2022’de şirketlerin ortalama 3.8 AI modeli üretimde bulunuyordu. Bugün, yedi şirketin içinde biri üretken AI ile deneysel çalışmalar yapıyor, bu da AI modellerinin üretimdeki sayısının önümüzdeki yıllarda patlayacak anlamına geliyor. Sonuç olarak, endüstri içinde sorumlu AI hakkında yapılan tartışmalar daha da acil bir hâl aldı.

İyi haber, organizasyonların yarısından fazlasının zaten AI etiğini savunuyor olması. Ancak, yalnızca %20’si AI modeli geliştirme ve proaktif olarak riskleri tanımlamak ve hafifletmek için çerçeveler, yönetim ve güvenlik önlemleri ile kapsamlı programlar uygulamış durumda. AI gelişiminin hızlı temposu göz önüne alındığında, liderlerin şimdi çerçeveler ve olgun süreçleri uygulamaya geçmeleri gerekiyor. Dünyadaki düzenlemeler geliyor ve zaten her iki organizasyondan biri sorumlu AI başarısızlığı yaşamış durumda.

Sorumlu AI’yi Uygulama Zorlukları

Sorumlu AI, 20 farklı iş fonksiyonunu kapsayabilir, bu da süreç ve karar alma karmaşıklığını artırır. Sorumlu AI ekipleri, liderlik; iş sahipleri; veri, AI ve BT ekipleri ve iş ortakları ile birlikte çalışarak:

• Adil ve önyargıdan uzak AI çözümleri oluşturmak: Ekipler ve iş ortakları, keşifsel veri analizi gibi teknikleri kullanarak potansiyel önyargıları tanımlamak ve hafifletmek için çözümler geliştirmeden önce kullanabilirler – böylece modeller baştan adillik ile oluşturulur. Ekipler ve iş ortakları ayrıca, ön işleme, algoritma tasarımı ve sonrası işleme sırasında kullanılan verilerin temsil edici ve dengeli olduğundan emin olmak için veriyi gözden geçirebilirler. Ayrıca, grup ve bireysel adillik tekniklerini kullanarak algoritmaların farklı grupları ve bireyleri adil bir şekilde tedavi ettiğinden emin olabilirler. Ve karşıt adillik yaklaşımları, belirli faktörlerin değiştirilmesi durumunda sonuçları modelleyerek, önyargıları tanımlamak ve ele almak yardımcı olur.
• AI şeffaflığını ve açıklanabilirliğini teşvik etmek: AI şeffaflığı, AI modellerinin nasıl çalıştığını ve kararlar aldığını anlamayı kolaylaştırır. Açıklanabilirlik, bu kararların teknik olmayan terimlerle başkalarına kolayca iletilebileceği anlamına gelir. Ortak terminoloji kullanmak, paydaşlarla düzenli olarak görüşmek ve AI farkındalığı ve sürekli öğrenme kültürü oluşturmak bu hedeflere ulaşılmasına yardımcı olabilir.
• Veri gizliliği ve güvenliğini sağlamak: AI modelleri, veri dağlarını kullanır. Şirketler, modelleri beslemek için ilk ve üçüncü taraf verilerini kullanıyor. Ayrıca, sentetik veri oluşturarak seyreklik sorunlarını aşmak için gizlilik koruyucu öğrenme tekniklerini kullanıyorlar. Liderler ve ekipler, gizli ve hassas verilerin yeni şekillerde kullanıldıkça hala korunduğundan emin olmak için veri gizliliği ve güvenliği önlemlerini gözden geçirmek ve geliştirmek isteyecekler. Örneğin, sentetik veri müşterilerin ana özelliklerini taklit etmelidir, ancak bireylere geri izlenemez olmalıdır.
• Yönetişim uygulamak: Yönetim, kurumsal AI olgunluğuna bağlı olarak değişecektir. Ancak, şirketler AI ilkeleri ve politikalarını baştan belirlemelidir. AI modeli kullanımını artırdıkça, AI görevlileri atayabilir; çerçeveler uygulayabilir; hesap verebilirlik ve raporlama mekanizmaları oluşturabilir ve geri bildirim döngüleri ve sürekli iyileştirme programları geliştirebilirler.

Sorumlu AI Programının Kritik Etkinleştiricileri

Peki, sorumlu AI lideri olan şirketleri diğerlerinden ayıran nedir? Onlar:

• AI için bir vizyon ve hedefler oluşturmak: Liderler, AI için vizyonlarını ve hedeflerini ve şirket, müşteriler ve toplum için nasıl fayda sağlayacağını iletiyorlar.
• Beckckettleri ayarlamak: Üst düzey liderler, ekiplere, sorumlu AI çözümleri oluşturmak için doğru beklentileri belirliyor, böylece çözümler tamamlanmadan önce değil, baştan itibaren oluşturuluyor.
• Çerçeve ve süreçleri uygulamak: İş ortakları, şeffaf süreçler ve güvenlik önlemleri ile sorumlu AI çerçeveleri sunuyor. Örneğin, veri gizliliği, adillik ve önyargı kontrolleri, ilk veri hazırlığı, model geliştirme ve sürekli izleme sırasında inşa edilmelidir.
• Alan, endüstri ve AI becerilerine erişim: Ekipler, AI çözümlerinin inovasyonunu hızlandırarak iş rekabetini artırmak istiyor. İş ortaklarına, veri ve AI stratejisi belirleme ve yürütme, müşteri analitiği, pazarlama teknolojisi, tedarik zinciri ve diğer yetenekler gibi ilgili alan ve endüstri becerileri için başvurabilirler. İş ortakları ayrıca, büyük dil modeli (LLM) mühendisliği, geliştirme, operasyonlar ve platform mühendisliği yetenekleri gibi tam spektrum AI becerileri sunabilir, sorumlu AI çerçeveleri ve süreçleri kullanarak tasarlamak, geliştirmek, operasyonel hale getirmek ve üretimleştirmek için çözümler sunabilir.
• Hızlandırıcıya erişim: İş ortakları, geleneksel ve üretken AI pilot projelerinin geliştirme süresini %50’ye kadar azaltan bir AI ekosistemine erişim sunuyor. Şirketler, pazar rekabetlerini artıran dikey çözümler kazanıyor.
• Ekibin benimsemesini ve hesap verebilirliğini sağlamak: Şirket ve iş ortağı ekipleri, yeni politikalar ve süreçler hakkında eğitiliyor. Ayrıca, şirketler, ana politikalara uyumu denetliyor.
• Sonuçları nicel olarak ölçmek için doğru metriklere sahip olmak: Liderler ve ekipler, paydaş katılımını yüksek tutmak için sorumlu AI’nin iş değerine nasıl katkıda bulunduğunu gösteren referanslar ve diğer metrikları kullanıyor.
• AI sistemlerini izlemek: İş ortakları, model izleme hizmetleri sunuyor, sorunları proaktif olarak çözüyor ve güvenilebilir sonuçlar sunuyor.

Şimdi Sorumlu AI İçin Plan Yapın

Şirketiniz AI inovasyonunu hızlandırıyorsa, muhtemelen bir sorumlu AI programına ihtiyacınız vardır. Riskleri azaltmak, programları ve süreçleri olgunlaştırmak ve paydaşlara hesap verebilirlik sağlamak için proaktif olarak hareket edin.

Bir iş ortağı, sorumlu AI ile iş değerini kilitlemenize gereken beceri setlerini, çerçeveleri, araçları ve işbirliklerini sunabilir. Önyargıdan uzak ve adil modelleri dağıtın, kontrolleri uygulayın ve şirket gereksinimlerine uyumu artırın, aynı zamanda yaklaşan düzenlemeler için hazırlanın.