Dengan kemampuan data analisisnya, AI telah membantu banyak perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat.
Namun, data yang digunakan AI sering kali mencakup informasi sensitif, seperti identitas pengguna dan riwayat transaksi. Jika tidak dikelola dengan baik, risiko bias algoritma, kebocoran data, dan pelanggaran privasi akan semakin besar.
Menurut laporan terbaru dari Statista, pasar AI global diperkirakan tumbuh hingga $826.73 di tahun 2030. Di tengah lonjakan ini, framework tata kelola data yang etis dan efektif menjadi kebutuhan mendesak untuk membangun kepercayaan publik dan memastikan kepatuhan hukum.
Dalam artikel ini, tim RevoU merangkumkan pilar-pilar utama framework AI yang etis dan efektif serta langkah-langkah praktis untuk menerapkannya agar data-data sensitif perusahaan tidak bocor.
Mengapa Tata Kelola Data dalam AI Itu Penting?
1. Mengatasi Bias dan Diskriminasi
AI belajar dari data yang dimasukkan selama proses pelatihan. Jika data tersebut tidak seimbang atau memiliki kecenderungan tertentu (bias), AI akan mereplikasi bias ini dalam keputusan yang diambil.
Misalnya, dalam sektor keuangan. AI yang digunakan untuk menentukan kelayakan pinjaman mungkin memberikan skor kredit yang lebih rendah kepada kelompok tertentu karena data historis yang mencerminkan diskriminasi sosial.
Tanpa tata kelola yang baik dan validasi data, sistem ini akan memperkuat ketidaksetaraan.
2. Melindungi Privasi dan Keamanan Data
AI sering kali mengelola data sensitif seperti Identitas pribadi (KTP, alamat, dan kontak), informasi keuangan (detail rekening dan riwayat transaksi), hingga data medis (catatan kesehatan dan diagnosis).
Tanpa perlindungan yang baik, data ini rentan terhadap peretasan dan penyalahgunaan data. Hal ini tentu bisa merusak reputasi perusahaan dan kepercayaan pelanggan.
