fereastră de chat gratuită din afara organizației; ce este în joc și cum poate fi recunoscut acest lucru este descris în cum preveniți ca datele companiei să ajungă într-o fereastră de chat gratuită.
După inventar urmează întrebarea ce face de fapt un sistem. O aplicație AI care rescrie text pentru o scrisoare către client are un rol diferit față de un model care participă la decizii privind planificarea întreținerii pe baza datelor de senzori. Clasificarea trebuie să stabilească acest rol, precum și nivelul de risc corespunzător, independent de departamentul care întâmplător folosește instrumentul. Aici este locul unde sectorul energetic necesită o interpretare proprie: un instrument care este inofensiv într-o echipă de marketing poate avea o greutate diferită într-o echipă de gestionare a rețelei, pentru că rezultatul se propagă într-un sistem fizic.
Această abordare — inventariere, clasificare, integrare în guvernanța existentă — nu este unică pentru sectorul energetic. Probleme similare apar la organizațiile care lucrează cu instalații fizice și riscuri de siguranță, așa cum se poate citi despre guvernanța AI la firmele de instalații cu o practică tehnică și de execuție și despre guvernanța AI în construcții unde planificarea și execuția se întâlnesc. De asemenea, sectoarele cu cerințe stricte de supraveghere, așa cum se observă în guvernanța AI în sănătate unde siguranța pacientului și supravegherea se întâlnesc, arată că forma guvernanței se modifică pe măsură ce consecințele unei erori devin mai mari. Cine face această comparație observă că sectorul energetic nu este unic în privința întrebării, ci în privința gravității răspunsului.
Un set de guvernanță plasat alături de structura de risc existentă funcționează mai bine decât un cadru nou separat. Companiile din energie dispun de obicei deja de o structură de management al riscului pentru siguranța operațională și conformitate. Guvernanța AI trebuie să fie o extensie a acesteia, cu aceleași linii de raportare către conducere și autoritatea de supraveghere, nu un proces separat care trebuie ținut evidența în paralel și care ajunge la un moment dat alături de celelalte rapoarte de risc fără să se întâlnească vreodată cu acestea.
Odată ce este clar care aplicații AI există și ce risc reprezintă, urmează o altă întrebare: ce înseamnă acest lucru pentru munca pe care oamenii o desfășoară acum. Un inventar arată ce funcționează; o analiză a muncii arată ce înseamnă această funcționare pentru sarcini, funcții și capacitate. Analiza muncii de la FTE TO AI calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte a muncii poate fi preluată de AI, oferind astfel, alături de imaginea riscurilor, și imaginea capacității. Acesta este pasul logic următor după un inventar: nu doar să se cunoască ce se întâmplă, ci și ce înseamnă acest lucru pentru organizația care trebuie să lucreze cu el.
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.