Sådan bygger du AI, som kunderne kan stole på

Tillid og gennemsigtighed i AI er uden tvivl blevet afgørende for at drive forretning. Efterhånden som AI-relaterede trusler eskalerer, står sikkerhedsledere i stigende grad over for den presserende opgave at beskytte deres organisationer mod eksterne angreb og samtidig etablere ansvarlig praksis for intern AI-brug. 

Vantas 2024 State of Trust Report for nylig illustreret denne voksende hastende betydning og afslørede en alarmerende stigning i AI-drevne malwareangreb og identitetssvindel. På trods af de risici, som AI udgør, udfører kun 40 % af organisationerne regelmæssige AI-risikovurderinger, og kun 36 % har formelle AI-politikker. 

Bortset fra sikkerhedshygiejne inden for AI, er det ved at blive en prioritet for virksomhedsledere at etablere gennemsigtighed omkring en organisations brug af AI. Og det giver mening. Virksomheder, der prioriterer ansvarlighed og åbenhed generelt, er bedre positioneret til langsigtet succes.

Gennemsigtighed = god forretning

AI-systemer fungerer ved hjælp af store datasæt, indviklede modeller og algoritmer, der ofte mangler synlighed i deres indre funktioner. Denne uigennemsigtighed kan føre til resultater, der er svære at forklare, forsvare eller udfordre – hvilket giver anledning til bekymringer omkring partiskhed, retfærdighed og ansvarlighed. For virksomheder og offentlige institutioner, der er afhængige af kunstig intelligens til beslutningstagning, kan denne mangel på gennemsigtighed udhule interessenternes tillid, introducere operationelle risici og forstærke reguleringskontrollen.

Gennemsigtighed er ikke til forhandling, fordi det:

1. Bygger tillid: Når folk forstår, hvordan AI træffer beslutninger, er de mere tilbøjelige til at stole på og omfavne den.
2. Forbedrer ansvarlighed: Tydelig dokumentation af data, algoritmer og beslutningsproces hjælper organisationer med at opdage og rette fejl eller skævheder.
3. Sikrer overholdelse: I brancher med strenge regler er gennemsigtighed et must for at forklare AI-beslutninger og forblive compliant.
4. Hjælper brugerne med at forstå: Gennemsigtighed gør AI nemmere at arbejde med. Når brugerne kan se, hvordan det fungerer, kan de trygt fortolke og handle på dets resultater.

Alt dette svarer til, at gennemsigtighed er godt for erhvervslivet. Et eksempel på dette: forskning fra Gartner viste for nylig, at organisationer inden 2026 omfavner AI-gennemsigtighed kan forvente en stigning på 50 % i adoptionsrater og forbedrede forretningsresultater. Resultater fra MIT Sloan Management Review viste også at virksomheder, der fokuserer på AI-gennemsigtighed, overgår deres kolleger med 32 % i kundetilfredshed.

Oprettelse af en plan for gennemsigtighed

I sin kerne handler AI-gennemsigtighed om at skabe klarhed og tillid ved at vise hvordan og hvorfor AI træffer beslutninger. Det handler om at nedbryde komplekse processer, så enhver, fra en dataforsker til en frontlinjemedarbejder, kan forstå, hvad der foregår under motorhjelmen. Gennemsigtighed sikrer, at AI ikke er en sort boks, men et værktøj, folk trygt kan stole på. Lad os udforske de vigtigste søjler, der gør AI mere forklarlig, tilgængelig og ansvarlig.

• Prioriter risikovurdering: Før du lancerer et AI-projekt, skal du tage et skridt tilbage og identificere de potentielle risici for din organisation og dine kunder. Håndter disse risici proaktivt fra starten for at undgå utilsigtede konsekvenser. For eksempel bør en bank, der bygger et AI-drevet kreditscoringssystem, indbygge sikkerhedsforanstaltninger for at opdage og forhindre skævhed, hvilket sikrer retfærdige og retfærdige resultater for alle ansøgere.
• Byg sikkerhed og privatliv fra bunden: Sikkerhed og privatliv skal prioriteres fra dag ét. Brug teknikker som fødereret læring eller differentieret privatliv til at beskytte følsomme data. Og efterhånden som AI-systemer udvikler sig, skal du sørge for, at disse beskyttelser også udvikler sig. For eksempel, hvis en sundhedsudbyder bruger AI til at analysere patientdata, har de brug for lufttætte privatlivsforanstaltninger, der holder individuelle optegnelser sikre, mens de stadig leverer værdifuld indsigt.
• Styr dataadgang med sikre integrationer: Vær smart om, hvem og hvad der kan få adgang til dine data. I stedet for at føre kundedata direkte ind i AI-modeller, skal du bruge sikre integrationer som API'er og formelle databehandlingsaftaler (DPA'er) for at holde tingene i skak. Disse sikkerhedsforanstaltninger sikrer, at dine data forbliver sikre og under din kontrol, mens de stadig giver din AI, hvad den skal udføre.
• Gør AI-beslutninger gennemsigtige og ansvarlige
  Gennemsigtighed er alt, når det kommer til tillid. Teams bør vide, hvordan AI når frem til sine beslutninger, og de bør være i stand til at kommunikere det klart til kunder og partnere. Værktøjer som forklarlig AI (XAI) og fortolkbare modeller kan hjælpe med at omsætte komplekse output til klar, forståelig indsigt.
• Hold kunderne i kontrol: Kunder fortjener at vide, hvornår AI bliver brugt, og hvordan det påvirker dem. Ved at vedtage en informeret samtykkemodel – hvor kunder kan til- eller fravælge AI-funktioner – sætter de dem i førersædet. Nem adgang til disse indstillinger får folk til at føle kontrol over deres data, opbygge tillid og tilpasse din AI-strategi med deres forventninger.
• Overvåg og revider AI kontinuerligt: AI er ikke et en-og-gjort projekt. Det kræver regelmæssig kontrol. Udfør hyppige risikovurderinger, revisioner og overvågning for at sikre, at dine systemer forbliver kompatible og effektive. Tilpas med industristandarder som NIST AI RMF, ISO 42001 eller rammer som EU AI Act for at styrke pålidelighed og ansvarlighed.
• Gå forrest med intern AI-test: Hvis du vil bede kunderne om at stole på din AI, så start med at stole på den selv. Brug og test dine egne AI-systemer internt for at fange problemer tidligt og foretage justeringer, før du ruller dem ud til brugerne. Dette viser ikke kun din forpligtelse til kvalitet, men det skaber også en kultur med ansvarlig AI-udvikling og løbende forbedringer.

Tillid opbygges ikke fra den ene dag til den anden, men gennemsigtighed er grundlaget. Ved at omfavne klare, forklarlige og ansvarlige AI-praksis kan organisationer skabe systemer, der fungerer for alle – opbygge tillid, reducere risiko og skabe bedre resultater. Når AI forstås, er det tillid til det. Og når man stoler på den, bliver den en motor for.