În transport și logistică, AI-ul nu se află de obicei într-un sistem separat, cu un nume și un proprietar propriu, ci este integrat în operațiunea însăși: planificarea rutelor, optimizarea încărcării, sistemele de întreținere predictivă, previziunea cererii și algoritmii care determină ce șofer primește ce cursă. O parte din acestea intră prin software-ul transportatorilor, expeditorilor sau platformelor și funcționează astfel cu reguli de decizie pe care organizația proprie nu le-a stabilit chiar ea și pe care, în unele cazuri, nu le poate vedea complet. Raportul dintre ce a achiziționat departamentul de planificare propriu-zis și ce ajunge prin partenerii din lanț sau prin funcționalități integrate se schimbă în permanență. Acest lucru nu face inventarierea în acest sector mai simplă decât în altă parte, ci diferită: întrebarea nu este doar cine a instalat un instrument AI, ci și ce decizii automatizate existau deja în sistemele curente înainte ca cineva să le denumească AI.
O listă de software aprobat rareori spune toată povestea. Planificatori care folosesc un instrument AI pentru a optimiza rutele, servicii pentru clienți care implementează un chatbot pentru urmărirea coletelor, sau un angajat de depozit care folosește o aplicație pentru a face prognoze de stoc: astfel de aplicații apar frecvent la nivel local, motivate de presiunea timpului sau de o sarcină concretă, fără ca cineva să depună o cerere. Cine dorește să inventarieze acest lucru trebuie să întrebe persoanele care fac munca respectivă, iar acest lucru funcționează doar dacă a pune întrebări nu duce imediat la o corecție. O organizație care dorește să găsească AI-ul din umbră trebuie să clarifice mai întâi că raportarea nu implică niciun risc.
Un inventar care merge mai departe de lista IT arată care aplicații AI sunt efectiv în uz, unde se situează în proces și cine leagă decizii de acestea. În transport și logistică, aceasta înseamnă frecvent o distincție între sistemele care doar recomandă, sistemele care planifică automat fără intervenție și sistemele care au un efect asupra persoanelor din afara organizației, cum ar fi șoferii sau clienții cărora li se prezintă un termen de livrare bazat pe o previziune. Această distincție este relevantă pentru că nivelul de risc se schimbă în funcție de ea: un instrument care oferă unui planificator doar o sugestie necesită o formă de supraveghere diferită față de un sistem care stabilește independent programe sau rute.
După inventar urmează întrebarea ce face exact fiecare aplicație și pentru cine. Un sistem care prezice când este necesară întreținerea are un impact diferit față de un sistem care determină cărui șofer i se atribuie o cursă pe baza datelor de performanță. Clasificarea nu înseamnă aici aplicarea unui șablon fix, ci ordonarea a ceea ce a fost identificat: care aplicație afectează decizii privind persoane, care afectează doar optimizarea logistică și care funcționează pur ca suport. Reglementarea actuală care determină ce obligații sunt legate de ce nivel de risc se află în altă parte; aici este vorba despre structura necesară pentru a putea aplica acele reguli mai târziu, indiferent ce prevede exact textul.
Companiile de transport lucrează, de regulă, deja cu managementul riscului legat de siguranță, planificare și conformitate. Guvernanța AI nu trebuie să fie un aparat nou pe lângă sistemul existent; funcționează mai bine dacă clasificarea aplicațiilor AI se racordează la categoriile care există deja, astfel încât un director sau un manager de risc nu trebuie să țină două liste separate. Acest lucru necesită un set de guvernanță care să indice cine administrează o aplicație, cine este responsabil pentru ea și ce control există asupra acesteia, într-o formă adaptată la structura de raportare și responsabilizare deja existentă.
Un director sau un General Counsel căruia i se cere să declare care sisteme AI sunt active în organizație trebuie să poată susține acest lucru cu mai mult decât o listă din sistemul de achiziții. Demonstrabilitatea înseamnă că există o prezentare actualizată a aplicațiilor, a clasificării lor și a stadiului supravegherii acestora, și că această prezentare rezistă și atunci când cineva pune întrebări suplimentare. Alte sectoare cunosc probleme similare, așa cum se poate observa la guvernanța AI în comerțul cu amănuntul, guvernanța AI în sectorul agricol și guvernanța AI în sectorul IT, fiecare cu propriul raport între ce a fost achiziționat central și ce a apărut local.
Responsible AI Scan, care reunește acest inventar, clasificare și structură de guvernanță, este în construcție. Cine dorește să se implice se poate înscrie pe lista de așteptare; nu există în acest moment un produs finit disponibil pentru comandă, și nici nu este prezentat aici altfel.
De îndată ce este clar ce aplicații AI funcționează în lanțul de transport și ce nivel de risc corespunde acestora, apare o întrebare secundară care nu este rezolvată prin inventariere: cât din munca pe care o fac în prezent planificatorii, șoferii sau angajații serviciului pentru clienți poate fi efectiv preluată de aceste aplicații. Această întrebare este apropiată de guvernanță, dar nu este identică cu ea, și este rezolvată de scanul de muncă al FTE TO AI, care calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte din muncă poate fi preluată de AI.
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.