בשנת 2022, לחברות היה ממוצע של 3.8 מודלי AI בייצור. היום, שבע מתוך עשר חברות ניסויות עם AI יוצרת, מה שאומר שמספר מודלי ה-AI בייצור יעלה בטירוף במהלך השנים הקרובות. כתוצאה מכך, דיונים תעשייתיים סביב AI אחראי לקחו על עצמם דחיפות רבה יותר.

החדשות הטובות הן שיותר ממחצית הארגונים כבר מובילים אתיקה של AI. עם זאת, רק סביב 20% יישמו תוכניות מקיפות עם מסגרות, ממשל ומעצורים כדי לפקח על פיתוח מודל AI ולזהות ולמתן סיכונים באופן פעיל. נתון הקצב המהיר של פיתוח AI, מנהיגים צריכים לקדם הלאה עכשיו כדי ליישם מסגרות ותהליכים בשלים. רגולציות סביב העולם מגיעות, וכבר אחד מכל שני ארגונים היה היה כישלון AI אחראי.

אתגרים ביישום AI אחראי

AI אחראי כולל עד 20 פונקציות עסקיות שונות, מה שמגדיל את המורכבות של תהליכים וקבלת החלטות. צוותים של AI אחראי חייבים לעבוד עם בעלי עניין מרכזיים, כולל הנהלה; בעלי עסקים; צוותי נתונים, AI ו-IT; ושותפים כדי:

• לבנות פתרונות AI שהוגנים וחופשיים מהטיה: צוותים ושותפים יכולים להשתמש בטכניקות שונות, כגון ניתוח נתונים מילולי, כדי לזהות ולמתן הטיות פוטנציאליות לפני פיתוח פתרונות – כך שמודלים נבנים עם הוגנות מההתחלה. צוותים ושותפים יכולים גם לבדוק את הנתונים המשמשים בעיבוד, תכנון אלגוריתמים ועיבוד לאחר מכן כדי לוודא שהם מייצגים ומאוזנים. בנוסף, הם יכולים להשתמש בטכניקות הוגנות קבוצתיות ואינדיבידואליות כדי לוודא שאלגוריתמים מתייחסים לקבוצות וליחידים שונים בהוגנות. וגישות הוגנות נגדיות ממדלים תוצאות אם גורמים מסוימים משתנים, מה שעוזר לזהות ולטפל בהטיות.
• לקדם שקיפות AI והסברה: שקיפות AI משמעותה שקל להבין איך מודלי AI פועלים וקובעים החלטות. הסברה משמעותה שהחלטות אלו יכולות להימסר בקלות לאחרים במונחים לא-טכניים. השימוש במונחים משותפים, קיום דיונים סדירים עם בעלי עניין ויצירת תרבות של מודעות AI ולמידה רצופה יכולים לעזור להשיג מטרות אלו.
• להבטיח פרטיות נתונים וביטחון: מודלי AI משתמשים בהרי נתונים. חברות מנצלות נתונים ראשוניים ושלישוניים כדי להזין מודלים. הן גם משתמשות בטכניקות למידה מגינות פרטיות, כגון יצירת נתונים סינתטיים כדי להתגבר על בעיות דלות. מנהיגים וצוותים ירצו לבדוק ולפתח אמצעי זהירות לפרטיות נתונים וביטחון כדי לוודא שנתונים חסויים ורגישים עדיין מוגנים כאשר הם משמשים בדרכים חדשות. למשל, נתונים סינתטיים צריכים לחקות את האפיון המרכזי של לקוחות אך לא להיות ניתנים לעקיבה בחזרה ליחידים.
• ליישם ממשל: ממשל ישתנה בהתאם לבגרות AI של החברה. עם זאת, חברות צריכות לקבוע עקרונות ומדיניות AI מההתחלה. ככל ששימושן במודלי AI גדל, הן יכולות למנות קציני AI; ליישם מסגרות; ליצור מנגנוני אחריות ודיווח; ולפתח לולאות פידבק ותוכניות שיפור רצוף.

מאפשרים קריטיים של תוכנית AI אחראית

אז, מה מבדיל את החברות שהן מובילות AI אחראי מאחרות? הן:

• יוצרות חזון ויעדים ל-AI: מנהיגים מקשרים את חזונם ויעדיהם ל-AI ואיך הוא מועיל לחברה, לקוחות ולחברה.
• קובעים ציפיות: מנהיגים בכירים קובעים את הציפיות הנכונות עם צוותים כדי לבנות פתרונות AI אחראיים מההתחלה ולא לנסות להתאים פתרונות אחרי שהם הושלמו.
• מיישמים מסגרת ותהליכים: שותפים מספקים מסגרות AI אחראיות עם תהליכים שקופים ומעצורים. למשל, בדיקות פרטיות נתונים, הוגנות והטיה צריכות להיכלל בהכנת נתונים הראשונית, פיתוח מודל ומעקב רצוף.
• גישה למיומנויות תחום, תעשייה ו-AI: צוותים רוצים לאיץ את חדשנות פתרונות AI כדי להגביר את התחרותיות העסקית. הם יכולים לפנות לשותפים למיומנויות תחום ותעשייה רלוונטיות, כגון קביעת אסטרטגיית נתונים ו-AI וביצוע, המשולבים עם ניתוח לקוחות, טכנולוגיית שיווק, שרשרת אספקה ויכולות אחרות. שותפים יכולים גם לספק מיומנויות AI בספקטרום המלא, כולל הנדסת LLM, פיתוח, תפעול ויכולות הנדסת פלטפורמה, המנצלות מסגרות ותהליכים AI אחראיים כדי לעצב, לפתח, להפעיל ולייצר פתרונות.
• גישה למאיצים: שותפים מציעים גישה לאקוסיסטם AI, המקטינה את זמן הפיתוח של פרויקטים ניסיוניים AI אחראיים ויוצרים עד 50%. חברות מקבלות פתרונות אנכיים המגדילים את התחרותיות שלהן בשוק.
• להבטיח אימוץ צוות ואחריות: צוותים של חברות ושותפים מאומנים על מדיניות ותהליכים חדשים. בנוסף, חברות בודקות צוותים למען ציות למדיניות מפתח.
• להשתמש במטריקות הנכונות כדי לכמת תוצאות: מנהיגים וצוותים משתמשים בנקודות ציון ומטריקות אחרות כדי להדגים כיצד AI אחראי תורם ערך עסקי כדי לשמור על מעורבות בעלי עניין ברמה גבוהה.
• לפקח על מערכות AI: שותפים מספקים שירותי פיקוח על מודלים, פותרים בעיות באופן פרואקטיבי ומוודאים שהם מספקים תוצאות מהימנות.

תכנן AI אחראי עכשיו

אם חברתך מאיצה את החדשנות של AI, כנראה שאתה צריך תוכנית AI אחראית. פעל באופן פרואקטיבי כדי להפחית סיכונים, להבשיל תוכניות ותהליכים, ולהדגים אחריות לבעלי עניין.

שותף יכול לספק את המיומנויות, המסגרות, הכלים והשותפויות שאתה צריך כדי לנעול ערך עסקי עם AI אחראי. פריסת מודלים שהוגנים וחופשיים מהטיה, אכיפת בקרות, והגברת הציות לדרישות החברה בעודך מתכונן לרגולציות הקרובות.