AI meningkatkan jangkauan setiap keputusan yang didukungnya, termasuk yang salah. Data yang buruk dapat menyebar melalui alur kerja otomatis, kepemilikan yang tidak jelas dapat menunda intervensi, dan kontrol yang terlambat dapat menghentikan solusi yang menjanjikan untuk skala.
Apa yang dulu memengaruhi laporan terisolasi kini dapat memengaruhi pelanggan, karyawan, operasional, dan hasil regulasi. Kami membangun kepercayaan terhadap cara data dan AI dikelola sejak awal dengan memperkuat kualitas, kepemilikan, kontrol, dan praktik AI yang bertanggung jawab agar organisasi dapat berkembang dengan percaya diri.
Meningkatkan kepercayaan terhadap data dan penggunaan AI
Memperjelas kepemilikan dan akuntabilitas
Tingkatkan kualitas dan konsistensi data penting
Kelola risiko regulasi, operasional, dan model
Skalakan AI yang bertanggung jawab dengan percaya diri
01
Perkenalkan praktik kepemilikan dan siklus hidup yang menjaga data tetap berguna, mudah diakses, dan dikelola dengan baik di seluruh organisasi.
02
Ciptakan tata kelola yang dapat diterapkan secara praktis, dengan kebijakan, standar, hak keputusan, dan kontrol operasional yang jelas.
03
Temukan dan atasi masalah kualitas yang merusak pelaporan, keputusan, pengalaman pelanggan, dan kinerja AI.
04
Tanamkan pengamanan dan pengawasan yang tepat sepanjang siklus hidup AI, mulai dari penilaian awal hingga penerapan dan penggunaan berkelanjutan.
Penggerak dalam mendorong gagasan dan penelitian untuk menciptakan inovasi
Data terpercaya dan AI berarti bahwa informasi dan keputusan yang membentuk sistem dapat diandalkan, diatur, dapat dijelaskan, aman, dan digunakan dengan tepat. Kepercayaan bukanlah satu sertifikasi atau kontrol tunggal. Hal ini berasal dari kepemilikan yang jelas, manajemen data yang efektif, tata kelola yang proporsional, metode yang transparan, pemantauan berkelanjutan, dan kemampuan untuk mengidentifikasi serta menangani masalah ketika terjadi.
Tata kelola data mendefinisikan akuntabilitas, hak keputusan, kebijakan, standar, dan kontrol untuk data. Manajemen data menerapkan ekspektasi tersebut di berbagai aktivitas seperti kualitas, metadata, akses, garis keturunan, siklus hidup, dan data induk. Tata kelola menetapkan aturan dan kepemilikan. Manajemen menyediakan proses dan kemampuan yang diperlukan untuk menerapkannya secara konsisten dalam operasi sehari-hari.
Model dan agen AI dapat memperbesar masalah dalam data yang mereka gunakan. Data yang tidak lengkap, usang, bias, duplikat, atau tidak terdefinisi dengan baik dapat menyebabkan output yang tidak dapat diandalkan dan keputusan yang lemah dalam skala besar. Kualitas data untuk AI harus mempertimbangkan tidak hanya akurasi, tetapi juga relevansi, asal-usul, representativitas, ketepatan waktu, dan apakah data tersebut sesuai untuk penggunaan yang dimaksudkan.
Manajemen data induk menciptakan catatan yang konsisten dan diatur untuk entitas penting seperti pelanggan, produk, pemasok, karyawan, atau lokasi. Aplikasi ini menyelesaikan definisi yang bertentangan dan duplikat antar sistem sehingga tim dan aplikasi AI dapat bekerja dari tampilan bersama. Ini mendukung pelaporan, personalisasi, otomatisasi, pengambilan keputusan, dan koordinasi operasional yang lebih andal antar fungsi.
AI yang bertanggung jawab membutuhkan prinsip yang jelas, kepemilikan, klasifikasi risiko, kontrol data, pengujian, dokumentasi, penjelasan, pengawasan manusia, pemantauan, dan respons insiden. Fondasi ini sebaiknya dirancang ke dalam siklus hidup AI, bukan ditambahkan saat persetujuan. Kontrol yang tepat harus mencerminkan kasus penggunaan, potensi dampaknya, regulasi yang berlaku, dan selera risiko organisasi sendiri.
Kepercayaan dan kecepatan meningkat bersamaan ketika persyaratan jelas, bukti dapat digunakan kembali, dan kontrol proporsional terhadap risiko. Definisi umum, produk data yang disetujui, pemeriksaan kualitas otomatis, dokumentasi standar, dan jalur tinjauan yang sudah mapan mengurangi pekerjaan berulang. Membawa tim tata kelola ke dalam desain sejak awal juga membantu tim pengiriman menangani masalah sebelum menjadi hambatan mahal untuk penerapan.
"*" menunjukkan kolom yang wajib diisi