AI merevolusi era intelijen bisnis dan memungkinkan perusahaan menggali lebih dalam wawasan yang diambil dari data mereka. Namun, dengan kemajuan AI ini, upaya mengatasi bias algoritmik menjadi semakin mendesak, yang berisiko menjadi semakin umum seiring dengan meningkatnya kecanggihan AI.
BACA JUGA: Bagaimana AI Mengubah Desain Dashboard
Apa itu Bias Algoritmik?
Bias algoritmik adalah cara algoritme AI memberikan hasil yang tidak adil secara sistematis untuk kelompok tertentu. Hal ini dapat terjadi melalui beberapa cara, termasuk yang berikut ini.
Bias Seleksi
Dalam hal ini, data pelatihan tidak mewakili populasi.
Bias Konfirmasi
Algoritme cenderung menyukai informasi yang menegaskan keyakinan yang ada.
Bias Pengukuran
Data bisa saja salah dalam hal pengumpulan atau pengukuran.
Akibat Bias di BI
Bias dalam BI mungkin mempunyai implikasi yang sangat serius. Wawasan yang bias dapat menyebabkan hal berikut.
Pengambilan Keputusan yang Salah
Data yang bias akan menghasilkan kesimpulan yang salah dan keputusan bisnis yang buruk.
Memperkuat Stereotip
Algoritma yang bias dapat semakin memperparah kesenjangan sosial dan ekonomi yang sudah ada.
Hilangnya Kepercayaan
Jika organisasi diketahui menggunakan AI yang bias, maka kepercayaan publik akan hilang.
Mengurangi Bias pada BI Berbasis AI
Untuk mengurangi bias dalam BI berbasis AI, hal-hal berikut harus diadopsi oleh organisasi.
Data yang Beragam dan Mewakili
- Data pelatihan harus beragam dan mewakili populasi
- Data harus diaudit dan diperbarui secara berkala untuk menghilangkan bias
Algoritma Transparan
- Algoritme yang transparan dan mudah dipahami yang menunjukkan langkah-langkah pengambilan keputusan
- Peninjauan dan audit yang sering untuk mendeteksi bias
Metrik Kewajaran
- Terapkan metrik keadilan yang mengukur bagaimana AI akan memengaruhi berbagai kelompok
- Gunakan metrik ini untuk mengidentifikasi dan memperbaiki bias
Deteksi dan Perbaikan Bias
- Pengawasan manusia yang penting untuk penemuan dan perbaikan bias
- Pelatihan ilmuwan dan analis data dalam penemuan dan mitigasi bias
Pemantauan Berkelanjutan
- Pantau kinerja sistem AI dari waktu ke waktu untuk mendeteksi dan memperbaiki bias yang muncul
- Latih ulang dan perbarui model secara berkala untuk menjaga akurasi dan keadilan
Organisasi akan dapat menggunakan BI yang didukung AI untuk mendorong perubahan positif dibandingkan perubahan negatif jika mereka mengambil langkah proaktif untuk mengatasi masalah ini.
