adventtr/E+ via Getty Images
Ikuti ZDNET: Tambahkan kami sebagai sumber pilihan di Google.
**Poin Penting ZDNET**
Lanskap regulasi terus berkembang dan menciptakan tuntutan baru.
Pemimpin bisnis dapat memanfaatkan kepatuhan untuk memandu inovasi AI.
Mitra internal dan eksternal dapat membantu organisasi mencapai hasil.
Demam AI telah memberikan tekanan baru pada pemerintah dan lembaga publik lainnya. Sementara perusahaan berusaha mendapatkan keunggulan kompetitif dari teknologi yang muncul, badan pengatur berupaya menerapkan aturan dan regulasi yang melindungi individu dan data mereka.
Legislasi AI yang paling menonjol adalah AI Act dari Uni Eropa. Namun, firma hukum global Bird & Bird telah mengembangkan AI Horizon Tracker yang menganalisis 22 yurisdiksi dan menampilkan berbagai pendekatan regional.
Baca juga: 5 cara strategi AI Lenovo dapat memberikan hasil nyata untuk Anda juga
Para pemimpin digital dan bisnis harus menemukan cara untuk mematuhi aturan ini. Meskipun kepatuhan bisa menjadi beban, ia tidak harus menjadi hambatan — dan kelima pemimpin bisnis ini memberikan lima cara untuk menggunakan tata kelola sebagai panduan dalam eksplorasi AI.
1. Eksplorasi dalam Batasan
Art Hu, CIO global di Lenovo, menyatakan bahwa tidak ada jawaban tunggal untuk menyeimbangkan inovasi dan tata kelola AI dengan efektif.
“Respons di industri, sektor, dan pemerintah akan bervariasi, kadang sangat berbeda, terkait tanggung jawab Anda,” ujarnya.
Hu mengatakan kepada ZDNET bahwa, sebagai aturan umum, pemimpin bisnis harus memperhatikan aturan dan regulasi mendatang yang harus dipatuhi di era AI.
Baca juga: 5 cara mencegah strategi AI Anda dari kegagalan
“Penalti untuk kesalahan saat ini cukup berat. Risiko ekor yang signifikan muncul dengan cara yang sebelumnya tidak ada,” katanya, sebelum menyarankan agar eksekutif fokus pada eksplorasi AI yang terarah dengan hati-hati.
“Menurut saya, ini kembali ke alat yang dapat Anda bangun dan bagaimana Anda mendorong inovasi, biasanya melalui daftar putih dan semacam sandboxing, di mana Anda berkata, ‘eksplorasi, tapi dalam batasan’, karena Anda tidak ingin eksplorasi menciptakan hasil buruk jangka panjang yang sulit diatasi.”
2. Berkolaborasi dengan Mitra
Paul Neville, direktur digital, data, dan teknologi di lembaga Inggris The Pensions Regulator (TPR), menyarankan bahwa pemimpin bisnis harus menyadari AI sebagai pergeseran zaman, bukan sekadar pembaruan dari cara organisasi menjalankan teknologi saat ini.
“Saya telah menyampaikan ini di beberapa konferensi: Kita sering berasumsi bahwa masa depan hanyalah mengotomatisasi apa yang kita lakukan hari ini, hanya sedikit lebih cepat,” katanya.
“Pertama, pendekatan itu tidak terlalu visioner. Kedua, itu tidak akan menyelesaikan masalah masa kini. Pemimpin visioner harus mampu menggambarkan bagaimana segala sesuatu bisa menjadi berbeda.”
Neville mengatakan kepada ZDNET bahwa eksekutif perintis membantu profesional lain membayangkan masa depan yang lebih baik: “Jika Anda berpikir AI hanya akan sedikit lebih cepat dari saat ini, Anda tidak akan mendapatkan hasil yang diharapkan. Saya rasa ada pola kerja dan peluang yang fundamental berbeda.”
Baca juga: Kesuksesan AI perusahaan ini dibangun dari 5 langkah kunci — lihat cara kerjanya untuk Anda
Di TPR, tim Neville bekerja sama dengan pemerintah Inggris untuk memahami bagaimana aturan baru dapat memandu eksplorasi AI yang efektif.
“Ada undang-undang baru, rancangan undang-undang pensiun, yang memerlukan banyak teknologi dan pengalaman pelanggan baru,” jelasnya.
“Kami bekerja sangat erat dengan pemerintah untuk memastikan kami memberikan layanan digital modern, dan legislasi itu akan membantu kami mencapainya. AI dapat membantu menciptakan sesuatu yang lebih interaktif, menarik, iteratif, dan visual sekaligus. Itulah peluangnya.”
3. Kelola Kasus Khusus
Martin Hardy, direktur portofolio siber dan arsitektur di Royal Mail, meyakini bahwa bisnis dapat menggunakan kepatuhan sebagai jalan untuk mengeksplorasi AI dan mengelola risiko.
“Di bidang siber, kami banyak melakukan pemodelan ancaman, dan sebagian besar cukup generik dan rendah. Di situlah arsitek keamanan kami memberi nilai tambah — dalam kasus-kasus khusus yang unik,” katanya.
“Dengan menggunakan AI untuk menangani 80% pekerjaan, sehingga Anda tidak mulai dari dokumen kosong, dan kami bisa berkata, ‘Oh ya, Anda perlu menerapkan kontrol keamanan ini,’ maka kami dapat memberikan waktu bagi profesional keamanan untuk fokus pada apa yang mungkin terjadi, seperti aktor ancaman tertentu yang kami khawatirkan di sektor kami. Pendekatan itu sangat bernilai.”
Baca juga: Khawatir dengan pemutusan kerja karena AI? 5 cara mengamankan karier Anda — sebelum terlambat
Hardy mengatakan kepada ZDNET bahwa pemimpin bisnis juga harus menyadari risiko bergantung pada AI dan teknologi berbasis data. Pesannya jelas: Gunakan AI, tetapi dengan hati-hati.
“Dengan memasukkan semua data ke dalam sistem Anda, jika model AI diretas, penyerang memiliki cetak biru tentang semua kelemahan Anda,” ujarnya.
“Jadi, ini situasi dilematis — jika Anda tidak menggunakan AI, orang lain akan melakukannya, dan Anda tertinggal. Jika Anda menggunakannya, dan tidak hati-hati, Anda bisa termasuk yang terkena imbas serangan.”
4. Kembangkan Hubungan Kunci
Ian Ruffle, kepala data dan insight di spesistis darurat mobil RAC Inggris, menyatakan bahwa mengelola keseimbangan antara tata kelola dan inovasi adalah soal budaya internal.
“Semuanya kembali ke orang,” katanya. “Menurut saya, kesuksesan adalah tentang menerapkan teknologi yang tepat, tetapi juga penggunaan yang sesuai — dan itu semua tentang memiliki orang yang tepat.”
Ruffle mengatakan kepada ZDNET bahwa pemimpin senior tidak bisa diharapkan memahami setiap ancaman atau risiko hingga tingkat granular, sehingga membangun budaya yang kuat sangat penting, terutama saat bekerja sama dengan spesialis internal terpercaya.
Baca juga: Gemini vs. Copilot: Saya bandingkan alat AI ini dalam 7 tugas sehari-hari, dan ada pemenang jelas
“Anda harus memberdayakan orang untuk peduli pada individu yang diwakili oleh data ini,” tegasnya.
“Itu hal budaya bagi saya. Mengembangkan hubungan dengan petugas perlindungan data dan tim keamanan informasi hampir lebih penting dalam jangka panjang daripada terus maju menggunakan teknologi paling modern.”
Singkatnya, menyeimbangkan tata kelola dan inovasi itu rumit — dan menjaga peran manusia dalam proses sangat kritis untuk sukses.
“Anda harus berjalan di atas tali,” kata Ruffle. “Itulah sebabnya organisasi memerlukan ‘rasa manusia’ untuk memikirkan masalah ini secara efektif.”
5. Ajukan Pertanyaan Krusial
Erik Mayer, kepala klinis informasi transformasi di Imperial College London dan Imperial College Healthcare NHS Trust, mengatakan bahwa profesional yang menggunakan data untuk proyek AI harus berhati-hati agar upaya mereka mematuhi tata kelola tidak menciptakan masalah baru: “Jika Anda membersihkan data secara berlebihan, Anda mungkin akan membiasakan AI. Itu masalahnya.”
Untuk mengatasi tantangan ini, Mayer mengatakan timnya menjaga dialog rutin dengan otoritas regulasi, berfokus pada jawaban untuk pertanyaan kunci. “Apa KPI yang Anda butuhkan untuk suatu kumpulan data guna mendukung persetujuan regulasi AI, memastikan AI berfungsi sebagaimana dimaksud saat diterapkan di dunia nyata? Bagaimana kualitas datanya? Berapa duplikat, berapa nilai yang hilang? Apa definisi data sebenarnya?”
Baca juga: Cloud-native computing siap meledak, berkat pekerjaan inferensi AI
Pelajaran bagi pemimpin digital lain adalah bahwa upaya membersihkan data untuk proyek baru bisa tanpa sengaja menghilangkan variabel yang berguna di masa depan. Mayer menyarankan profesional lain untuk mengambil langkah proaktif.
“Pada akhirnya, Anda menginginkan data dalam bentuk paling mentah. Namun, ketika Anda harus membersihkan atau mengubahnya, Anda harus tahu persis bagaimana Anda mengubah dan mendokumentasikannya,” jelasnya.
“Itu elemen fundamental. Itulah bagian yang harus kami lakukan dengan benar. Orang harus mempertimbangkan bagaimana mereka bisa berkata, ‘Ya, ini aman untuk diimplementasikan.’ Dan kesuksesan jangka panjang bergantung pada validasi berkelanjutan.”