Činjenica je: kompanije u Brazilu su uključile vještačku inteligenciju u svoje poslovne strategije - najmanje 98% njih, prema istraživanju provedenom krajem 2024. godine. Problem je, međutim, što je samo 25% organizacija izjavilo da je spremno za implementaciju vještačke inteligencije. Preostale pati od ograničenja infrastrukture, upravljanja podacima i nedostatka specijaliziranih talenata. Ali to ne znači da preostalih 75% čeka idealne uslove za unapređenje svojih projekata: naprotiv, ove kompanije nastavljaju implementirati tehnologiju.
Problem je što samo jedna od pet kompanija uspijeva integrirati umjetnu inteligenciju u svoje poslovanje - prema nedavno objavljenom globalnom izvještaju koji je pripremio Qlik u partnerstvu s ESG-om. Nadalje, samo 47% kompanija izjavilo je da implementira politike upravljanja podacima. Ove brojke su globalne - i ne bi bilo iznenađujuće da je brazilska statistika još veća. I iako se umjetna inteligencija trenutno primjenjuje izolirano, a "ulazna tačka" tehnologije je obično korisnička služba, finansijski, regulatorni i reputacijski rizici i dalje postoje.
Kompanije koje se odluče za implementaciju umjetne inteligencije bez odgovarajuće pripreme suočavaju se s mnogim preprekama. Studije slučaja su pokazale da loše upravljani algoritmi mogu održavati predrasude ili ugroziti privatnost, što rezultira reputacijskom i finansijskom štetom. Upravljanje umjetnom inteligencijom nije samo tehnološko pitanje, već i pitanje izvršenja i dubinske analize: bez dobro definirane strategije, rizici rastu u skladu s prilikama - od kršenja privatnosti i zloupotrebe podataka do neprozirnih ili pristrasnih automatiziranih odluka koje stvaraju nepovjerenje.
Regulatorni pritisak i usklađenost: Osnove upravljanja umjetnom inteligencijom
Potreba za uspostavljanjem upravljanja umjetnom inteligencijom nije proizašla samo iz poslovnog svijeta: pojavljuju se novi propisi, a napredak je brz, uključujući i Brazil.
U decembru 2024. godine, Savezni senat je odobrio Zakon 2338/2023 , kojim se predlaže regulatorni okvir za umjetnu inteligenciju sa smjernicama za odgovornu upotrebu. Zakon usvaja pristup zasnovan na riziku , sličan onome u Evropskoj uniji, klasifikujući sisteme umjetne inteligencije prema njihovom potencijalu da naruše osnovna prava. Aplikacije koje predstavljaju prekomjerni rizik, poput algoritama autonomnog oružja ili alata za masovni nadzor, bit će zabranjene , sistemi umjetne inteligencije opće namjene morati proći prethodne procjene rizika prije nego što dođu na tržište.
Postoje i zahtjevi za transparentnost, na primjer, koji zahtijevaju od programera da otkriju da li su koristili sadržaj zaštićen autorskim pravima prilikom obuke modela. Istovremeno, vode se diskusije o dodjeljivanju centralne uloge Nacionalnom tijelu za zaštitu podataka (ANPD) u koordinaciji upravljanja umjetnom inteligencijom u zemlji, koristeći postojeći okvir za zaštitu podataka. Ove zakonodavne inicijative signaliziraju da će kompanije uskoro imati jasne obaveze u vezi s razvojem i korištenjem umjetne inteligencije - od praksi izvještavanja i ublažavanja rizika do obračuna algoritamskih utjecaja.
U Sjedinjenim Američkim Državama i Evropi, regulatori su pojačali nadzor nad algoritmima, posebno nakon popularizacije generativnih alata umjetne inteligencije, što je izazvalo javnu debatu. Zakon o umjetnoj inteligenciji (AI ACT) je već stupio na snagu u EU, a njegova implementacija bi trebala završiti 2. augusta 2026. godine, kada će se većina obaveza standarda primjenjivati, uključujući zahtjeve za visokorizične AI sisteme i AI modele opće namjene.
Transparentnost, etika i algoritamska odgovornost
Pored pravnog aspekta, upravljanje umjetnom inteligencijom obuhvata etičke i odgovorne principe koji idu dalje od pukog "poštivanja zakona". Kompanije shvataju da je, kako bi se steklo povjerenje kupaca, investitora i društva u cjelini, transparentnost o tome kako se umjetna inteligencija koristi ključna. To podrazumijeva usvajanje niza internih praksi, kao što su prethodna procjena algoritamskog utjecaja, rigorozno upravljanje kvalitetom podataka i nezavisna revizija modela.
Također je ključno implementirati politike upravljanja podacima koje pažljivo filtriraju i odabiru podatke za obuku, izbjegavajući diskriminatorne pristranosti koje mogu biti ugrađene u prikupljene informacije.
Nakon što model umjetne inteligencije postane operativan, kompanija mora provoditi periodična testiranja, validacije i revizije svojih algoritama, dokumentirajući odluke i korištene kriterije. Ovaj zapis ima dvije prednosti: pomaže u objašnjavanju kako sistem funkcionira i omogućava odgovornost u slučaju kvara ili nepravilnog ishoda.
Upravljanje: inovacija s konkurentnom vrijednošću
Uobičajena zabluda je da upravljanje umjetnom inteligencijom ograničava inovacije. Naprotiv, dobra strategija upravljanja omogućava sigurne inovacije, odgovorno otključavajući puni potencijal umjetne inteligencije. Kompanije koje rano strukturiraju svoje okvire upravljanja mogu ublažiti rizike prije nego što postanu problemi, izbjegavajući preradu ili skandale koji bi odgodili projekte.
Kao rezultat toga, ove organizacije brže ostvaruju veću vrijednost od svojih inicijativa. Tržišni dokazi potvrđuju ovu korelaciju: globalno istraživanje je pokazalo da kompanije s aktivnim nadzorom rukovodstva nad upravljanjem umjetnom inteligencijom prijavljuju superiorne finansijske uticaje korištenja napredne umjetne inteligencije.
Nadalje, nalazimo se u vremenu kada su potrošači i investitori sve više svjesni etičkog korištenja tehnologije – a demonstracija ove posvećenosti upravljanju može izdvojiti kompaniju od konkurencije.
U praktičnom smislu, organizacije sa zrelim upravljanjem prijavljuju poboljšanja ne samo u sigurnosti već i u efikasnosti razvoja – rukovodioci ističu smanjenje vremena ciklusa AI projekta zahvaljujući jasnim standardima od samog početka. To jest, kada se zahtjevi za privatnost, objašnjivost i kvalitet uzmu u obzir rano u fazi dizajna, kasnije se izbjegavaju skupe korekcije.
Upravljanje, dakle, djeluje kao vodič za održive inovacije, usmjeravajući gdje investirati i kako odgovorno skalirati rješenja. Usklađivanjem inicijativa za umjetnu inteligenciju s korporativnom strategijom i vrijednostima kompanije, upravljanje osigurava da inovacija uvijek služi širim poslovnim i reputacijskim ciljevima, umjesto da slijedi izoliran ili potencijalno štetan put.
Razvoj strategije upravljanja umjetnom inteligencijom je, prije svega, strateški potez za konkurentsko pozicioniranje. U današnjem ekosistemu, gdje su zemlje i kompanije uhvaćene u tehnološku utrku, oni koji inoviraju s povjerenjem i kredibilitetom prednjače. Velike kompanije koje uspostavljaju efikasne sisteme upravljanja sposobne su uravnotežiti ublažavanje rizika s maksimiziranjem koristi umjetne inteligencije, umjesto da žrtvuju jedno za drugo.
Konačno, upravljanje umjetnom inteligencijom više nije opcionalno, već strateški imperativ. Za velike kompanije, kreiranje strategije upravljanja sada znači definiranje standarda, kontrola i vrijednosti koje će voditi korištenje umjetne inteligencije u narednim godinama. To uključuje sve, od poštivanja novonastalih propisa do stvaranja internih mehanizama etike i transparentnosti, s ciljem minimiziranja rizika i maksimiziranja vrijednosti na uravnotežen način. Oni koji djeluju brzo će ubrati plodove u dosljednim inovacijama i solidnoj reputaciji, pozicionirajući se ispred na tržištu koje je sve više vođeno umjetnom inteligencijom.
