See on fakt: Brasiilia ettevõtted on tehisintellekti oma äristrateegiatesse integreerinud – vähemalt 98% neist, selgub 2024. aasta lõpus läbi viidud uuringust. Probleem on aga selles, et vaid 25% organisatsioonidest on teatanud, et on tehisintellekti rakendamiseks valmis. Ülejäänud kannatavad infrastruktuuri piirangute, andmehalduse ja spetsialiseeritud talentide puuduse all. Kuid see ei tähenda, et ülejäänud 75% ootavad oma projektide edendamiseks ideaalseid tingimusi: vastupidi, need ettevõtted jätkavad tehnoloogia rakendamist.
Probleem on selles, et vaid iga viies ettevõte suudab tehisintellekti oma äritegevusse integreerida – selgub hiljuti Qliki ja ESG koostatud globaalsest aruandest. Lisaks teatas vaid 47% ettevõtetest andmehalduspoliitika rakendamisest. Need arvud on globaalsed – ja poleks üllatav, kui Brasiilia statistika oleks veelgi kõrgem. Ja kuigi tehisintellekti rakendatakse praegu eraldi ettevõtetes ning tehnoloogia „sisenemispunkt” on tavaliselt klienditeenindus, eksisteerivad endiselt finants-, regulatiivsed ja mainega seotud riskid.
Ettevõtted, kes otsustavad tehisintellekti rakendada ilma korraliku ettevalmistuseta, seisavad silmitsi paljude takistustega. Juhtumiuuringud on näidanud, et halvasti hallatud algoritmid võivad põlistada eelarvamusi või kahjustada privaatsust, põhjustades maine- ja rahalist kahju. Tehisintellekti haldamine ei ole ainult tehnoloogiline küsimus, vaid ka teostuse ja hoolsuskohustuse küsimus: ilma hästi määratletud strateegiata kasvavad riskid koos võimalustega – alates privaatsusrikkumistest ja andmete väärkasutamisest kuni läbipaistmatute või kallutatud automatiseeritud otsusteni, mis tekitavad umbusaldust.
Regulatiivne surve ja vastavus: tehisintellekti juhtimise alused
Vajadus tehisintellekti juhtimise järele ei tekkinud ainult äririndel: tekivad uued regulatsioonid ja edusammud on olnud kiired, sealhulgas Brasiilias.
2024. aasta detsembris kiitis Liidu Senat heaks seaduseelnõu 2338/2023 , mis pakub välja tehisintellekti regulatiivse raamistiku koos vastutustundliku kasutamise suunistega. Seaduseelnõus kasutatakse riskipõhist lähenemisviisi , mis sarnaneb Euroopa Liidu lähenemisviisiga, liigitades tehisintellekti süsteeme vastavalt nende potentsiaalile kahjustada põhiõigusi. Liigset riski kujutavad rakendused, näiteks autonoomsete relvade algoritmid või massijälgimisvahendid, keelatakse , generatiivsed ja üldotstarbelised tehisintellekti süsteemid peavad enne turule jõudmist läbima eelneva riskihindamise.
Samuti on kehtestatud läbipaistvusnõuded, näiteks nõudes arendajatelt avalikustamist, kas nad kasutasid mudelite treenimisel autoriõigustega kaitstud sisu. Samal ajal arutatakse riikliku andmekaitseasutuse (ANPD) keskse rolli andmist tehisintellekti haldamise koordineerimisel riigis, kasutades ära olemasolevat andmekaitseraamistikku. Need seadusandlikud algatused annavad märku, et ettevõtetel on peagi selged kohustused tehisintellekti arendamise ja kasutamise osas – alates aruandlustavadest ja riskide maandamisest kuni algoritmilise mõju arvestamiseni.
Ameerika Ühendriikides ja Euroopas on regulaatorid algoritmide kontrolli suurendanud, eriti pärast generatiivsete tehisintellekti tööriistade populaarsust, mis tekitas avaliku arutelu. Tehisintellekti seadus on ELis juba jõustunud ja selle rakendamine peaks lõppema 2. augustil 2026, mil jõustub enamik standardi kohustusi, sealhulgas nõuded kõrge riskiga tehisintellekti süsteemidele ja üldotstarbelistele tehisintellekti mudelitele.
Läbipaistvus, eetika ja algoritmiline vastutus
Lisaks juriidilisele aspektile hõlmab tehisintellekti juhtimine eetilisi ja vastutustundlikke põhimõtteid, mis ulatuvad kaugemale pelgast "seaduste järgimisest". Ettevõtted mõistavad, et klientide, investorite ja kogu ühiskonna usalduse võitmiseks on oluline läbipaistvus tehisintellekti kasutamise osas. See hõlmab mitmete sisemiste tavade vastuvõtmist, näiteks algoritmilise mõju eelnev hindamine, range andmekvaliteedi juhtimine ja sõltumatu mudeli auditeerimine.
Samuti on oluline rakendada andmehalduspoliitikaid, mis filtreerivad ja valivad hoolikalt treeningandmeid, vältides diskrimineerivaid eelarvamusi, mis võivad kogutud teabes esineda.
Kui tehisintellekti mudel on tööle hakanud, peab ettevõte oma algoritme perioodiliselt testima, valideerima ja auditeerima, dokumenteerides kasutatud otsuseid ja kriteeriume. Sellel arvestusel on kaks eelist: see aitab selgitada süsteemi toimimist ja võimaldab vastutust rikke või ebaõige tulemuse korral.
Juhtimine: konkurentsivõimelise väärtusega innovatsioon
Levinud eksiarvamus on, et tehisintellekti juhtimine piirab innovatsiooni. Vastupidi, hea juhtimisstrateegia võimaldab turvalist innovatsiooni, vallandades tehisintellekti täieliku potentsiaali vastutustundlikult. Ettevõtted, kes struktureerivad oma juhtimisraamistikud varakult, saavad riske enne probleemideks muutumist maandada, vältides ümbertegemist või skandaale, mis võiksid projekte edasi lükata.
Seetõttu saavad need organisatsioonid oma algatustest kiiremini suuremat väärtust. Turuandmed kinnitavad seda seost: ülemaailmne uuring näitas, et ettevõtted, kellel on aktiivne juhtkonna järelevalve tehisintellekti juhtimise üle, teatavad täiustatud tehisintellekti kasutamisest tulenevast suuremast finantsmõjust.
Lisaks elame ajal, mil tarbijad ja investorid on üha teadlikumad tehnoloogia eetilisest kasutamisest – ja selle pühendumuse demonstreerimine juhtimisele võib ettevõtet konkurentidest eristada.
Praktikas näitavad küpse juhtimisega organisatsioonid edusamme mitte ainult turvalisuse, vaid ka arendustõhususe osas – juhid osutavad tehisintellekti projekti tsükliaja lühenemisele tänu selgetele standarditele algusest peale. See tähendab, et kui privaatsust, selgitatavust ja kvaliteedinõudeid arvestatakse juba disainifaasis varakult, välditakse hiljem kulukaid parandusi.
Seega toimib juhtimine jätkusuutliku innovatsiooni teejuhina, suunates investeeringuid ja lahenduste vastutustundlikku skaleerimist. Ja tehisintellekti algatuste vastavusse viimisega ettevõtte strateegia ja väärtustega tagab juhtimine, et innovatsioon teenib alati laiemaid äri- ja maineeesmärke, mitte ei järgi isoleeritud või potentsiaalselt kahjulikku rada.
Tehisintellekti juhtimisstrateegia väljatöötamine on ennekõike strateegiline samm konkurentsivõimeliseks positsioneerimiseks. Tänapäeva ökosüsteemis, kus riigid ja ettevõtted on tehnoloogilises võidujooksus lukustatud, on teedrajavad need, kes uuendusi teevad enesekindlalt ja usaldusväärselt. Suured ettevõtted, mis loovad tõhusad juhtimissüsteemid, suudavad tasakaalustada riskide maandamist tehisintellekti eeliste maksimeerimisega, selle asemel, et ühte teise nimel ohverdada.
Lõpuks pole tehisintellekti juhtimine enam valikuline, vaid strateegiline kohustus. Suurettevõtete jaoks tähendab juhtimisstrateegia loomine nüüd standardite, kontrollide ja väärtuste määratlemist, mis suunavad tehisintellekti kasutamist lähiaastatel. See hõlmab kõike alates tekkivate eeskirjade järgimisest kuni sisemiste eetika- ja läbipaistvusmehhanismide loomiseni, mille eesmärk on minimeerida riski ja maksimeerida väärtust tasakaalustatud viisil. Need, kes tegutsevad kiiresti, lõikavad kasu järjepideva innovatsiooni ja kindla maine näol, positsioneerides end üha enam tehisintellekti poolt juhitud turul.
