Bagaimana Organisasi Dapat Mengurangi Risiko AI

Apakah AI yang Bertanggung Jawab Memuncak?

Bukan rahasia lagi bahwa pandemi telah mempercepat adopsi dan, yang lebih penting, keinginan organisasi untuk mengadopsi kemampuan kecerdasan buatan (AI). Namun, sangat sulit untuk membuat AI bekerja. Hanya 6% organisasi yang dapat mengoperasionalkan AI, menurut survei AI Bertanggung Jawab global PwC baru-baru ini terhadap lebih dari 1.000 peserta dari organisasi terkemuka di AS, Inggris, Jepang, dan India. Lebih dari separuh perusahaan dalam survei tersebut mengatakan bahwa mereka masih bereksperimen dan tetap tidak berkomitmen pada investasi besar dalam kemampuan AI.

Tetapi perusahaan yang memiliki strategi AI tertanam dapat lebih andal menerapkan aplikasi dalam skala besar, dengan adopsi yang lebih luas di seluruh bisnis, daripada yang tidak. Perusahaan yang lebih besar (lebih dari $1 miliar) khususnya secara signifikan lebih mungkin untuk mengeksplorasi kasus penggunaan baru untuk AI (39%), meningkatkan penggunaan AI mereka (38%), dan melatih karyawan untuk menggunakan AI (35%).

AI yang Bertanggung Jawab

Sementara beberapa tantangan untuk operasionalisasi bersifat teknis atau dibatasi oleh keterampilan set, kesenjangan kepercayaan tetap menjadi penghambat.

Tren utama adalah menggabungkan praktik “AI yang bertanggung jawab” untuk menjembatani kesenjangan kepercayaan ini. AI yang bertanggung jawab terdiri dari alat, proses, dan orang yang diperlukan untuk mengontrol sistem AI dan mengaturnya dengan tepat sesuai dengan lingkungan tempat kami ingin beroperasi dan diimplementasikan menggunakan kemampuan teknis dan prosedural untuk mengatasi bias, kemampuan menjelaskan, ketahanan, keselamatan, dan keamanan kekhawatiran (antara lain). Maksud dari AI yang bertanggung jawab, yang terkadang disebut sebagai atau digabungkan dengan AI tepercaya, etika AI, atau AI yang bermanfaat, adalah untuk mengembangkan AI dan sistem analitik secara metodis, memungkinkan sistem berkualitas tinggi dan terdokumentasi yang mencerminkan keyakinan dan nilai organisasi dan meminimalkan bahaya yang tidak diinginkan

AI yang bertanggung jawab di perusahaan

Apresiasi atas kekhawatiran baru yang dapat ditimbulkan oleh AI pada suatu organisasi telah menyebabkan peningkatan yang signifikan dalam aktivitas mitigasi risiko. Organisasi mengejar strategi untuk mengurangi risiko aplikasi individu serta risiko yang lebih luas yang ditimbulkan pada bisnis atau masyarakat, yang semakin dituntut oleh pelanggan dan regulator (Gambar 1). Risiko ini dialami di tingkat aplikasi, termasuk ketidakstabilan kinerja dan bias dalam pengambilan keputusan AI; tingkat bisnis, seperti risiko perusahaan atau keuangan; dan tingkat nasional, seperti perpindahan pekerjaan dari otomatisasi, dan misinformasi. Untuk mengatasi risiko ini dan lebih banyak lagi, organisasi menggunakan berbagai tindakan mitigasi risiko, dimulai dengan tindakan ad hoc dan maju ke proses tata kelola yang lebih terstruktur. Lebih dari sepertiga perusahaan (37%) memiliki strategi dan kebijakan untuk mengatasi risiko AI, meningkat tajam dari tahun 2019 (18%).

Gambar 1: Taksonomi risiko, PwC

Terlepas dari peningkatan penekanan pada mitigasi risiko, organisasi masih memperdebatkan cara mengatur AI. Hanya 19% perusahaan dalam survei yang memiliki proses terdokumentasi formal yang dilaporkan ke semua pemangku kepentingan; 29% memiliki proses formal hanya untuk menangani acara tertentu; dan keseimbangan hanya memiliki proses informal atau tidak ada proses yang jelas sama sekali.

Sebagian dari perbedaan ini adalah karena kurangnya kejelasan seputar kepemilikan tata kelola AI. Siapa yang memiliki proses ini? Apa tanggung jawab pengembang, fungsi kepatuhan atau manajemen risiko, dan audit internal?

Bank dan organisasi lain yang telah tunduk pada pengawasan peraturan pada algoritme mereka cenderung memiliki fungsi yang kuat (“kedua -line”) yang dapat memvalidasi model secara independen. Namun, yang lain harus bergantung pada tim pengembangan yang terpisah, karena lini kedua tidak memiliki keterampilan yang sesuai untuk meninjau sistem AI. Beberapa dari organisasi ini memilih untuk memperkuat tim lini kedua mereka dengan lebih banyak keahlian teknis, sementara yang lain membuat pedoman yang lebih kuat untuk jaminan kualitas di lini pertama.

Terlepas dari tanggung jawab, organisasi memerlukan metodologi pengembangan standar, lengkap dengan gerbang panggung pada titik-titik tertentu, untuk memungkinkan pengembangan dan pemantauan AI berkualitas tinggi (Gambar 2). Metodologi ini juga meluas ke tim pengadaan, mengingat banyak sistem AI memasuki organisasi melalui vendor atau platform perangkat lunak.

Gambar 2: Gerbang tahap dalam proses pengembangan AI, PwC

Kesadaran akan risiko AI melengkapi tren lain untuk mempertimbangkan etika teknologi—mengadopsi praktik untuk pengembangan, pengadaan, penggunaan, dan pemantauan AI yang didorong oleh “apa yang harus Anda lakukan” daripada “apa dapatkah kamu melakukan”.

Meskipun ada banyak prinsip etika untuk AI, data, dan teknologi, keadilan tetap menjadi prinsip inti. Tiga puluh enam persen responden survei mengidentifikasi bias algoritmik sebagai area fokus risiko utama, dan 56% percaya bahwa mereka dapat mengatasi risiko bias secara memadai. Seiring dengan semakin matangnya perusahaan dalam mengadopsi AI, mereka juga cenderung menggunakan bias algoritmik sebagai fokus utama, mengingat keahlian dalam mengembangkan AI dan kesadaran akan masalah seputar risiko AI. Tingkat keadilan sebagai prinsip terpenting kelima bagi perusahaan yang matang dengan AI versus berada di tempat kedelapan untuk organisasi yang kurang matang. Prinsip-prinsip lain termasuk keselamatan, keamanan, privasi, akuntabilitas, kemampuan menjelaskan, dan agensi manusia. Pendekatan organisasi untuk menerapkan AI dan etika data cenderung berfokus pada inisiatif sempit yang dianggap terpisah dan menggunakan alat sekali pakai seperti penilaian dampak dan kode etik. Perusahaan besar dengan penggunaan AI yang matang secara signifikan lebih mungkin untuk berinvestasi dalam berbagai inisiatif, termasuk melakukan penilaian dampak (62%), membuat dewan etika (60%), dan memberikan pelatihan etika (47%). Dorongan ini menandakan pengakuan bahwa beberapa inisiatif internal akan diperlukan untuk mengoperasionalkan AI yang bertanggung jawab.

Apa yang dapat dilakukan organisasi

Tetapkan prinsip untuk memandu: Serangkaian prinsip etika yang diadopsi dan didukung oleh kepemimpinan memberikan bintang utara bagi organisasi. Namun, prinsip saja tidak cukup untuk menanamkan praktik AI yang bertanggung jawab. Pemangku kepentingan perlu mempertimbangkan prinsip-prinsip dalam konteks pekerjaan sehari-hari mereka untuk merancang kebijakan dan praktik yang dapat diterapkan oleh seluruh perusahaan.

Pertimbangkan kepemilikan tata kelola: Untungnya, banyak pemimpin dalam organisasi tertarik untuk membangun praktik tata kelola untuk AI dan data. Namun, tanpa menentukan pemilik untuk tata kelola ini, organisasi kemungkinan akan menemukan masalah yang berbeda—praktik terpisah yang mungkin bertentangan satu sama lain. Identifikasi tim mana yang harus merancang pendekatan tata kelola, dan setujui pemilik dan proses untuk mengidentifikasi pembaruan pada kebijakan yang ada.

Mengembangkan proses yang terdefinisi dengan baik dan terintegrasi untuk data, model, dan siklus hidup perangkat lunak: Menerapkan proses standar untuk pengembangan dan pemantauan, dengan gerbang tahapan tertentu untuk menunjukkan di mana persetujuan dan tinjauan diperlukan untuk melanjutkan (Gambar 2). Proses ini harus terhubung ke data yang ada dan mekanisme tata kelola privasi serta siklus hidup pengembangan perangkat lunak.

Pecah silo: Sejajarkan seluruh kelompok pemangku kepentingan yang diperlukan untuk menghubungkan tim dengan tujuan berbagi ide dan praktik kerja unggulan. Buat inventaris umum untuk AI dan data untuk proses tata kelola, dan gunakan latihan ini sebagai kesempatan untuk mempertimbangkan perubahan struktural atau penyelarasan yang dapat memungkinkan bisnis berjalan lebih baik.

Awasi iklim peraturan yang berubah dengan cepat: Bukan hanya pelanggan, investor, dan karyawan yang menuntut praktik yang bertanggung jawab. Regulator memperhatikan dan mengusulkan undang-undang di tingkat negara bagian, regulator, nasional, dan supranasional. Beberapa peraturan berasal dari upaya perlindungan data dan privasi yang diperluas, beberapa dari regulator khusus pada area kasus penggunaan yang sempit (seperti perbankan), dan beberapa dari keinginan yang lebih umum untuk meningkatkan akuntabilitas (seperti Undang-Undang Kecerdasan Buatan Uni Eropa). Mengikuti peraturan ini adalah kunci untuk mengidentifikasi aktivitas kepatuhan di masa mendatang.

Dengan tindakan ini, organisasi akan memiliki posisi yang lebih baik untuk mengatasi risiko AI dengan cara yang tangkas.

Pelajari bagaimana PwC dapat membantu organisasi Anda membangun praktik AI yang bertanggung jawab.

Baca selengkapnya

Rekomendasi:
Keamanan siber adalah prioritas bagi konsumen… Artikel ini diterjemahkan dari edisi bahasa Spanyol kami menggunakan teknologi AI. Kesalahan mungkin terjadi karena proses ini. Anda sedang membaca Entrepreneur United States, sebuah waralaba internasional dari Entrepreneur Media. Sebuah…
Menggunakan Pemikiran Desain untuk Meningkatkan… Kondisi kerja yang tidak aman dan praktik kerja yang tidak aman menimbulkan tantangan besar bagi perekonomian India yang luas. Meningkatkan keselamatan tenaga kerja harus menjadi prioritas bagi semua perusahaan di…
Cara Menarik Bakat Teknologi Teratas Pasar tenaga kerja ketat untuk banyak jenis pekerja, tetapi itu terutama berlaku untuk karyawan dengan keterampilan teknis. Permintaan pekerja ini oleh perusahaan non-teknologi telah meningkat bahkan ketika raksasa teknologi seperti…
Pemadaman dan Pemulihan: Apa yang Terjadi… Pada hari Selasa, yang seharusnya menjadi Hari Inovasi AWS di re:Invent 2021, Amazon Web Services malah menghadapi pemadaman wilayah lain yang memengaruhi segmen luas internet. Analis dengan Forrester dan Gartner…
RUU NYC melarang alat perekrutan AI yang gagal dalam… Kota New York dapat segera mengurangi kemungkinan bias AI di pasar kerja. Associated Press mencatat dewan kota telah mengesahkan undang-undang yang melarang sistem perekrutan AI yang tidak lulus audit tahunan…
Bank dan manajer aset mengharapkan operasi di China,… Silakan coba pencarian lain Ekonomi38 menit yang lalu (14 Des 2021 08 :20PM ET) © Reuters. FOTO FILE: Pandangan umum dari Two International Finance Center (IFC), kantor pusat HSBC dan…
Penelitian dan pengembangan AI global Forum Kerjasama Kecerdasan Buatan (FCAI) menyelidiki peluang dan hambatan kerja sama internasional untuk pengembangan kecerdasan buatan (AI) yang bertanggung jawab. Acara ini mempertemukan para ahli dari industri, akademisi, dan masyarakat…
Aaron Levie of Box: Komputasi Terdistribusi Akan… Lebih dari lima belas tahun yang lalu saya menjadi pembawa acara radio mingguan di sini di Atlanta yang disebut Technology for Business Sake. Salah satu tamu pertama saya adalah Aaron…
Orang-orang masih mempercayai teknologi, meskipun… Pekerja di platform gig-ekonomi memprotes, Washington DC dan Brussels menindak Apple dan Google, dan pemerintah China bermaksud membatasi pengaruh perusahaan teknologinya. Tetapi survei baru menunjukkan bahwa orang lebih mempercayai industri…
Permintaan kredit konsumen AS kembali ke tingkat… Silakan coba pencarian lain Ekonomi38 menit yang lalu (22 November 2021 11 :11AM ET) © Reuters. FOTO FILE: FOTO FILE: Pembeli membawa tas barang dagangan yang dibeli di King of…
Loyalitas Pegawai Negeri Sipil: Kunci Kinerja… Setiap organisasi, baik negeri maupun swasta, Rahasia Hidup Sehat mencapai kinerja yang optimal. Loyalitas pegawai negeri sipil (PNS) khususnya sangat penting, karena mereka mengemban tugas untuk melayani masyarakat. PNS yang…
Perekrutan Neurodiversity Akan Menjadi Keunggulan Kompetitif Roxanne Hobbs, seorang penulis dan pelatih yang berspesialisasi dalam keragaman, pernah berkata, “Kita harus menyambut, mengakomodasi, dan mendukung 'normal' yang lebih luas, dan hanya dengan begitu kita akan mendapat manfaat…
Bagaimana Perusahaan Dapat Mendorong Keanekaragaman,… Protes keadilan sosial dalam beberapa tahun terakhir mendorong banyak perusahaan untuk membuat pernyataan publik yang mendukung keragaman, kesetaraan, dan inklusi (DE&I). Tetapi penelitian baru tentang upaya DE&I di perusahaan menunjukkan…
Bagaimana Data Dapat Membuat Manajer Lebih Baik Para pemimpin yang berani bergerak melewati rasa tidak aman mereka mengenai teknologi yang muncul, jargon asing di ruang rapat, atau modifikasi gaya kepemimpinan mereka. Mereka mengadopsi pola pikir berorientasi peluang…
3 Komponen Penting yang Secara Dramatis Meningkatkan… Pendapat yang dikemukakan oleh kontributor Entrepreneur adalah milik mereka sendiri. Anda sedang membaca Entrepreneur United States, sebuah waralaba internasional dari Entrepreneur Media. Beberapa bisnis naik atau mati hanya dengan strategi:…
Apakah tim pemasaran Anda memerlukan alat analisis… Mengingat bahwa perjalanan pelanggan untuk membeli dan seterusnya semakin kompleks karena semakin banyaknya perangkat, saluran, dan opsi di ujung jari mereka, bisnis mencari solusi seperti perjalanan pelanggan alat analitik untuk…
Panduan untuk apa yang Anda lewatkan di Konferensi… Seiring pendekatan MarTech edisi musim semi yang akan datang, kami pikir ini akan menjadi kesempatan yang baik untuk melihat semua wawasan dan kecerdasan hebat yang dibagikan terakhir kali kami tampilkan…
Apakah Jaringan Aplikasi Pembunuh Baru? Ketika perusahaan berbicara tentang "aplikasi pembunuh", mereka mengacu pada aplikasi yang sangat penting bagi organisasi mereka sehingga jika mereka tidak memiliki aplikasi ini, organisasi mereka mungkin tidak berfungsi sama sekali.…
Kecerdasan Buatan Bukanlah Strategi. Ini Adalah… Jika Anda membaca berita yang meliput perkembangan kecerdasan buatan (AI) pada hari tertentu, Anda mungkin merasa takut dan takut. Dari laporan PBB baru-baru ini tentang potensi AI untuk merusak hak…
3 Pelajaran Manajemen Risiko Teratas Jenderal… Pada tahun 1930-an, dengan gambaran mengerikan Perang Dunia Pertama masih segar, Prancis membangun garis besar benteng di sepanjang perbatasan mereka dengan Jerman, Garis Maginot, untuk mencegah risiko terulangnya pembantaian yang…
Alat Baru Mengukur Green IT, Keberhasilan Keberlanjutan Seiring perusahaan berusaha untuk membawa keberlanjutan ke tingkat berikutnya dan mendapatkan gambaran yang lebih lengkap tentang emisi gas rumah kaca mereka, ada kebutuhan yang semakin besar untuk mengukur hasil dan…
Fraugster bekerja sama dengan Elvah untuk mengatasi… Pekan lalu, penyedia intelijen pembayaran Fraugster mengumumkan bahwa mereka telah menjalin kemitraan dengan perusahaan e-mobilitas Elvah untuk menciptakan layanan perlindungan pembayaran terkelola baru. Di masa depan, Elvah akan menawarkan perlindungan…
Menavigasi lanskap digital analisis persaingan Pentingnya transformasi digital dalam analisis persainganTransformasi digital dunia bisnis telah secara dramatis mengubah lanskap persaingan, menciptakan peluang dan tantangan baru bagi organisasi. Agar tetap terdepan dalam persaingan dan berhasil di…
Karyawan dengan Kualitas 1 Ini Berkinerja Tinggi.… Jika Anda memikirkan kualitas yang paling diinginkan seorang karyawan, pikiran Anda mungkin pertama-tama tertuju pada hal-hal yang menjadi andalan seperti keterampilan kepemimpinan yang kuat, ambisi, atau etos kerja. Ciri-ciri ini,…
6 Elemen yang Anda Butuhkan untuk Membangun LST yang Efektif 6 Elemen yang Perlu Anda Bangun LST yang Efektif Jika ada persepsi bahwa upaya lingkungan, sosial, dan tata kelola (ESG) lebih terfokus pada membangun hubungan masyarakat daripada pendapatan, persepsi itu…
Hampir setengah dari perusahaan FTSE 100 tidak… Silakan coba pencarian lain Ekonomi36 menit yang lalu (20 Oktober 2021 01 :10AM ET) © Reuters. FOTO FILE: Distrik keuangan Canary Wharf terlihat di London timur 12 November 2014. REUTERS/Suzanne…
USTR mengatakan tinjauan kebijakan untuk mencari… Silakan coba pencarian lain Ekonomi2 jam yang lalu (25 Jan 2022 05 :00PM ET) © Reuters. FOTO FILE: Perwakilan Dagang AS Katherine Tai berbicara kepada Institut Pascasarjana Jenewa tentang peran…
Sebuah Kata Peringatan untuk Tenaga Kerja… Menjelang peringatan dua tahun awal pandemi COVID-19, saya mengingat kembali berapa kali saya ditanya oleh klien dan kolega tentang apakah tenaga kerja TI jarak jauh akan menjadi pekerja sementara atau…
Biaya kesehatan selama pandemi mendorong lebih dari… Silakan coba pencarian lain Ekonomi9 jam yang lalu (12 Des 2021 08 :50AM ET) © Reuters. FOTO FILE: Penghuni kawasan kumuh Cidade de Deus, menerima makanan dan roti dari anggota…
Bagaimana organisasi media memanfaatkan email untuk… Pada awal tahun 2022, dapat dikatakan bahwa momen kebangkitan email masih jauh dari selesai. Startup teknologi independen seperti Substack bisa dibilang memulai tren buletin dengan menyediakan platform siap pakai bagi…