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:
- 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…
- 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…
- 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…
- 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,…
- 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…
- 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…
- 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…
- Mengapa Perusahaan Melatih AI untuk Pasar Lokal Pelanggan perusahaan seperti Microsoft dan Google mengharapkan suite produktivitas kantor mereka -- Office 365 dan Google Documents -- untuk menggabungkan pelokalan untuk berbagai pasar tempat karyawan bekerja dan tempat mereka…
- 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…
- 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…
- Saham Avis naik lebih dari tiga kali lipat setelah… Hanya butuh petunjuk menuju transisi kendaraan listrik untuk mengirim harga saham Avis Budget Group melonjak ke level tertinggi kemarin (2 November) setelah eksekutif di perusahaan rental mobil mengatakan mereka punya…
- Konsorsium AS Mempersiapkan Kecerdasan Buatan yang… Menavigasi Dunia Kecerdasan Buatan: Memperkenalkan Saham AI Terbaik untuk Diperhatikan. Di sinilah kecerdasan buatan (AI) menjadi rumit – akankah robot menjadi liar? Atau akankah mereka menjadi teman kita yang suka…
- Pertanyaan tentang Saldo Digital (SPONSORED) Di mana organisasi Anda dalam ekonomi digital saat ini? pandemi telah berdampak pada setiap organisasi dalam satu atau lain cara. Yang tidak beruntung hampir tidak selamat, atau lebih buruk…
- 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…
- 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…
- 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…
- Lebih banyak pekerja AS membeli saham majikan mereka… Silakan coba pencarian lain Ekonomi3 jam yang lalu (04 November 2021 05 :01PM ET) © Reuters. FOTO FILE: Sebuah tanda jalan, Wall Street, terlihat di luar New York Stock Exchange…
- 4 Pelajaran dari Transformasi Digital Levi's Transformasi digital bisa jadi sulit untuk bisnis lama. Ambil contoh Levi Strauss & Co.: Tantangan di perusahaan ritel dan pakaian ikonik ini berbeda mengingat kebiasaan dan tradisi perusahaan yang sudah…
- Mengapa menetapkan prioritas utama sangat penting… Berikut adalah pilihan dari e-book “Pemasaran tangkas MarTech untuk tim.” Silakan klik tombol di bawah untuk mengunduh e-book lengkap.Tim pemasaran tangkas terbaik yang pernah saya lihat adalah ahli dalam memprioritaskan.…
- Apakah janji nol-emisi McDonald's lebih dari… McDonald's ingin mencapai emisi nol bersih secara global pada tahun 2050.Rencananya tidak jelas, tetapi raksasa makanan cepat saji itu mengatakan akan mengurangi emisinya di seluruh restoran, kantor, dan rantai pasokan,…
- Bagaimana Pekerja dengan “Gig Mindset” Dapat… Sukses di dunia yang berubah dengan cepat saat ini mengharuskan organisasi berada dalam keadaan fleksibel yang permanen, mampu bereaksi dengan cepat saat diperlukan. Ini membutuhkan budaya belajar terus-menerus. Gig mindsetters…
- Cara Membuat Karyawan (Sebenarnya) Berpartisipasi… Penelitian baru dari Gartner mengungkapkan bahwa meskipun 87% karyawan memiliki akses ke penawaran kesejahteraan mental dan emosional, hanya 23% karyawan yang menggunakannya. Penulis menyarankan tiga strategi untuk meningkatkan partisipasi karyawan…
- Mengapa Kode Rendah adalah Pemersatu Hebat untuk… (SPONSORED ARTICLE) Biksu abad pertengahan: Kami telah membacanya dan kemungkinan besar mengalaminya dalam tim kami sendiri. Pandemi telah menyebabkan orang-orang untuk memprioritaskan kembali kehidupan mereka, yang telah mengakibatkan banyak yang…
- Mengapa ibu hamil tidak divaksinasi? Bisakah seorang wanita hamil divaksinasi?Ada bukti yang terdokumentasi dengan baik tentang kemanjuran, keamanan dan manfaat dari imunisasi ibu. Namun terlepas dari bukti dan rekomendasi penyedia layanan kesehatan ini, banyak wanita…
- Hitachi Memperkuat Struktur Bisnis untuk Pertumbuhan… Hitachi Memperkuat Struktur Bisnis untuk Pertumbuhan Lebih Lanjut melalui Digital, Lingkungan, dan Inovasi TOKYO, 02 Februari 2022 - (JCN Newswire) - Hitachi, Ltd. (TSE: 6501) hari ini mengumumkan bahwa mulai…
- 7 Cara Menjadi Bisnis yang Benar-Benar Berfokus pada… Saat saya berbicara dengan banyak pengusaha dalam peran saya sebagai penasihat bisnis, saya masih sering mendengar kekhawatiran untuk hasil maksimal bagi bisnis dan pemangku kepentingan lebih dari sekadar hasrat untuk…
- Bagaimana Perusahaan Sosial Dapat Membantu… Oleh Yasmina Zaidman dan sa Skogström Feldt Sektor swasta sedang mengalami transformasi seismik, sebagian didorong oleh krisis iklim, Covid-19, dan EIP-1559 Telah Membakar. Faktor eksternal ini telah mendorong para pemimpin…
- 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…
- 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,…