O organizație cu mai multe sedii nu are de obicei o lipsă de utilizare a AI, ci o lipsă de imagine de ansamblu. Fiecare sediu face propriile alegeri, încheie propriile abonamente sau lasă echipele să decidă singure ce este util. Rezultatul este o colecție de aplicații care nu este consemnată nicăieri în întregime. Înainte de a exista ceva de clasificat sau de raportat, această colecție trebuie mai întâi să existe sub formă de listă — cu aceleași date fixe per aplicație, indiferent ce sediu le raportează.
Pentru fiecare aplicație consemnați, în principiu: denumirea și furnizorul, sediul sau departamentul unde este utilizată, cine administrează sau a achiziționat aplicația, în ce scop este folosită, ce date sunt introduse în ea, și dacă aplicația ia decizii de sine stătător sau doar oferă suport. Această din urmă distincție determină în mare măsură nivelul de risc: un instrument care rescrie text se evaluează diferit față de un sistem care selectează candidați sau evaluează cereri de credit.
La mai multe sedii se adaugă un câmp suplimentar: dacă aplicația a fost achiziționată local sau implementată central. Această distincție este necesară pentru a vedea dacă același risc a apărut independent în mai multe locuri, sau dacă o singură decizie s-a răspândit în întreaga organizație.
Primul loc unde ați căuta este departamentul IT, iar acea listă este un bun punct de start — dar nu punctul final. De ce lista IT nu este corectă la o organizație cu mai multe sedii explică faptul că licențele administrate central acoperă doar o parte din utilizare. Sediile care folosesc propriul card de credit pentru un abonament, sau echipele care utilizează o versiune gratuită a unui instrument, nu apar nicăieri într-o administrare centrală. Imaginea de ansamblu pe care o construiți trebuie deci să combine mai multe surse, nu una singură.
Pe lângă lista IT, datele financiare oferă un alt tip de semnal. Ce dezvăluie datele de achiziții și licențe la o organizație descrie modul în care facturile, abonamentele și cheltuielile de pe cardul de credit per sediu oferă indicii despre aplicații încheiate în afara achizițiilor centrale. Acest lucru este deosebit de relevant la mai multe sedii: achizițiile locale se desfășoară frecvent prin canale diferite față de IT-ul central, și exact acolo apare cea mai mare parte din imaginea incompletă.
Nicio listă — tehnică sau financiară — nu vă spune pentru ce este folosită în realitate o aplicație. Doar oamenii care lucrează zilnic cu ea știu acest lucru. Cum întrebați angajații fără repercusiuni la o organizație abordează condiția care face ca acest pas să reușească sau să dea greș: cine simte că un răspuns poate avea consecințe, răspunde incomplet sau deloc. La mai multe sedii acest lucru este deosebit de important, întrucât obiceiurile locale pot varia considerabil, iar un sondaj la nivel național șterge cu ușurință aceste diferențe.
Pe lângă discuții și facturi, mediul IT existent conține adesea deja indicii pe care nimeni nu le-a recunoscut ca atare: trafic de rețea către anumite domenii, extensii noi de browser, sau conexiuni API create undeva. Ce semnale IT sunt utile la o organizație cu mai multe sedii arată care dintre aceste semnale indică ceva despre utilizarea AI și care sunt doar zgomot. Pentru o organizație cu mai multe sedii, aceasta este o modalitate de a vedea dacă același model se repetă în mai multe locuri, fără ca fiecare sediu să fie chestionat separat.
Odată colectate datele per aplicație — origine, scop de utilizare, date implicate, administrator, sediu — poate începe clasificarea. Nu fiecare aplicație merită aceeași atenție: un instrument care rezumă notițe interne cântărește diferit față de un sistem care afectează clienți sau angajați. Această ponderare depinde de ce face aplicația, nu de câți oameni o folosesc sau când a fost achiziționată.
Această inventariere este un proces continuu, nu o fotografie de moment. Sediile adaugă aplicații, furnizorii modifică funcții, iar ce astăzi oferă doar suport, mâine poate decide de sine stătător. Imaginea de ansamblu pe care o construiți trebuie deci să fie repetabilă: aceleași întrebări, aceleași câmpuri, de fiecare dată din nou, la aceleași sedii.
Responsible AI Scan este menit să structureze această inventariere: aceleași câmpuri fixe per aplicație, completate cu semnale IT, date de achiziții și discuții cu angajații, ajungând la o clasificare care se aliniază structurii de risc existente a organizației. Scanul este în curs de dezvoltare. Cei care doresc să lucreze cu el de îndată ce este disponibil se pot înscrie pe lista de așteptare.
Odată clarificat ce aplicații funcționează la fiecare sediu și ce fac ele, următoarea întrebare se impune de la sine: ce parte din munca susținută de aceste aplicații poate fi de fapt preluată de AI. Aceasta este o întrebare diferită de guvernanță — nu este vorba de risc și demonstrabilitate, ci de conținutul sarcinilor. Scanul de muncă al FTE TO AI calculează per sarcină ce parte din muncă poate fi preluată de AI, aliniindu-se astfel la imaginea de ansamblu pe care ați construit-o cu această inventariere.
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.