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:
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,…
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…
Rekomendasi ITU-T tentang Kerangka Kerja untuk Pusat… TOKYO, 16 Nov 2021 - (JCN Newswire) - NTT Corporation (NTT), NTT Security Corporation (NTTS), NTT TechnoCross Corporation (NTT-TX) dan NEC Corporation (NEC) telah bersama-sama mengembangkan standar internasional untuk konsep…
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…
Mempercepat Kemajuan dalam Keberlanjutan dengan XaaS Ketika para pemimpin industri mulai menghargai urgensi perubahan iklim dan peran penting yang mereka mainkan dalam menguranginya, mereka mencari cara untuk menggunakan sumber daya dan energi secara lebih efisien. Tekanan…
Bagaimana menerapkan teknologi pemasaran baru untuk… “Perusahaan-perusahaan terkemuka akan menang secara digital dengan terus berinovasi dalam pengalaman merek yang mendorong hasil transformatif,” kata Dave Mankowski, Chief Growth Officer untuk perusahaan perangkat lunak CX Bounteous, pada konferensi…
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…
Rancangan undang-undang UE akan mengharuskan… Silakan coba pencarian lain Ekonomi5 jam yang lalu (21 Februari 2022 03 :55PM ET) © Reuters. FOTO FILE: Bendera UE berkibar di depan markas Komisi Eropa di Brussels, Belgia 2…
4 Pertanyaan Eksekusi Strategi Kritis yang Harus… 4 Pertanyaan Eksekusi Strategi Kritis yang Harus Ditanyakan oleh Eksekutif Oleh Razat Gaurav Anda jalani setiap hari: perubahan harapan pelanggan, dinamika pasar, masalah rantai pasokan, perkembangan sosial politik. Faktor-faktor seperti…
Rumah tangga Jepang memperkirakan inflasi akan meningkat Silakan coba pencarian lain Ekonomi1 jam yang lalu (11 Oktober 2021 01 :55AM ET) © Reuters. FOTO FILE: Seorang pria berdiri di depan kantor pusat Bank of Japan di Tokyo,…
Mengapa Kepercayaan Adalah Persyaratan Utama untuk… Apa yang lebih penting bagi perusahaan Anda: pertumbuhan atau kepercayaan?Jika Anda mengatakan yang pertama, Anda tidak sendirian. Pertumbuhan organik merupakan tujuan utama para eksekutif bisnis, menurut survei global tahunan ke-24…
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…
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…
Pemasar merek menjembatani kesenjangan B2C-B2B… Lanskap data pemasaran berada di tengah-tengah berbagai pergolakan peraturan dan teknologi pada tahun 2022, tetapi pergeseran yang akan terbukti paling berdampak bagi pemasar dalam jangka panjang sebenarnya sangat manusiawi: Dinding…
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…
Jepang menghadapi peningkatan ketidaksetaraan… Silakan coba pencarian lain Ekonomi2 jam yang lalu (31 Oktober 2021 06 :21AM ET) 4/4 © Reuters. Orang-orang yang memakai masker pelindung, di tengah wabah penyakit virus corona (COVID-19), terlihat…
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…
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…
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…
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…
Bagaimana Membangun Ketangkasan Digital Menjadi… Saat kita bergerak ke fase pandemi berikutnya, lebih dari 90% organisasi menengah berencana untuk bermigrasi ke struktur kerja hibrida untuk setidaknya beberapa karyawan mereka. Lingkungan kerja hybrid menekankan pentingnya investasi…
4 Pilar Transformasi Digital yang Sukses Transformasi digital dapat berarti banyak hal yang berbeda. Bagi para pemimpin, mungkin sulit untuk mengetahui di mana Anda harus memfokuskan investasi — dan jenis transformasi digital apa yang sebenarnya Anda…
3 Taktik untuk Mempercepat Transformasi Digital Bagaimana Anda mendorong dan memungkinkan kelompok orang yang tersebar untuk mendapatkan hasil maksimal dari teknologi digital baru? Artikel ini membahas studi kasus tentang bagaimana Bank DBS di Singapura mengelola transisi…
Baca laporan ini tentang bagaimana Amazon mencoba… Armada pengemudi pengiriman Amazon mungkin terlepas dari gudang Amazon, tetapi perusahaan tetap memantau pengemudinya; itu memasang kamera yang selalu aktif di truk pengirimannya dan bahkan meminta pengemudi untuk menyetujui pengawasan…
Pandemi Menciptakan Urgensi yang Diperbarui untuk… Pandemi Menciptakan Urgensi yang Diperbarui untuk Transformasi Agile Selama bertahun-tahun, banyak organisasi telah melihat cara kerja yang gesit sebagai jalan menuju kesuksesan. Perusahaan masa depan akan selalu didorong oleh data…
Penawaran RPA memanas di tengah dorongan… Perusahaan mempercepat transformasi digital mereka selama pandemi, dan apa yang muncul di sisi lain mengungkapkan investasi di cloud, chat bot, pembelajaran mesin, otomatisasi proses robot, alat berkode rendah, dan sejumlah…
Bagaimana Teknologi Cerdas Mengubah Organisasi Nirlaba Penggunaan teknologi pintar oleh lembaga layanan sosial dan organisasi nirlaba lainnya meledak selama pandemi. Misalnya, bank makanan mengerahkan robot untuk mengemas makanan; agen layanan tunawisma menggunakan chatbots untuk memberikan nasihat…
Microsoft Teams akhirnya mendapatkan pembaruan yang… Bekerja sama dengan orang lain di luar organisasi Anda di Microsoft Teams akan segera dimungkinkan berkat pembaruan baru untuk alat kolaborasi online Microsoft.Kelompok kerja sering kali melampaui satu organisasi dengan…
Mengapa Menjadi Organisasi Berbasis Data Sangat Sulit Berbasis data telah menjadi prioritas bagi perusahaan selama beberapa dekade — tetapi banyak yang melihat hasil yang beragam. Mengapa? Menurut survei baru para eksekutif, budaya perusahaan adalah rintangan yang lebih…
Amerika Serikat telah kalah dalam pertempuran AI… Silakan coba pencarian lain Ekonomi1 jam yang lalu (11 Oktober 2021 02 :40AM ET) © Reuters. FOTO FILE: Kendaraan pengiriman otonom oleh Damo ditampilkan di Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia (WAIC)…