Künstlig intelligens (KI) ses ofta som en revolutionerande teknik som kan ge effektivitet, precision och öppna nya strategiska möjligheter. Men samtidigt som företagen drar nytta av AI:s fördelar, uppstår också en kritisk och ibland försummad utmaning: algoritmisk rättvisa. Dolda fördomar i dessa system kan inte bara äventyra effektiviteten i affärsbesluten utan också orsaka betydande juridiska, etiska och sociala konsekvenser.
Närvaron av algoritmiska bias kan förklaras av själva AI:ns natur, särskilt inom maskininlärning. Modeller tränas med historiska data, och när dessa data speglar fördomar eller sociala snedvridningar, tenderar algoritmerna naturligt att fortsätta dessa bias. Förutom bias i informationen kan själva algoritmen orsaka en obalans i viktningen av faktorer, eller i de data som används som proxy, det vill säga data som ersätter den ursprungliga informationen men inte är idealiska för den analysen.
Ett emblematiskt exempel på detta fenomen finns i användningen av ansiktsigenkänning, särskilt i känsliga sammanhang som offentlig säkerhet. Flera brasilianska städer har infört automatiserade system för att öka effektiviteten i polisinsatser, men analyser visar att dessa algoritmer ofta gör betydande fel, särskilt när de identifierar personer från specifika etniska grupper, som svarta personer. Forskning av forskaren Joy Buolamwini vid MIT visade att kommersiella algoritmer har felprocent över 30 % för svarta kvinnor, medan den för vita män sjunker drastiskt till mindre än 1 %.
Brasiliansk lagstiftning: mer stränghet i framtiden
I Brasil, utöver den allmänna dataskyddslagen (LGPD) är också den juridiska ramen för AI (Lagförslag nr 2338/2023) under behandling, vilken fastställer allmänna riktlinjer för utveckling och tillämpning av AI i landet.
Även om det ännu inte är godkänt, signalerar detta lagförslag redan rättigheter som företagen ska respektera, såsom: rätten till förhandsinformation (att informera när användaren interagerar med ett AI-system), rätten till förklaring av automatiserade beslut, rätten att bestrida algoritmiska beslut och rätten till icke-diskriminering på grund av algoritmiska bias.
Dessa punkter kräver att företag inför transparens i generativa AI-system (till exempel att tydligt ange när en text eller ett svar har genererats av en maskin) och mekanismer för granskning för att förklara hur modellen kom fram till ett visst resultat.
Algoritmisk styrning: lösningen på snedvridningar
För företag går algoritmiska bias utöver den etiska sfären och blir viktiga strategiska problem. Biaserade algoritmer har potential att förvränga viktiga beslut i interna processer som rekrytering, kreditgivning och marknadsanalys. Till exempel kan en filialprestandaanalysalgoritm som systematiskt överskattar stadsområden till nackdel för perifera områden (på grund av ofullständiga data eller fördomar) leda till felriktade investeringar. Sådana dolda bias undergräver effektiviteten av datadrivna strategier, vilket får chefer att fatta beslut baserade på delvis felaktig information.
Dessa bias kan korrigeras, men de kommer att bero på en algoritmisk styrningsstruktur, med fokus på datadiversitet, transparens i processerna och inkludering av mångsidiga och tvärvetenskapliga team i teknikutvecklingen. Genom att investera i mångfald i de tekniska teamen kan företag till exempel snabbare identifiera potentiella källor till bias, säkerställa att olika perspektiv beaktas och att fel upptäcks i ett tidigt skede.
Dessutom är användningen av kontinuerlig övervakningsverktyg avgörande. Dessa system hjälper till att upptäcka algoritmiska biasavvikelser i realtid, vilket möjliggör snabba justeringar och minimerar negativ påverkan.
Transparens är en annan viktig praxis för att minska bias. Algoritmer bör inte fungera som svarta lådor, utan som tydliga och förklarbara system. När företag väljer att vara transparenta vinner de förtroende från kunder, investerare och regleringsmyndigheter. Transparensen underlättar externa revisioner och främjar en kultur av delat ansvar i AI-styrningen.
Andra initiativ inkluderar anslutning till ramverk och certifieringar för ansvarsfull AI-styrning. Det inkluderar att skapa interna etikkommittéer för AI, fastställa företagsriktlinjer för dess användning och anta internationella standarder. Till exempel hjälper ramverk som: ISO/IEC 42001 (AI-ledningssystem), ISO/IEC 27001 (information security) och ISO/IEC 27701 (integritet) att strukturera kontroller i de dataprocesser som används av generativ AI. Ett annat exempel är de rekommenderade praxis som fastställts av NIST (National Institute of Standards and Technology) i USA, som vägleder hanteringen av algoritmisk risk, inklusive upptäckt av bias, datakvalitetskontroller och kontinuerlig övervakning av modeller.
Specialiserade konsultföretag spelar en strategisk roll i denna situation. Med expertis inom ansvarsfull artificiell intelligens, algoritmstyrning och regulatorisk efterlevnad hjälper dessa företag organisationer inte bara att undvika risker utan också att omvandla rättvisa till en konkurrensfördel. Dessa konsultföretags verksamhet sträcker sig från detaljerade riskbedömningar till utveckling av interna policyer, inklusive företagsutbildningar om AI-etik, för att säkerställa att team är förberedda att identifiera och motverka möjliga algoritmiska fördomar.
På så sätt är mitigeringen av algoritmiska bias inte bara en förebyggande åtgärd utan en strategisk metod. Företag som bryr sig om algoritmisk rättvisa visar socialt ansvar, stärker sitt rykte och skyddar sig mot rättsliga sanktioner och offentliga kriser. Opartiska algoritmer tenderar att erbjuda mer precisa och balanserade insikter, vilket ökar effektiviteten i affärsbeslut och stärker organisationernas konkurrensposition på marknaden.
Av Sylvio Sobreira Vieira, VD och chef för konsultverksamheten på SVX Consultoria
