विश्वसनीय एआई की कमी नवाचार और व्यवसायिक मूल्य को प्रभावित कर सकती है

वैश्विक व्यवसायिक नेताओं के बीच एक हालिया सर्वेक्षण से पता चलता है कि विश्वसनीय एआई एक प्रमुख प्राथमिकता है, लेकिन कई लोग इसे प्राप्त करने के लिए पर्याप्त कदम नहीं उठा रहे हैं, लेकिन इसकी कीमत क्या है?

वास्तव में, आईबीएम सर्वेक्षण से पता चलता है कि 85% उत्तरदाताओं का मानना है कि उपभोक्ता एक ऐसी कंपनी को चुनने की अधिक संभावना रखते हैं जो अपने एआई मॉडलों के निर्माण, प्रबंधन और उपयोग के बारे में पारदर्शी है।

हालांकि, अधिकांश ने स्वीकार किया कि उन्होंने अपने एआई को विश्वसनीय और जिम्मेदार बनाने के लिए कुंजी कदम नहीं उठाए हैं, जैसे कि पूर्वाग्रह को कम करना (74%), प्रदर्शन भिन्नताओं और मॉडल ड्रिफ्ट को ट्रैक करना (68%), और यह सुनिश्चित करना कि वे एआई-संचालित निर्णयों की व्याख्या कर सकते हैं (61%)। यह चिंताजनक है, खासकर जब आप इस बात पर विचार करते हैं कि एआई का उपयोग बढ़ रहा है – 35% कहते हैं कि वे अब अपने व्यवसाय में एआई का उपयोग करते हैं, जो पिछले साल 31% से अधिक है।

मैं हाल ही में टोरंटो में आयोजित निमंत्रण-केवल कॉर्पोरेट इनोवेशन समिट में भाग लिया, जहां उपस्थित लोगों ने नवाचारी विचारों का आदान-प्रदान किया और भविष्य को आकार देने के लिए तैयार प्रौद्योगिकियों का प्रदर्शन किया। मुझे वित्तीय सेवाओं, बीमा और खुदरा क्षेत्रों में तीन राउंडटेबल में भाग लेने का अवसर मिला, जहां तीन मुख्य क्षेत्र उभरे: एआई में विश्वास को बढ़ाने के लिए अधिक पारदर्शिता की आवश्यकता, नो-कोड/लो-कोड के माध्यम से एआई का लोकतंत्रीकरण, और एआई नियामक शासन सर्वोत्तम प्रथाओं के माध्यम से तेजी से मूल्य और जोखिम मितिगेशन को वितरित करने के लिए विकास।

एआई प्रौद्योगिकियों में विश्वास बढ़ाएं। कोविड-19 ने एआई-संचालित चैटबॉट्स, वर्चुअल वित्तीय सहायकों और टचलेस ग्राहक ऑनबोर्डिंग की ओर रुझान को बढ़ावा दिया और तेज किया। यह रुझान जारी रहेगा, जैसा कि कैपजेमिनी द्वारा किए गए शोध में दिखाया गया है, जो दर्शाता है कि 78% उपभोक्ता वित्तीय सेवा संगठनों के साथ अपने संवाद में एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।

स्वाभाविक लाभों के बावजूद, कई चुनौतियां उत्पन्न होती हैं। मुख्य चुनौती एआई प्रौद्योगिकियों का उपभोक्ताओं द्वारा निरंतर अविश्वास है और उनकी व्यापक प्रकृति उनके गोपनीयता और सुरक्षा अधिकारों पर कैसे प्रभाव डालती है। 30% उपभोक्ताओं ने कहा कि वे अपने जैवमितीय जानकारी साझा करने में अधिक सहज होंगे यदि उनके वित्तीय सेवा प्रदाता अपनी जानकारी कैसे एकत्र की जाती है, प्रबंधित की जाती है और सुरक्षित की जाती है, इसके बारे में अधिक पारदर्शिता प्रदान करते हैं।

सीआईओ को विश्वसनीय एआई सिद्धांतों को अपनाना चाहिए और गोपनीयता और सुरक्षा अधिकारों की रक्षा के लिए सख्त उपायों को लागू करना चाहिए। वे एन्क्रिप्शन के माध्यम से ऐसा कर सकते हैं, डेटा कम करना और सुरक्षित प्रमाणीकरण, जिसमें उभरते विकेन्द्रीकृत डिजिटल पहचान मानकों पर विचार करना शामिल है। इसके परिणामस्वरूप, आपके बुद्धिमान स्वचालन प्रयासों और स्व-सेवा पेशकशों को अधिक अपनाया जाएगा और कम मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होगी।

एआई के लोकतंत्रीकरण के लिए बाधाओं को दूर करें। नो-कोड/लो-कोड एआई अनुप्रयोगों के विकास की ओर एक बढ़ती प्रवृत्ति है, जो शोध के अनुसार 2025 तक 45.5 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगी। मुख्य चालक तेजी से मूल्य है जो अनुप्रयोग विकास उत्पादकता में सुधार के साथ आता है 10 गुना तक।

उदाहरण के लिए, 56% वित्तीय सेवा संगठनों ने सर्वेक्षण में डेटा संग्रह को उधारकर्ताओं से ऋण आवेदन प्रक्रिया में सबसे चुनौतीपूर्ण और अकुशल चरणों में से एक के रूप में माना है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च छोड़ने की दर है। जबकि एआई-संचालित जैवमितीय पहचान और डेटा संग्रह प्रौद्योगिकियां ऋण आवेदन प्रक्रिया में कुशलता में सुधार करने के लिए सिद्ध हुई हैं, वे नियामक जोखिम पैदा कर सकती हैं, विशेष रूप से डेटा गोपनीयता, गोपनीयता और एआई एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह।

इस तरह के जोखिमों को कम करने और उन्हें दूर करने के लिए, नो-कोड/लो-कोड अनुप्रयोगों में व्यापक परीक्षण शामिल होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे प्रारंभिक डिजाइन उद्देश्यों के अनुसार काम करते हैं, प्रशिक्षण डेटा सेट में संभावित पूर्वाग्रह को दूर करें, जिसमें नमूना पूर्वाग्रह, लेबल पूर्वाग्रह शामिल है, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे विरोधी एआई हमलों से सुरक्षित हैं जो एआई एल्गोरिदमिक परिणामों को प्रतिकूल रूप से प्रभावित कर सकते हैं। जिम्मेदार डेटा विज्ञान सिद्धांतों के न्याय, सटीकता, गोपनीयता और सुरक्षा के सिद्धांतों पर विचार करना महत्वपूर्ण है।

एआई शासन और नियामक ढांचे का विकास करें। एआई शासन अब एक अच्छा होने की पहल नहीं है, बल्कि एक आवश्यकता है। ओईसीडी के राष्ट्रीय एआई नीतियों के ट्रैकर के अनुसार, 60 से अधिक देशों में 700 से अधिक एआई नियामक पहलें विकास के अधीन हैं। हालांकि, अंतरराष्ट्रीय मानक संगठनों द्वारा स्वैच्छिक आचार संहिता और नैतिक एआई सिद्धांत विकसित किए गए हैं, जैसे कि इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स (“आईईईई”) और नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड्स एंड टेक्नोलॉजी (एनआईएसटी)।

संगठनों को चिंता है कि एआई नियामक यह मान लेते हैं कि एआई नियम अधिक कठोर अनुपालन दायित्वों को उन पर थोपेंगे, जो दंड के साथ प्रवर्तन तंत्र द्वारा समर्थित हैं। फिर भी, एआई नियमन अपरिहार्य है।

यूरोप और उत्तरी अमेरिका सक्रिय रुख अपना रहे हैं जो सीआईओ को अपने प्रौद्योगिकी और व्यवसायिक समकक्षों के साथ मिलकर प्रभावी नीतियों का गठन करने के लिए प्रेरित करेंगे। उदाहरण के लिए, यूरोपीय आयोग ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम का प्रस्ताव दिया है, जो एआई प्रदाताओं पर उपभोक्ता अधिकारों की रक्षा के लिए जोखिम-आधारित दायित्वों को संस्थापित करने का प्रस्ताव करता है, साथ ही साथ एआई प्रौद्योगिकियों से जुड़े नवाचार और आर्थिक अवसरों को बढ़ावा देता है।

इसके अलावा, जून 2022 में, कनाडा की संघीय सरकार ने अपने बहुप्रतीक्षित डिजिटल चार्टर कार्यान्वयन अधिनियम जारी किया, जो उच्च-जोखिम वाले एआई प्रणालियों के प्रतिकूल प्रभावों से बचाता है। संयुक्त राज्य अमेरिका भी क्षेत्रीय आधार पर एआई नियामक पहलों के साथ आगे बढ़ रहा है। फेडरल ट्रेड कमिशन (एफटीसी), उपभोक्ता वित्तीय संरक्षण ब्यूरो (सीएफपीबी) और संघीय रिजर्व बोर्ड सभी अपने प्रवर्तन तंत्र के माध्यम से उपभोक्ताओं को एआई के बढ़ते अनुप्रयोगों से उत्पन्न होने वाले प्रतिकूल प्रभावों से बचाने के लिए अपनी नियामक मांसपेशियों का प्रयोग कर रहे हैं, जो अनजाने में भेदभावपूर्ण परिणाम पैदा कर सकते हैं। एक एआई नियामक ढांचा किसी भी नवाचारी कंपनी के लिए आवश्यक है।

विश्वसनीय एआई प्राप्त करने के लिए डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि आवश्यक है।

विश्वसनीय एआई का कार्यान्वयन डेटा-संचालित दृष्टिकोण के बिना नहीं किया जा सकता है जो यह निर्धारित करता है कि एआई प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोगों में सबसे बड़ा प्रभाव कहां हो सकता है और कार्यान्वयन से पहले क्या है। क्या यह ग्राहक जुड़ाव में सुधार करने के लिए है, या संचालन कुशलता को बढ़ाने के लिए है, या अनुपालन जोखिम को कम करने के लिए है?

प्रत्येक व्यवसायिक चालक के लिए प्रक्रियाओं के कार्यान्वयन, कैसे एस्केलेशन और अपवादों को संभाला जाता है, और प्रक्रिया कार्यान्वयन में रुकावटों और उनके मूल कारणों में भिन्नताओं की पहचान करने के लिए एक समझ की आवश्यकता है। इस तरह के डेटा-संचालित विश्लेषण के आधार पर, संगठन एआई-आधारित समाधानों के कार्यान्वयन से जुड़े प्रभाव और परिणामों के बारे में सूचित व्यवसायिक निर्णय ले सकते हैं ताकि ग्राहक ऑनबोर्डिंग के घर्षण को कम किया जा सके और संचालन कुशलता में सुधार किया जा सके। एक बार जब संगठनों को डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ मिल जाता है, तो वे एआई अनुपालन मांगों, अनुपालन लेखा परीक्षा, केवाईसी और एएमएल जैसी उच्च श्रम-सघन प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं।

मुख्य बात यह है कि एआई-संचालित प्रक्रिया स्वचालन का एक अभिन्न अंग विश्वसनीय एआई सर्वोत्तम प्रथाओं का कार्यान्वयन है। एआई का नैतिक उपयोग केवल एक कानूनी और नैतिक दायित्व के रूप में नहीं माना जाना चाहिए, बल्कि एक व्यवसायिक आवश्यकता के रूप में माना जाना चाहिए। एआई के अनुप्रयोग में पारदर्शिता बनाए रखना व्यवसायिक दृष्टिकोण से समझदारी है। यह विश्वास को बढ़ावा देता है और ब्रांड वफादारी को बढ़ावा देता है।