Bandingkan Hasil AI dengan Manual: Evaluasi dan identifikasi pola bias, anomali, atau prediksi yang salah dari hasil AI.
Perbaiki Kekurangan & Tambah Data Pelatihan AI: Perbaiki parameter model AI yang menghasilkan prediksi tidak akurat dan tambahkan data pelatihan baru untuk memperbaiki algoritma model. Lakukan iterasi hingga AI lebih stabil untuk mengelola berbagai situasi.
Evaluasi Kesiapan Tim: Lakukan simulasi akhir dengan skenario dunia nyata untuk menilai performa sistem dan uji respon tim terhadap situasi yang tidak terduga, seperti serangan siber atau anomali data.
Membangun Tata Kelola AI yang Etis dan Efektif
Kemampuan AI dapat dioptimalkan untuk pengambilan keputusan, bahkan menciptakan inovasi baik untuk internal tim maupun perusahaan. Namun, untuk memanfaatkan potensi ini secara maksimal, perusahaan perlu memastikan bahwa AI diterapkan dengan etika yang kuat dan tata kelola data yang efektif.
Investasi dalam upskilling terkait keamanan data, kepatuhan regulasi, dan transparansi sistem AI memegang peranan penting. Dengan tim yang terlatih dan strategi tata kelola yang matang, perusahaan dapat membangun kepercayaan publik, mengelola risiko, dan memaksimalkan nilai bisnis dari AI, sekaligus memimpin perubahan di era digital yang semakin kompetitif.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H
