Uptime’i tehnoloogiajuhi Raimo Seero arvates võidavad need, kes juurutavad AI-d koos teadliku riskivõtmisega ja mõtlevad enne läbi, kuidas võimalikke kahjusid piirata ja vigadest taastuda. AI vältimine võib Seero meelest jätta ettevõtte ilma konkurentsieelisest otsustuskiiruses ja tootlikkuses, kuid liiga hooletu kasutuselevõtt võib tuua kaasa erinevaid kahjusid.
„Tehisintellekti juurutamine liigub ettevõtetes kiiremini kui riskide juhtimine. Kui veel mõni aasta tagasi kasutati AI-d peamiselt üksikutes katseprojektides, siis täna ühendatakse tehisaru järjest enam ettevõtete kriitiliste süsteemidega. Kuigi see loob uusi võimalusi äri efektiivsemaks muutmiseks, tähendab see ka, et paremate tulemuste poole püüdlemisel jäetakse riskid sageli läbi mõtlemata,“ selgitas ta.
AI kui võimekas, kuid ebausaldusväärne töötaja
Seero sõnul on AI riskijuhtimine klassikaline insenerimõtlemine uues kontekstis. „Lennunduses, tööstuses, panganduses ja tarkvaraarhitektuuris on alati küsitud: mis saab siis, kui komponent ebaõnnestub? Kui suur on kahju ja kuidas piirata kahju levikut? Sama tuleb küsida AI-agentide kohta,“ rääkis ta.
Oluline erinevus on see, et AI-agent on eesmärgile orienteeritud süsteem. „Ta ei „mõtle“ loomupäraselt kahjudele, mida ta võib eesmärki täites tekitada. Kui talle antakse liiga laiad ligipääsud, võib ta saavutada tulemuse viisil, mida inimene ei soovinud. Seetõttu peab kahju piiramine olema juba süsteemi sisse ehitatud,“ lisas Seero.
AI-agenti tuleks kohelda nagu väga võimekat töötajat, kellele ei anta siiski piiramatuid õigusi. „Uuele inimesele ei anta esimesel tööpäeval ligipääsu kõigile süsteemidele, õigust muuta tootmiskeskkonda ega võimalust saata klientidele siduvaid lubadusi. Sama loogika kehtib AI puhul, kes tegutseb väga kiiresti ja suures ulatuses,“ sõnas ta.
„Kui AI aitab koostada pakkumist, ei pea ta seda ise kliendile saatma. Kui ta analüüsib klienditoe vestlusi, ei pea tal olema õigust muuta arveldusandmeid. Kõrge mõjuga tegevuste juures peab inimene jääma otsustajaks,“ lisas ta.
Lisaks ligipääsudele tuleks üles seada ka logid, et oleks tagantjärele jälgitav, kus AI eksis ning millised andmed on mõjutatud. Samuti on oluline seada kulupiirid ja protsess, kuidas AI peatada, kui midagi valesti läheb.
„Kui ettevõte teab, kui suur võib olla võimalik kahju ja kus on süsteemi piirid, saab AI-d kasutada julgemalt ja sellest kasu lõigata. Piiride puudumisel võib ka väike viga kiiresti levida suureks probleemiks,“ ütles Seero.
Kui midagi läheb valesti
Oluline osa AI riskijuhtimisest on ka võimaliku vea mõjude hindamine ja taasteplaan. Selleks soovitab Seero ettevõttes läbi mõelda, kuidas AI viga kiiresti märgata ja kuidas tegevus tagasi pöörata. Siia hulka võib kuuluda näiteks AI õiguste kiire piiramine, klientide teavitamine või andmete taastamine muudatuste logi või varukoopia abil.
On tähtis, et selline plaan ei sünniks alles kriisi ajal. „Kui AI-l on ligipääs olulistele süsteemidele, ei ole mõistlik hakata tegutsema alles siis, kui midagi valesti läheb. Selleks hetkeks võib kahju olla juba tehtud,“ ütles ta.
AI-ga seonduvad riskid pole aga põhjus tehnoloogia kasutamisest loobumiseks. „Pigem on see põhjus võtta AI kasutusele sama distsipliiniga, millega juhitakse finants-, infoturbe- või operatsiooniriske. Kapseldades riskid hallatavateks osadeks ja rakendades AI-d seal, kus see on mõistlik, saab teadliku riskivõtmise kaudu hoopis riske maandada ja sellest kasu lõigata,“ lõpetas Seero.
