Tim ilmu data terbaik Anda telah menghabiskan waktu enam bulan untuk membangun model yang memprediksi churn pelanggan dengan akurasi 90%. Itu ada di server, tidak digunakan. Mengapa? Karena terlalu lama terjebak dalam antrian review risiko, menunggu persetujuan komite yang tidak memahami model stokastik. Hal ini bukanlah sebuah hipotesis, melainkan kenyataan sehari-hari di sebagian besar perusahaan besar. Dalam AI, model bergerak dengan kecepatan Internet. Perusahaan tidak melakukan itu. Setiap beberapa minggu, rangkaian model baru muncul, rantai alat sumber terbuka berubah, dan seluruh praktik MLOps ditulis ulang. Namun di sebagian besar perusahaan, segala sesuatu yang berhubungan dengan AI dalam produksi harus melalui tinjauan risiko, jalur audit, dewan manajemen perubahan, dan model persetujuan risiko. Hasilnya adalah kesenjangan yang semakin lebar: komunitas riset semakin cepat; Kios perusahaan. Kesenjangan ini bukanlah masalah besar seperti “AI akan mengambil pekerjaan Anda.” Hal ini lebih tenang dan lebih mahal: hilangnya produktivitas, penyebaran AI bayangan, pengeluaran ganda, dan penarikan kepatuhan yang mengubah proyek percontohan yang menjanjikan menjadi bukti konsep yang abadi.

Angka-angka tersebut menyatakan bagian tenang dengan lantang

Dua tren bertabrakan. Pertama, kecepatan inovasi: Industri kini menjadi kekuatan dominan, yang memproduksi sebagian besar model AI yang terkenal Laporan Indeks Kecerdasan Buatan Universitas Stanford tahun 2024. Masukan penting untuk inovasi ini terakumulasi pada tingkat yang bersejarah, dengan kebutuhan komputasi pelatihan yang meningkat dua kali lipat dengan cepat setiap beberapa tahun. Kecepatan ini memastikan perubahan model dan segmentasi alat yang cepat. Kedua, adopsi institusional semakin cepat. Menurut IBM, 42% perusahaan adalah tingkat perusahaan Kami secara aktif menerapkan AI, dan banyak orang yang secara aktif menjelajahinya. Namun, survei yang sama menunjukkan bahwa peran tata kelola baru saja diformalkan, sehingga banyak perusahaan harus menyesuaikan kendali pasca penerapannya. Lapisan pada organisasi baru. Kewajiban bertahap dari undang-undang AI Uni Eropa telah dipenuhi, dengan sudah aktifnya pelarangan risiko yang tidak dapat diterima, dan kewajiban transparansi untuk tujuan umum AI (GPAI) akan diterapkan pada pertengahan tahun 2025, dengan aturan-aturan berisiko tinggi yang akan dipatuhi. Brussel telah menegaskan bahwa tidak akan ada jeda. Jika pemerintah Anda belum siap, peta jalan Anda akan siap.

Tantangan sebenarnya bukanlah pemodelan, tapi audit

Di sebagian besar organisasi, langkah paling lambat bukanlah menyempurnakan model; Ini membuktikan bahwa model Anda mengikuti pedoman tertentu. Tiga gesekan mendominasi:

1. Hutang Audit: Kebijakan ditulis untuk firmware, bukan model acak. Anda dapat mengirimkan layanan mikro menggunakan pengujian unit; Anda tidak dapat “menguji unit” keadilan tanpa akses terhadap data, rasio, dan pemantauan berkelanjutan. Jika kontrol tidak disetel, balon revisi akan ditampilkan.

2. . Kelebihan MRM: Model manajemen risiko (MRM), sebuah sistem rumit di perbankan, menyebar melampaui bidang keuangan – dan sering kali diterjemahkan secara harfiah, bukan secara fungsional. Memeriksa penjelasan dan pengelolaan data masuk akal; Menerapkan semua chatbot yang meningkatkan pemulihan melalui dokumentasi metode risiko kredit tidak akan berhasil.

3. Proliferasi Shadow AI: Tim mengadopsi AI vertikal dalam alat SaaS tanpa pengawasan terpusat. Tampaknya cepat – sampai audit ketiga menanyakan siapa pemilik klaim, di mana inklusinya, dan bagaimana cara membatalkan data. Sprawl adalah ilusi kecepatan. Integrasi dan tata kelola adalah kecepatan jangka panjang.

Kerangka kerja ada, tetapi tidak berfungsi secara default

Kerangka Kerja Manajemen Risiko NIST AI adalah bintang utara yang kuat: Kelola, Rencanakan, Ukur, Kelola. Hal ini bersifat sukarela, mudah beradaptasi dan sesuai dengan standar internasional. Tapi itu adalah sebuah rencana, bukan sebuah bangunan. Perusahaan masih memerlukan katalog kendali nyata, model bukti, dan alat yang mengubah prinsip menjadi tinjauan berulang. Demikian pula, undang-undang UE tentang AI menetapkan tenggat waktu dan tugas. Hal ini tidak menstabilkan rekaman model Anda, mengomunikasikan garis keturunan kumpulan data Anda, atau menyelesaikan pertanyaan kuno tentang siapa yang menandatangani kontrak ketika akurasi dan bias diselaraskan. Ini akan segera terjadi padamu.

Apa yang dilakukan oleh perusahaan pemenang secara berbeda

Para pemimpin yang saya lihat mampu menutup kesenjangan kecepatan tidak mengejar setiap model; Mereka memasuki rutinitas produksi. Lima gerakan muncul berulang kali:

1. Mengisi bidang kendali, bukan memo: mengkodifikasi tata kelola sebagai kode. Buat perpustakaan atau layanan mikro yang menerapkan hal-hal yang tidak dapat dinegosiasikan: kumpulan data diperlukan, kit penilaian dilampirkan, tingkat risiko dipilih, pemeriksaan PII diperlukan, dan diperlukan manusia yang terlibat (jika diperlukan). Jika proyek tidak dapat memenuhi pemeriksaan, maka proyek tidak akan dapat dipublikasikan.

2. Pola pra-persetujuan: Persetujuan arsitektur referensi – “GPAI dengan Retrieval Augmented Generation (RAG) pada penyimpanan vektor yang disetujui”, “Model tabular berisiko tinggi dengan penyimpanan fitur Persetujuan yang diinformasikan mengalihkan tinjauan dari diskusi ad hoc ke pencocokan pola. (Auditor Anda akan berterima kasih.)

3. Kategorikan tata kelola Anda berdasarkan risiko, bukan berdasarkan tim: Kaitkan kedalaman tinjauan dengan kepentingan kasus penggunaan (keselamatan, keuangan, hasil terstruktur). Asisten penyalin pemasaran tidak harus menghadapi tantangan yang sama seperti arbiter pinjaman. Tinjauan yang proporsional terhadap risiko dapat dipertahankan dan dilakukan dengan cepat.

4. Ciptakan tulang punggung “bukti sekali, gunakan kembali di mana saja”: memusatkan kartu formulir, hasil penilaian, lembar data, templat instan, dan testimoni vendor. Setiap audit berikutnya harus dimulai dari 60% karena Anda telah membuktikan bagian-bagian umumnya.

5. Jadikan audit produktif: Berikan peta jalan yang nyata pada hukum, risiko, dan kepatuhan. Dasbor alat yang menampilkan: model dalam produksi berdasarkan tingkat risiko, penilaian ulang yang akan datang, insiden, dan sertifikat penyimpanan data. Jika audit bersifat mementingkan diri sendiri, maka teknik dapat memberikan layanannya.

Ritme kerja saya selama 12 bulan ke depan

Jika Anda serius ingin mengejar ketinggalan, pilih kursus tata kelola selama 12 bulan:

• Kuadran 1: Siapkan portofolio AI minimum (model, kumpulan data, klaim, penilaian). Merumuskan tingkat risiko dan pemetaan pengendalian yang konsisten dengan fungsi NIST AI RMF; Publikasikan dua templat yang telah disetujui sebelumnya.

• Kuadran 2: Ubah kontrol menjadi saluran (pemindaian CI untuk penilaian, pembersihan data, kartu formulir). Ubah dua tim Shadow AI yang bergerak cepat menjadi AI platforming dengan menjadikan jalan beraspal lebih mudah daripada jalan samping.

• Q3: Uji coba tinjauan gaya GxP (standar dokumentasi ilmu hayati yang ketat) untuk satu kasus penggunaan berisiko tinggi; Otomatiskan pengambilan bukti. Memulai analisis kesenjangan dalam undang-undang AI UE jika undang-undang tersebut menyentuh Eropa; Tetapkan pemilik dan tenggat waktu.

• Kuadran 4: Perluas katalog pola Anda (RAG, inferensi batch, prediksi aliran). Meluncurkan dasbor risiko/kepatuhan. Gabungkan SLA tata kelola ke dalam sasaran dan sasaran utama Anda. Pada titik ini, Anda belum memperlambat inovasi, Anda telah menstandarkannya. Komunitas riset dapat terus bergerak dengan kecepatan cahaya; Anda dapat terus melakukan pengiriman dengan kecepatan perusahaan – tanpa antrean audit menjadi jalur penting Anda.

Keunggulan kompetitif bukanlah model selanjutnya, namun merupakan next mile

Sangat menggoda untuk mengejar papan peringkat setiap minggunya. Namun ciri yang bertahan lama adalah jarak antara kertas dan produksi: platform, pola, bukti. Inilah yang tidak dapat ditiru pesaing Anda dari GitHub, dan ini adalah satu-satunya cara untuk mempertahankan kecepatan tanpa menggantikan kepatuhan dengan kekacauan. Dengan kata lain: jadikan aturan sebagai minyak, bukan pasir.

Jayachander Reddy Kandakatla adalah Insinyur Operasi Pembelajaran Mesin Senior (MLOps) di Ford Motor Credit Company.

Tautan sumber