V prometu in logistiki AI pogosto ni v ločenem sistemu z imenom in lastnikom, temveč je vpleten v samo operativno delovanje: načrtovanje poti, optimizacijo tovora, sisteme za predvidevalno vzdrževanje, napovedovanje povpraševanja in algoritme, ki določajo, kateri voznik dobi katero vožnjo. Del tega prihaja prek programske opreme prevoznikov, špediterjev ali platform, in deluje torej z odločitvenimi pravili, ki jih lastna organizacija ni sama nastavila in jih včasih ne more povsem videti. Razmerje med tem, kaj je oddelek za načrtovanje sam nabavil, in tem, kaj prihaja prek partnerjev v verigi ali vgrajene funkcionalnosti, se nenehno spreminja. To ne naredi inventarizacije v tem sektorju lažje kot drugje, vendar jo naredi drugačno: vprašanje ni le, kdo je namestil orodje AI, temveč tudi, katere avtomatizirane odločitve so že bile prisotne v obstoječih sistemih, preden jih je kdo poimenoval kot AI.
Pregled odobrene programske opreme redko pove celotno zgodbo. Načrtovalci, ki uporabljajo orodje AI za optimizacijo poti, služba za stranke, ki uporablja klepetalnega robota za sledenje pošiljk, ali skladiščni delavec, ki uporablja aplikacijo za napovedovanje zalog: takšne rešitve pogosto nastanejo lokalno, gnane s časovnim pritiskom ali konkretno nalogo, ne da bi kdo vložil uradno zahtevo. Kdor želi to preslikati, mora povprašati ljudi, ki delo dejansko opravljajo, in to je mogoče le, če postavljanje vprašanj ne pomeni takojšnjega popravka. Organizacija, ki želi odkriti senčno AI, mora najprej pojasniti, da prijava ne pomeni tveganja.
Inventarizacija, ki presega seznam IT, prikaže, katere rešitve AI so dejansko v uporabi, kje v procesu se nahajajo in kdo na podlagi njih sprejema odločitve. V prometu in logistiki to pogosto pomeni razlikovanje med sistemi, ki zgolj svetujejo, sistemi, ki samodejno načrtujejo brez posredovanja, in sistemi, ki vplivajo na ljudi zunaj organizacije, kot so vozniki ali stranke, ki jim je na podlagi napovedi predstavljen dostavni čas. To razlikovanje je pomembno, ker se s tem spremeni raven tveganja: orodje, ki načrtovalcu zgolj ponuja predlog, zahteva drugačno obliko nadzora kot sistem, ki samostojno določa urnike ali poti.
Po inventarizaciji sledi vprašanje, kaj natančno vsaka rešitev počne in za koga. Sistem, ki napoveduje, kdaj je potrebno vzdrževanje, ima drugačen vpliv kot sistem, ki na podlagi podatkov o uspešnosti določa, kateri voznik bo dobil vožnjo. Klasifikacija tu ne pomeni uporabe fiksne predloge, temveč urejanje tega, kar je bilo najdeno: katera rešitev vpliva na odločitve o ljudeh, katera zadeva le logistično optimizacijo in katera deluje izključno kot podpora. Trenutna regulativa, ki določa, katere obveznosti so povezane s katero ravnjo tveganja, je opisana drugje; tukaj gre za strukturo, ki je potrebna, da bi te predpise pozneje lahko uveljavili, ne glede na to, kaj besedilo natančno predpisuje.
Prometna podjetja običajno že delujejo z upravljanjem tveganj na področju varnosti, načrtovanja in skladnosti. AI-governance ne mora biti nova naprava poleg tega obstoječega sistema; deluje bolje, če se klasifikacija rešitev AI navezuje na kategorije, ki že obstajajo, tako da direktor ali upravljavec tveganj ne mora vzdrževati dveh ločenih preglednih pregledov. To zahteva nabor governance, ki navaja, kdo upravlja posamezno rešitev, kdo je zanjo odgovoren in kakšen nadzor obstaja nad njo, v obliki, ki ustreza obstoječi strukturi poročanja in odgovornosti.
Direktor ali generalni pravni svetovalec, ki mora pojasniti, kateri sistemi AI so aktivni v organizaciji, mora to lahko podpreti z več kot le seznamom iz nabavnega sistema. Dokazljivost pomeni, da obstaja aktualen pregled rešitev, njihove klasifikacije in stanja nadzora nad njimi, in da ta pregled zdrži tudi, ko nekdo postavi dodatna vprašanja. Podobna vprašanja poznajo tudi drugi sektorji, kot je razvidno pri AI-governance v trgovini na drobno, AI-governance v kmetijskem sektorju in AI-governance v sektorju IKT, vsakič z lastnim razmerjem med tem, kaj je bilo centralno nabavljeno, in tem, kaj je nastalo lokalno.
Responsible AI Scan, ki združuje to inventarizacijo, klasifikacijo in strukturo governance, je še v izdelavi. Kdor želi s tem začeti, se lahko prijavi na čakalni seznam; trenutno ni na voljo dokončanega izdelka za naročilo, in to tu ni prikazano drugače.
Ko je jasno, katere rešitve AI delujejo v prometni verigi in kakšna raven tveganja jim ustreza, se pojavi nadaljnje vprašanje, na katerega inventarizacija ne odgovori: koliko dela, ki ga zdaj opravljajo načrtovalci, vozniki ali zaposleni v službi za stranke, je s temi rešitvami dejansko mogoče prevzeti. To vprašanje je blizu governance, vendar ni enako, in nanj odgovori delovni scan podjetja FTE TO AI, ki za posamezno nalogo izračuna, kateri delež dela lahko prevzame 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.