Kas klausia, kiek kainuoja paruošti atitiktį ir riziką AI darbui, iš tikrųjų klausia ko kito: kas turi būti sutvarkyta, kad darbas, kuris dabar priklauso atitikties ir rizikos specialistams, galėtų būti dalinai arba visiškai atliekamas AI. Tai nėra klausimas apie programinės įrangos diegimą. Tai klausimas apie pasirengimą: ar organizacija šiuo metu gali parodyti, kaip buvo priimtas sprendimas, kas jį patvirtino ir kokiu pagrindu, kad AI darbas galėtų prie to saugiai prisijungti.
Atitiktis ir rizika daugelyje direkcijų yra sritis, kurioje ambicijos ir pasirengimas labiausiai išsiskiria. Visi yra už spartinimą. Niekas nenori būti pirmas, kurio byla vėliau bus nerekonstruojama.
Visur, kur AI perima darbą, galioja viena iš trijų situacijų. AI gali perimti užduotį. AI gali dalinai perimti užduotį, kai žmogus patvirtina arba atmeta ir tai pagrindžia priežastimi. Arba tai lieka žmogaus darbu, nes sprendimo pobūdis to reikalauja.
Atitikties ir rizikos srityje svorio centras greičiau nei kitur persislenka į antrą kategoriją. Nukrypimų signalizavimas, reglamentų apibendrinimas, rizikos analizės rengimas: tai darbas, kurio didelė dalis darbo valandų jau siejama su modelių atpažinimu ir dokumentavimu – užduotimis, kurioms AI tinka. To rezultato patvirtinimas, su pagrindimu, kuris atlaikys patikrą, yra kitokio pobūdžio darbas. Ten žmogus dalyvauja nebe tam, kad atliktų darbą, o tam, kad už jį atsakytų.
Būtent šis skirtumas dažnai yra ta vieta, kur direkcijų komandos nesusikalba. Vienas vadovas su „paruoštas AI“ turi omenyje, kad sistema gali parengti rizikos ataskaitą. Kitas turi omenyje, kad priežiūros institucija gali sekti procesą be papildomų klausimų. Abu yra teisūs ir abu kalba apie skirtingus dalykus. Tai, ką žmonės turi omenyje, kalbėdami apie tą pačią ambiciją, dažnai ir yra tokios painiavos šaltinis, kaip aprašyta puslapyje apie tų pačių žodžių skirtingas reikšmes.
Kai kurios organizacijos šį skirtumą pastebi jau šiandien. Jos turi sprendimų logiką, kurią galima atsekti: kas įvertino šią bylą, remiantis kokia informacija ir su kokiu svarstymu. Tokiose organizacijose AI darbą galima įtraukti į pirmąją proceso grandį, nes antroji grandis, žmogaus vykdoma priežiūra, jau egzistuoja ir įrodomai veikia.
Kitos organizacijos tos pačios logikos nėra užfiksavusios. Vertinimai gyvena galvose, pavieniuose el. laiškuose, patyrusio darbuotojo nuojautoje, kuri žino, kada kažkas „neatitinka“. Tokiu atveju AI darbas gali būti turinio prasme geras, tačiau niekas negali parodyti, kodėl jis buvo patvirtintas ar atmestas. Taigi skirtumas slypi ne AI kokybėje. Jis slypi klausime, ar organizacija jau gali rekonstruoti savo pačios sprendimų priėmimą, su AI ar be jo.
Pasirengimą šioje dimensijoje pastebėsite ne pagal techninę etiketę, o pagal keletą konkrečių dalykų. Ar kas nors per vieną dieną gali parodyti, kokiu pagrindu prieš tris mėnesius buvo patvirtintas rizikos vertinimas. Ar yra užfiksuotas eskalavimo kelias, kai sistema signalizuoja apie nukrypimą, kurį vėliau įvertina žmogus. Ar užfiksuota, kas kokį sprendimą gali priimti, ir ar ta sprendimo teisė kada nors buvo aiškiai suteikta, ar tiesiog susiformavo savaime.
Šie klausimai liečia valdymą (governance) plačiąja prasme. Kas nori sužinoti, kaip šiuo metu atrodo tos sprendimų teisės, atskirai nuo AI klausimo, tai ras puslapyje apie strategijos ir valdymo pasirengimą. Ir kadangi atitiktis retai egzistuoja atskirai, ji greitai susiliečia su klausimu, kaip sutvarkyti procesai: ar aišku, kas kokį proceso žingsnį atlieka ir kodėl – tai plačiau aptariama puslapyje apie procesų ir veiklos pasirengimą.
Kai AI perima pirmąją atitikties ir rizikos darbo dalį, žmogaus vaidmuo pasikeičia iš vykdytojo į vertintoją. Tam reikia kitokių įgūdžių: ne analizės parengimo, o jau parengtos analizės kritinio vertinimo. Tam reikia ir kitokio fiksavimo pobūdžio, nes priežiūros institucijos ir auditoriai klausia ne to, ką padarė sistema, o to, kas po to nusprendė ir kodėl.
Tai neišvengiamai liečia klausimą, kas nutinka su atlaisvintu pajėgumu (capaciteit): valandos, kurios anksčiau buvo skiriamos ataskaitų rengimui, atsilaisvina vertinimui, eskalavimui ar gilesnei analizei. Kas darbdaviui su tuo daryti, nepatenka į šio puslapio aprėptį; tam galioja atskiri teisiniai reikalavimai, kurie čia nenagrinėjami.
Pasirengimo kaštai slypi ne AI sistemoje, o darbe, kurio tam reikia: sprendimų logikos padarymo aiškia, eskalavimo kelių užfiksavimo, sprendimo teisių priskyrimo vaidmenims, o ne asmenims. Kiek to darbo reikia, priklauso nuo to, kiek tos logikos jau užfiksuota, o kiek dar tebėra galvose. Kai kuriose organizacijose tai tik sutvarkymo klausimas, kitose – kūrimo beveik nuo nulio.
Ar toks poslinkis jūsų organizacijai realus artimiausiu metu, priklauso ne tik nuo atitikties ir rizikos savaime. Tarpusavyje prieštaraujančios skyrių ambicijos šioje srityje taip pat stabdo pažangą – tai modelis, aprašytas puslapyje apie prieštaraujančius skyrių tikslus, o šio poslinkio finansinė pusė, įskaitant klausimą, ką duoda atlaisvintas pajėgumas, aprašyta puslapyje apie finansinį atsparumą.
Kuri konkreti atitikties ir rizikos darbo dalis jūsų organizacijoje gali būti perimta AI, su žmogaus vykdoma priežiūra ar be jos, galima nustatyti kiekvienai užduočiai atskirai, naudojant FTE TO AI darbo skenavimą (werkscan). Pirmam vaizdui, kur jūsų organizacija yra labiausiai, o kur mažiausiai pažengusi, yra nemokamas pasirengimo patikrinimas: aštuoni trumpi klausimai, po vieną kiekvienai dimensijai, per kelias minutes parodantys, kur ambicija lenkia organizaciją, o kur ne. Pilnas ambicijos testas, su keturiais lygmenimis ir penkiais patikimumo vartais (confidence gates), yra rengiamas.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.