Pascal Bornet, Pengarang IRREPLACEABLE & Intelligent Automation – Seri Wawancara

Pascal Bornet adalah seorang pelopor di bidang Intelligent Automation (IA) dan penulis buku best-seller “Intelligent Automation.” Ia secara teratur masuk dalam daftar 10 ahli global teratas di bidang Artificial Intelligence dan Automation. Ia adalah anggota Forbes Technology Council.

Bornet juga merupakan seorang eksekutif senior dengan lebih dari 20 tahun pengalaman memimpin transformasi digital untuk perusahaan. Ia adalah pendiri dan mantan pemimpin praktik “AI dan Automation” di McKinsey dan Ernst & Young (EY). 

Ia juga akan merilis buku baru berjudul:  IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence.

Kapan Anda pertama kali menemukan AI dan menyadari seberapa mengganggu itu akan menjadi?

Perjalanan saya dengan AI dimulai lebih dari 20 tahun yang lalu ketika saya mulai bekerja pada proyek AI dan otomatisasi di perusahaan konsultan terkemuka. Bahkan pada hari-hari awal itu, saya bisa merasakan potensi besar teknologi ini untuk mengubah bisnis dan masyarakat.

Namun, titik balik yang sebenarnya bagi saya adalah sekitar 2015-2016, ketika AI mulai membuat berita utama dengan kemajuan seperti AlphaGo mengalahkan juara dunia dalam permainan Go yang kompleks. Ini adalah demonstrasi kuat tentang seberapa jauh AI telah berkembang dan bagaimana itu mulai melampaui kemampuan manusia dalam domain tertentu.

Ini juga merupakan waktu ketika saya melihat peningkatan minat dari bisnis di berbagai industri yang ingin mengeksplorasi AI. Mereka menyadari bahwa ini tidak hanya hype lagi – AI sedang menjadi game-changer. Perusahaan yang sebelumnya skeptis atau ragu-ragu sekarang berlomba-lomba untuk memahami dan mengadopsi teknologi ini.

Melihat perubahan pemikiran ini dan percepatan kemajuan AI, menjadi jelas bagi saya bahwa kita berada di ambang gangguan besar. AI tidak hanya akan mengubah beberapa proses di sini dan di sana; itu akan secara fundamental mengubah cara kita bekerja, hidup, dan berinteraksi satu sama lain. Ini adalah kesadaran yang menarik dan menakutkan, dan itu mendorong saya untuk fokus penelitian dan pekerjaan saya pada membantu individu dan organisasi mengatasi transformasi ini.

Anda dikenal karena menekankan bagaimana AI memberdayakan, tetapi kebanyakan orang takut kehilangan pekerjaan mereka. Apa keterampilan yang dibutuhkan manusia untuk diperkuat agar tidak digantikan oleh AI?

Memang benar bahwa spektrum kehilangan pekerjaan karena otomatisasi AI adalah ketakutan nyata bagi banyak orang. Namun, saya percaya bahwa AI pada akhirnya memberdayakan, bukan mengancam, potensi manusia – jika kita mendekatinya dengan cara yang tepat.

Kunci adalah fokus pada mengembangkan dan memperkuat kemampuan yang unik manusia dan sulit untuk AI tiru. Dalam buku saya, saya menyebutnya sebagai “Humics” – kreativitas asli, pemikiran kritis, dan autentisitas sosial.

• Kreativitas asli adalah tentang menghasilkan ide, solusi, dan ekspresi artistik yang asli yang menggambar pada pengalaman subjektif, emosi, dan intuisi manusia. Sementara AI dapat menggabungkan elemen yang ada dengan cara baru, itu kekurangan otentisitas pengalaman manusia, dan kilatan imajinasi manusia yang mengarah pada inovasi yang benar-benar berani.
• Pemikiran kritis melibatkan menganalisis informasi, mempertanyakan asumsi, dan membuat penilaian etis berdasarkan nilai dan pemahaman konteks. AI dapat memproses data dan mengidentifikasi pola, tetapi tidak memiliki kapasitas manusia untuk diskresi, skeptisisme, dan penalaran moral.
• Autentisitas sosial mencakup kemampuan kita untuk membangun hubungan yang dalam dan berbasis kepercayaan, berkomunikasi dengan empati, dan memimpin serta menginspirasi orang lain. Keterampilan antarpribadi ini berakar pada kecerdasan emosional dan kesadaran diri kita, yang AI tidak dapat mensimulasikan sepenuhnya.

Dengan mengembangkan Humics ini dan belajar untuk menciptakan sinergi dengan AI, individu dapat menyediakan nilai yang unik manusia dan sangat dihargai. Ini tentang menggunakan AI untuk mengotomatisasi tugas rutin, sementara menggandakan kemanusiaan kita untuk pekerjaan kreatif, inovatif, dan antarpribadi yang bernilai tinggi.

Berkembang menjadi tidak tergantikan juga berarti menjadi siap AI, menguasai keterampilan untuk bekerja secara efektif bersama AI, dan “siap berubah”, mengembangkan ketahanan dan adaptabilitas untuk berkembang dalam dunia yang berkembang pesat. Dengan mengembangkan tiga kompetensi ini, individu dapat menavigasi era AI dengan percaya diri dan menciptakan proposisi nilai yang tidak tergantikan mereka sendiri.

Bagaimana organisasi dapat memastikan bahwa alat AI meningkatkan pekerja manusia daripada menggantikannya?

Untuk memastikan bahwa alat AI meningkatkan pekerja manusia daripada menggantikannya, organisasi perlu mengambil pendekatan yang berfokus pada manusia dalam implementasi AI. Ini berarti meletakkan orang-orang di jantung strategi AI mereka dan fokus pada bagaimana teknologi ini dapat memberdayakan dan meningkatkan kemampuan manusia.

Satu aspek kunci adalah desain pekerjaan. Ketika organisasi memperkenalkan AI, mereka perlu membayangkan kembali peran dan tanggung jawab untuk fokus pada keterampilan unik manusia yang AI tidak dapat gantikan. Ini mungkin melibatkan mendefinisikan kembali deskripsi pekerjaan untuk menekankan tugas yang memerlukan kreativitas, pemikiran kritis, kecerdasan emosional, dan pemecahan masalah yang kompleks.

Contohnya, peran seorang perwakilan layanan pelanggan dapat berkembang dari menangani pertanyaan rutin (yang dapat diotomatisasi) menjadi menangani situasi yang lebih kompleks dan emosional yang memerlukan empati dan penilaian. Seorang akuntan mungkin menghabiskan waktu lebih sedikit untuk entri data dan lebih banyak waktu untuk menafsirkan wawasan dan memberikan saran strategis.

Organisasi juga perlu berinvestasi dalam pengembangan keterampilan dan pelatihan tenaga kerja mereka untuk mempersiapkan mereka untuk peran baru ini. Ini termasuk menyediakan pelatihan tidak hanya tentang cara menggunakan alat AI, tetapi juga tentang cara mengembangkan dan menerapkan “Humics” dalam konteks bisnis.

Aspek kritis lainnya adalah melibatkan karyawan dalam proses implementasi AI. Daripada menerapkan solusi AI dari atas ke bawah, organisasi harus melibatkan pekerja dalam mengidentifikasi area di mana AI dapat membantu mereka dan merancang kolaborasi manusia-mesin. Ini tidak hanya membantu memastikan bahwa AI meningkatkan dengan cara yang menguntungkan karyawan, tetapi juga memupuk budaya pembelajaran dan adaptasi yang berkelanjutan.

Kepemimpinan juga memainkan peran kunci. Pemimpin perlu menetapkan visi yang jelas tentang bagaimana AI akan meningkatkan dan memberdayakan tenaga kerja, dan secara konsisten mengkomunikasikan dan memodelkan perspektif ini. Mereka juga harus proaktif dalam mengatasi kekhawatiran seputar keamanan pekerjaan dan menciptakan lingkungan yang aman secara psikologis bagi karyawan untuk bereksperimen, belajar, dan beradaptasi.

Akhirnya, tujuan harus menciptakan hubungan simbiosis antara manusia dan AI, di mana masing-masing fokus pada apa yang mereka lakukan dengan baik. Dengan merancang pekerjaan dan organisasi di sekitar prinsip ini, kita dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan potensi dan nilai manusia, bukan menguranginya.

Anda sebelumnya telah menyatakan bahwa industri jasa adalah yang paling mungkin mendapat manfaat dari Generative AI, dapatkah Anda memberikan beberapa contoh tentang hal ini?

Industri jasa, yang sangat bergantung pada interaksi manusia dan pemecahan masalah kreatif, memiliki potensi besar untuk mendapat manfaat dari Generative AI. Teknologi ini, yang dapat menciptakan konten baru (teks, gambar, audio, dll.) berdasarkan pola yang dipelajari dari data yang ada, memiliki potensi besar untuk meningkatkan dan memperkuat kemampuan manusia dalam peran jasa.

Salah satu contoh utama adalah dalam layanan pelanggan. Generative AI dapat digunakan untuk membuat respons yang sangat dipersonalisasi dan relevan dengan konteks untuk pertanyaan pelanggan, menggambar dari basis pengetahuan yang luas. Ini dapat memungkinkan perwakilan layanan pelanggan untuk memberikan dukungan yang lebih cepat, akurat, dan disesuaikan. Pada saat yang sama, AI dapat menangani pertanyaan rutin, membebaskan agen manusia untuk fokus pada situasi yang lebih kompleks dan emosional yang memerlukan empati dan penilaian.

Di bidang kreatif seperti desain dan periklanan, Generative AI dapat berfungsi sebagai alat ideasi dan brainstorming yang kuat. Sebagai contoh, seorang desainer grafis dapat menggunakan AI untuk menghasilkan berbagai elemen desain atau tata letak berdasarkan pada set parameter, yang kemudian dapat mereka refleksikan dan kurasi berdasarkan visi kreatif dan pemahaman tentang kebutuhan klien. Sinergi antara ide yang dihasilkan AI dan kurasi manusia dapat mengarah pada desain yang lebih inovatif dan berdampak.

Di bidang pendidikan dan pelatihan, Generative AI dapat digunakan untuk menciptakan konten pembelajaran yang dipersonalisasi dan penilaian yang disesuaikan dengan kebutuhan, tujuan, dan kemajuan masing-masing siswa. Guru dapat menggunakan AI untuk menghasilkan soal latihan yang ditargetkan, penjelasan, dan umpan balik, memungkinkan mereka untuk memberikan dukungan yang lebih individual dan skala. Pada saat yang sama, AI dapat membebaskan guru dari tugas rutin seperti penilaian, sehingga mereka dapat fokus pada kegiatan yang lebih berharga seperti mentoring, coaching, dan mengembangkan keterampilan berpikir kritis.

Di bidang kesehatan, Generative AI memiliki aplikasi menarik dalam bidang pendidikan pasien dan keterlibatan. Sebagai contoh, AI dapat menghasilkan saran kesehatan yang dipersonalisasi, pengingat, dan konten motivasional berdasarkan kondisi khusus pasien, gaya hidup, dan preferensi. Ini dapat memperkuat pekerjaan profesional kesehatan dengan memperkuat pesan kunci, menjawab pertanyaan umum, dan menjaga pasien tetap pada jalur dengan rencana perawatan mereka.

Benang merah di antara contoh-contoh ini adalah bahwa Generative AI tidak menggantikan penyedia jasa manusia, tetapi memperkuat kemampuan mereka. Ini mengambil alih aspek yang lebih rutin, data-intensif dari peran, memungkinkan manusia untuk fokus pada kegiatan yang bernilai tinggi dan memerlukan kreativitas, pemikiran kritis, dan kecerdasan emosional.

Dengan menerima mindset augmentasi ini, industri jasa dapat memanfaatkan Generative AI untuk menyediakan layanan yang lebih dipersonalisasi, responsif, dan inovatif, pada akhirnya meningkatkan nilai dan dampak tenaga kerja manusia.

Dapatkah Anda berbagi beberapa contoh spesifik tentang bagaimana AI mengubah industri seperti keuangan atau kesehatan?

AI mengemudi perubahan transformatif di berbagai industri, dan keuangan serta kesehatan adalah dua contoh utama di mana dampaknya sangat mendalam.

Di keuangan, AI merevolusi cara lembaga keuangan beroperasi, dari layanan pelanggan di kantor depan hingga manajemen risiko di kantor belakang. Sebagai contoh, banyak bank sekarang menggunakan chatbot yang ditenagai AI untuk menangani pertanyaan pelanggan, menyediakan dukungan 24/7 dan membebaskan agen manusia untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks. Chatbot ini dapat memahami bahasa alami, mengakses informasi akun, dan bahkan membuat rekomendasi yang dipersonalisasi, sangat meningkatkan pengalaman pelanggan.

AI juga mengubah deteksi penipuan dan manajemen risiko di keuangan. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis jumlah besar data transaksi secara real-time, mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin menunjukkan aktivitas penipuan. Ini memungkinkan bank untuk mendeteksi dan mencegah penipuan lebih efektif, mengurangi kerugian dan melindungi pelanggan.

Di investasi dan perdagangan, AI digunakan untuk membuat keputusan yang lebih informasi dan tepat waktu. Algoritma dapat menganalisis data pasar, sentimen berita, dan tren media sosial untuk memprediksi harga saham dan mengoptimalkan alokasi portofolio. Beberapa dana hedge yang ditenagai AI bahkan mengungguli dana tradisional yang dikelola oleh pedagang manusia.

Di kesehatan, AI membuat kemajuan signifikan di bidang diagnosis, penemuan obat, dan pengobatan yang dipersonalisasi. Sebagai contoh, algoritma AI dapat menganalisis gambar medis seperti X-ray dan MRI untuk mendeteksi tanda-tanda penyakit seperti kanker, sering dengan tingkat akurasi yang sama atau melebihi radiolog manusia. Ini dapat menyebabkan deteksi dini dan hasil pasien yang lebih baik.

AI juga mempercepat penemuan obat dengan memprediksi bagaimana molekul akan berperilaku dan berinteraksi, mengurangi waktu dan biaya pengembangan obat baru. Pada 2020, obat yang dirancang AI pertama memasuki uji klinis, menandai tonggak penting dalam bidang ini.

Pengobatan yang dipersonalisasi adalah bidang lain yang menarik di mana AI memiliki dampak. Dengan menganalisis data genetik pasien, faktor gaya hidup, dan riwayat medis, AI dapat memprediksi risiko pasien terhadap penyakit tertentu dan merekomendasikan tindakan pencegahan atau pengobatan yang disesuaikan. Perubahan ini menuju perawatan proaktif dan individual memiliki potensi untuk secara signifikan meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya kesehatan.

AI juga digunakan untuk meningkatkan pemantauan jarak jauh dan telemedicine. Perangkat yang dapat dikenakan dan aplikasi ponsel dapat mengumpulkan data kesehatan secara real-time, yang kemudian dapat dianalisis oleh AI untuk mendeteksi tanda-tanda awal masalah kesehatan dan mengingatkan penyedia layanan kesehatan. Selama pandemi COVID-19, chatbot dan asisten virtual yang ditenagai AI memainkan peran kunci dalam triase pasien, menyediakan informasi, dan mengurangi beban pada sistem kesehatan yang terlalu berat.

Contoh-contoh ini hanya beberapa ilustrasi tentang bagaimana AI mengubah keuangan dan kesehatan. Yang penting untuk dicatat adalah bahwa dalam setiap kasus, AI tidak menggantikan profesional manusia, tetapi memperkuat kemampuan mereka. Ini mengambil alih tugas yang lebih rutin dan intensif data, memungkinkan manusia untuk fokus pada aspek yang kompleks dan memerlukan penilaian dalam peran mereka.

Seiring industri ini terus mengadopsi dan mengintegrasikan AI, kita dapat mengharapkan melihat aplikasi inovatif yang lebih banyak yang meningkatkan efisiensi, akurasi, dan personalisasi, pada akhirnya mengarah pada hasil yang lebih baik bagi bisnis dan konsumen. Kunci akan menjadi mengelola transformasi ini dengan cara yang memberdayakan, bukan menggantikan, pekerja manusia, memanfaatkan kekuatan kolaborasi manusia-mesin.

Dengan peningkatan penggunaan AI dalam bisnis, keamanan data, privasi, dan tata kelola telah menjadi masalah kritis. Bagaimana perusahaan harus menangani kekhawatiran ini untuk mempertahankan kepercayaan dengan pelanggan mereka?

Seiring bisnis semakin bergantung pada AI dan pengambilan keputusan yang didorong oleh data, masalah keamanan data, privasi, dan tata kelola telah memasuki garis depan. Ini bukan hanya tantangan teknis, tetapi masalah fundamental tentang kepercayaan antara perusahaan dan pelanggan mereka. Sebagaimana saya diskusikan dalam webinar terbaru yang dihost oleh perusahaan perlindungan data Clumio, dengan munculnya deepfake, kekhawatiran yang tumbuh tentang bias AI, dan tentu saja, masalah besar pelanggaran data, bisnis perlu fokus pada kepercayaan sekarang lebih dari sebelumnya.

Untuk menangani kekhawatiran ini dan mempertahankan kepercayaan, perusahaan perlu mengambil pendekatan yang proaktif, transparan, dan etis dalam pengelolaan data dan tata kelola AI. Berikut beberapa langkah kunci yang mereka harus pertimbangkan:

Pertama, perusahaan perlu memprioritaskan keamanan data pada setiap tahap siklus hidup data. Ini berarti mengimplementasikan langkah-langkah keamanan siber yang kuat untuk melindungi terhadap pelanggaran data, peretasan, dan akses tidak sah. Ini termasuk teknik seperti enkripsi data, protokol autentikasi yang aman, dan audit keamanan secara teratur. Perusahaan juga harus memiliki kebijakan dan prosedur yang jelas untuk menangani dan melaporkan insiden keamanan.

Kedua, perusahaan harus transparan tentang praktik pengumpulan dan penggunaan data mereka. Mereka harus menyediakan kebijakan privasi yang jelas dan mudah dipahami yang menginformasikan pelanggan tentang apa data yang dikumpulkan, bagaimana data tersebut akan digunakan, dan dengan siapa data tersebut mungkin dibagikan. Pelanggan harus memiliki kontrol atas data mereka, dengan kemampuan untuk mengakses, memperbarui, atau menghapus informasi mereka sesuai kebutuhan.

Dalam konteks AI secara khusus, perusahaan harus transparan tentang di mana dan bagaimana AI digunakan, dan apa dampaknya terhadap pengalaman atau keputusan pelanggan. Jika sistem AI membuat keputusan yang signifikan yang mempengaruhi pelanggan, seperti menyetujui pinjaman atau menentukan premi asuransi, perusahaan harus dapat menjelaskan bagaimana keputusan tersebut dibuat dan menyediakan jalur bagi pelanggan untuk banding atau mencari tinjauan manusia.

Ketiga, perusahaan perlu membangun kerangka tata kelola data yang kuat. Ini melibatkan mendefinisikan kebijakan dan prosedur yang jelas untuk pengumpulan, penyimpanan, akses, dan penggunaan data dalam organisasi. Ini harus mencakup pedoman untuk kualitas data, integrasi data, dan keamanan data, serta mendefinisikan peran dan tanggung jawab untuk pengelolaan data.

Dalam konteks AI, tata kelola data juga mencakup tata kelola model. Perusahaan harus memiliki mekanisme untuk memastikan bahwa model AI mereka adil, tidak bias, dan sesuai dengan prinsip etika. Ini mungkin melibatkan teknik seperti “model explainability” dan pengujian kesetaraan, serta memiliki pengawasan dan akuntabilitas manusia untuk keputusan yang diambil AI.

Keempat, perusahaan harus memberi pelanggan lebih banyak kontrol atas data mereka. Ini termasuk menyediakan cara mudah bagi pelanggan untuk opt-out dari pengumpulan data atau menentukan bagaimana data mereka dapat digunakan. Beberapa perusahaan juga menjelajahi konsep seperti “data trust” atau “data koperasi”, di mana pelanggan dapat secara sukarela membagikan data mereka untuk tujuan tertentu dalam cara yang aman dan transparan.

Terakhir, membangun kepercayaan dalam era AI memerlukan perubahan mendasar dalam budaya dan kepemimpinan perusahaan. Perusahaan perlu memasukkan prinsip AI yang bertanggung jawab dan etika data ke dalam nilai inti dan proses pengambilan keputusan mereka. Mereka harus mendidik dan melatih semua karyawan tentang prinsip-prinsip ini dan memegang kepemimpinan bertanggung jawab untuk mempertahankannya.

Dengan mengambil langkah-langkah ini – memprioritaskan keamanan, transparansi, tata kelola data yang bertanggung jawab, memberdayakan pelanggan, dan memupuk budaya etika – perusahaan dapat membangun dan mempertahankan kepercayaan dalam era AI. Ini bukan hanya tentang kepatuhan; ini tentang secara aktif menunjukkan kepada pelanggan bahwa data dan kepercayaan mereka dihargai dan dilindungi.

Di era di mana data adalah minyak baru dan AI adalah mesin pertumbuhan baru, kepercayaan adalah mata uang utama. Sebagaimana saya amati selama webinar Clumio, pemenang dalam dunia yang ditenagai AI tidak akan menjadi perusahaan dengan dataset yang paling kompleks atau terbesar, tetapi mereka yang dapat membangun fondasi kepercayaan yang tak tergoyahkan di bawah ekosistem digital mereka.

Bias dalam model AI adalah masalah signifikan. Apa praktik terbaik yang Anda rekomendasikan untuk organisasi untuk mengidentifikasi dan mitigasi bias dalam sistem AI mereka?

Bias dalam AI memang merupakan masalah kritis. Sistem AI belajar dari data yang mereka latih, dan jika data tersebut mencerminkan bias sejarah atau representasi yang miring, bias tersebut dapat diperkuat dan diperluas dalam keputusan dan output AI. Ini dapat menyebabkan hasil yang tidak adil, diskriminatif, atau bahkan merugikan, mengerosi kepercayaan pada AI dan menyebabkan kerugian nyata bagi individu dan masyarakat.

Untuk mengidentifikasi dan mitigasi bias ini, saya merekomendasikan organisasi untuk mengadopsi praktik terbaik berikut:

Pertama, sadarilah berbagai jenis bias yang dapat meresap ke dalam sistem AI. Setiap orang harus membaca tentang 188 bias kognitif yang dimiliki manusia. Pergi ke Wikipedia dan cari “bias kognitif”. Seperti yang Anda perhatikan, beberapa yang umum termasuk:

• Bias seleksi: ketika data yang digunakan untuk melatih AI tidak representatif dari populasi dunia nyata yang akan diterapkan.
• Bias historis: ketika data mencerminkan bias sosial sejarah, seperti diskriminasi rasial atau gender.
• Bias pengukuran: ketika cara data dikumpulkan atau dilabeli memperkenalkan bias, seperti menggunakan kriteria subjektif atau tidak konsisten.
• Bias algoritmik: ketika model AI itu sendiri memperkenalkan bias, seperti overfitting ke fitur tertentu atau memperbesar perbedaan kecil.

Dengan memahami jenis bias yang berbeda ini, organisasi dapat lebih proaktif dalam mendeteksi dan mengatasi mereka.

Kedua, bangunlah tim yang beragam dan inklusif untuk bekerja pada proyek AI. Memiliki anggota tim dengan latar belakang, perspektif, dan pengalaman yang berbeda dapat membantu mengidentifikasi bias yang mungkin tidak akan diperhatikan. Ini juga penting untuk melibatkan ahli domain dan pemangku kepentingan yang memahami konteks di mana AI akan digunakan.

Ketiga, lakukan audit data yang ketat. Sebelum melatih model AI, periksa data secara hati-hati untuk potensi bias atau skew. Periksa representativitas, akurasi, dan kelengkapan. Pertimbangkan teknik seperti sampling stratifikasi untuk memastikan representasi yang adil dari berbagai kelompok.

Keempat, gunakan teknik seperti debiasing adversarial selama proses pelatihan model. Ini melibatkan mencoba “menipu” model dengan data yang bias dan kemudian menyesuaikan model untuk lebih tahan terhadap bias tersebut. Ada juga berbagai teknik algoritmik untuk pengurangan bias, seperti regularisasi, optimasi kendala, dan penyesuaian pasca-proses.

Kelima, uji secara ekstensif untuk keadilan dan bias. Ini harus melibatkan pengujian model pada dataset dunia nyata yang beragam dan skenario, bukan hanya data pelatihan. Gunakan metrik kuantitatif untuk menilai keadilan, seperti paritas demografis (memastikan keputusan model independen dari atribut sensitif seperti ras atau gender) dan kesempatan yang sama (memastikan model berkinerja sama baiknya untuk kelompok yang berbeda).

Keenam, sediakan transparansi dan kemampuan menjelaskan keputusan AI. Gunakan teknik seperti SHAP values atau LIME untuk menjelaskan bagaimana model membuat keputusan, dan buat penjelasan ini tersedia untuk pengguna atau pemangku kepentingan. Transparansi ini dapat membantu mengidentifikasi bias dan membangun kepercayaan.

Ketujuh, bangun struktur tata kelola dan akuntabilitas yang jelas. Tetapkan peran dan tanggung jawab untuk mengelola bias dan keadilan dalam AI, dan bangun proses untuk audit, pelaporan, dan mitigasi secara teratur. Pastikan ada saluran bagi pengguna atau pemangku kepentingan untuk mengangkat kekhawatiran atau mencari ganti jika mereka percaya bahwa mereka telah terkena dampak tidak adil oleh sistem AI.

Kedelapan, kembangkan budaya organisasi yang bertanggung jawab dan etis AI. Latih dan didik semua staf tentang etika AI dan mitigasi bias secara teratur. Dorong diskusi terbuka dan pelaporan kekhawatiran tentang bias. Buat etika AI menjadi nilai inti dan kinerja kunci untuk organisasi.

Dengan mengadopsi praktik terbaik ini, organisasi dapat proaktif mengidentifikasi dan mitigasi bias dalam sistem AI mereka. Namun, penting untuk mengakui bahwa eliminasi bias adalah proses yang berkelanjutan, bukan solusi satu kali. Seiring sistem AI berkembang dan diterapkan dalam konteks baru, bias baru mungkin muncul. Organisasi harus berkomitmen untuk pemantauan, pembelajaran, dan perbaikan terus-menerus.

Akhirnya, menangani bias AI bukan hanya tantangan teknis, tetapi juga imperatif sosial dan etika. Ini tentang memastikan bahwa ketika kita semakin mengandalkan AI untuk membuat keputusan yang mempengaruhi kehidupan orang, kita melakukannya dengan cara yang adil dan transparan.

Menghadap ke depan, apa yang Anda lihat sebagai peran AI di tempat kerja di masa depan?

Menghadap ke depan, saya melihat AI secara fundamental mengubah sifat pekerjaan, bukan menggantikan manusia, tetapi meningkatkan dan memperkuat kemampuan manusia.

Tugas rutin dan berulang akan semakin diotomatisasi, membebaskan manusia untuk fokus pada kegiatan yang lebih berharga yang memerlukan kreativitas, pemikiran kritis, kecerdasan emosional, dan pemecahan masalah yang kompleks. AI akan berfungsi sebagai alat yang kuat untuk ideasi, analisis, dan dukungan keputusan, meningkatkan penilaian dan keahlian manusia.

Kita akan melihat lebih banyak kolaborasi manusia-AI, di mana AI menangani aspek yang intensif data, sementara manusia menyediakan pemahaman yang nuansa dan pengawasan etika. Pekerjaan akan dirancang ulang di sekitar sinergi ini, menekankan keterampilan unik manusia.

AI juga akan memungkinkan layanan yang lebih dipersonalisasi, responsif, dan prediktif, dari dukungan pelanggan hingga pengiriman kesehatan. Ini akan mengemudi inovasi, mengungkap wawasan baru, dan menciptakan bentuk nilai baru.

Namun, transisi ini akan memerlukan penskalaan keterampilan dan pelatihan tenaga kerja yang signifikan. Peran pendidikan dan pelatihan akan sangat penting dalam mempersiapkan orang untuk bekerja secara efektif bersama AI.

Akhirnya, masa depan AI di tempat kerja adalah tentang peningkatan, bukan penggantian. Ini tentang menciptakan hubungan simbiosis di mana manusia dan mesin masing-masing memainkan kekuatan mereka, meningkatkan efisiensi, inovasi, dan potensi manusia. Organisasi yang menguasai keseimbangan ini akan menjadi yang akan berkembang.

Bagaimana bisnis dapat mempersiapkan diri sekarang untuk perubahan yang AI akan bawa dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan?

Untuk mempersiapkan perubahan yang AI akan bawa dalam dekade mendatang, bisnis harus:

• Mengembangkan strategi AI yang sejalan dengan tujuan bisnis, mengidentifikasi area kunci untuk penerapan dan investasi AI.
• Membangun literasi AI di seluruh organisasi, memastikan semua karyawan memahami dasar-dasar AI dan implikasinya untuk peran mereka.
• Berinvestasi dalam infrastruktur data dan tata kelola, memastikan kualitas data, keamanan, dan penanganan etis.
• Mencoba AI dalam lingkungan yang dikendalikan, memulai dari skala kecil dan menskala kesuksesan.
• Merancang ulang pekerjaan dan proses di sekitar kolaborasi manusia-AI, fokus pada meningkatkan kemampuan manusia daripada menggantikannya.
• Berinvestasi besar-besaran dalam pengembangan keterampilan dan pelatihan karyawan, fokus pada mengembangkan “Humics” – kreativitas, pemikiran kritis, dan kecerdasan emosional.
• Membangun struktur tata kelola AI yang berfungsi silang untuk mengelola bias, keadilan, transparansi, dan akuntabilitas.
• Terlibat dalam perencanaan skenario untuk mengantisipasi dan beradaptasi dengan dampak AI yang mengganggu pada pasar, model bisnis, dan tenaga kerja.
• Berkolaborasi dengan rekan industri, akademisi, dan pembuat kebijakan untuk membentuk pengembangan dan penerapan AI yang bertanggung jawab.
• Mengembangkan budaya yang gesit dan terbuka untuk perubahan, yang menerima eksperimen dan inovasi.

Kunci adalah mendekati AI bukan sebagai proyek satu kali, tetapi sebagai perjalanan terus-menerus dari pembelajaran, adaptasi, dan transformasi. Bisnis yang memulai sekarang, berinvestasi dalam kemampuan teknis dan manusia, akan berada dalam posisi terbaik untuk memanfaatkan potensi AI dan menavigasi tantangannya di tahun-tahun mendatang.

Di September 2024, Anda akan menerbitkan buku kedua Anda, IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence, dapatkah Anda memberitahu kami lebih lanjut tentang buku ini dan apa yang harus diharapkan dari itu?

Dalam buku saya yang akan datang, IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence, saya menyelami apa yang dimaksud dengan berkembang di era yang semakin dibentuk oleh AI.

Di dunia yang semakin didorong oleh AI, bagaimana kita memastikan kita tetap tak tergantikan? Bagaimana Anda melindungi pekerjaan Anda, bisnis Anda, dan anak-anak Anda dari tantangan yang diajukan oleh teknologi transformatif ini? Dan secara kolektif, bagaimana kita melindungi kemanusiaan kita?

Dalam IRREPLACEABLE, saya menawarkan kerangka untuk tidak hanya bertahan, tetapi berkembang di era AI.

Berdasarkan lebih dari 20 tahun penelitian AI yang berani dan pengalaman praktis, saya mengungkapkan rahasia untuk hidup harmonis dengan AI dan mengembangkan kualitas unik manusia yang tidak dapat direplikasi oleh mesin. Saya membimbing pembaca dalam perjalanan untuk menguasai Tiga Kompetensi Masa Depan: menjadi Siap AI, Siap Manusia, dan Siap Berubah.

Melalui cerita yang menarik, strategi praktis, dan wawasan yang memicu pemikiran, IRREPLACEABLE mempersiapkan Anda untuk:

• Memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan hidup, pekerjaan, dan bisnis Anda
• Melindungi diri Anda dan keluarga Anda dari potensi jebakan AI
• Mengembangkan keterampilan yang akan membuat Anda tak tergantikan di dunia yang ditenagai AI
• Transformasi perusahaan Anda menjadi bisnis yang tak tergantikan
• Membesarkan anak-anak yang dapat berkembang bersama AI
• Menemukan tujuan unik Anda di dunia yang ditentukan ulang oleh teknologi

Baik Anda seorang individu yang mencari untuk memastikan karir Anda, orang tua yang ingin membesarkan anak-anak yang siap AI, atau pemimpin bisnis yang berusaha untuk menavigasi gangguan teknologi, IRREPLACEABLE adalah panduan esensial Anda. Ini bukan hanya tentang beradaptasi dengan perubahan; ini tentang memanfaatkan kekuatan AI untuk menjadi versi terbaik dari diri Anda.

AI bukanlah tujuan; itu adalah kendaraan yang membawa kita ke masa depan yang lebih manusiawi. Buku ini adalah GPS Anda. Mulailah perjalanan untuk menjadi tak tergantikan dan temukan bagaimana revolusi AI tidak hanya tentang teknologi; itu tentang menemukan kembali esensi apa yang membuat kita manusia.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, saya menantikan untuk membaca IRREPLACEABLE yang saat ini tersedia untuk pre-order, pembaca juga mungkin ingin membaca Intelligent Automation yang tersedia hari ini.

Pembaca juga dapat mengunjungi situs web Pascal Bornet untuk mempelajari lebih lanjut.