Penggunaan AI generatif di bisnis semakin meluas dan menimbulkan tantangan baru terhadap kepercayaan konsumen.
Jika model AI dilatih dengan data berkualitas rendah atau penggunaan data sensitif di sistem yang rentan tentu ada risiko besar yang menghantui, seperti kerugian reputasi hingga kehilangan pendapatan.
Oleh karena itu, semakin banyak organisasi yang mulai menerapkan kebijakan data hygiene yang ketat untuk melindungi data pelanggan di perusahaan.
Data hygiene mengacu pada praktik membersihkan, memantau, dan mengevaluasi data agar tetap akurat dan aman. Sayangnya, riset menunjukkan hanya 27% bisnis yang secara rutin mengevaluasi bias pada proses pengumpulan data dan hanya 17% yang memiliki komite tata kelola data.
Di tengah meningkatnya kekhawatiran terhadap misinformasi dan serangan siber, kontrol yang lebih ketat terhadap pengelolaan data menjadi hal yang tidak bisa diawar lagi.
Meningkatkan kontrol terhadap data pipeline
Pasaruntuk pengelolaan data pipeline diperkirakan mencapat USD 45,6 miliar pada 2030. Auditor rutin pada pipeline data membantu bisnis mendeteksi anomali, seperti data rusak, tidak lengkap atau duplikasi sebelum berdampak pada model AI.
Lebih dari sekadar mendeteksi kesalahan, audit juga membuka peluang untuk mengoptimalkan sumber data agar tetap relevan, beragam, dan bebas bias. Ini penting untuk menjaga kepercayaan pelanggan serta memastikan hasil analisis dan rekomendasi AI tetap akurat dan etis.
Kepemimpinan dan kolaborasi dalam inisiatif data hygiene
Penerapan data hygiene yang efektif membutuhkan kolaborasi lintas tim dan kepemimpinan yang kuat. Banyak organisasi kini menunjuk komite atau eksekutif khusus untuk mengawasi tata kelola data dan risiko AI.
Peran mereka bukan hanya memastikan kepatuhan, tetapi juga membangun budaya data-aware di seluruh organisasi mulai dari tim yang mengumpulkan data pelanggan hingga pengambil keputusan yang memanfaatkan hasil analisis AI.
Ketika setiap orang mampu mengenali potensi anomali data dan bertindak cepat, perusahaan bisa mencegah masalah reputasi sebelum terjadi.
Baca juga:
Bagaimana Agentic AI Mengubah Cara Bisnis Beroperasi?
Bagaimana AI Mengubah Cara Bisnis Membangun Pengalaman Pelanggan?
Menumbuhkan transparansi melalui Explainable AI (XAI)
Kualitas data yang didapatkan perusahaan sering kali bervariasi. Jika data ini dikelola tanpa transparansi, maka kesalahan kecil saja dapat menimbulkan dampak yang besar.
Oleh karena itu, banyak perusahaan yang mulai mengadopsi Explainable AI (XAI), yang berperan sebagai kerangka dalam menjelaskan bagaimana sistem AI mengambil keputusan.
Dengan XAI, organisasi dapat menelusuri proses data, menilai akurasi sumbernya, dan memahami alasan di balik hasil yang diberikan AI. Transparansi ini tidak hanya meningkatkan kepercayaan internal, tapi juga memperkuat keyakinan konsumen terhadap penggunaan AI yang etis dan aman.
Selain manfaat reputasi, penerapan XAI terbukti berpotensi meningkatkan pendapatan dan profit hingga 10%, karena kejelasan dan akuntabilitas mendorong kepercayaan pasar yang lebih besar.
Menyatukan manusia, proses, dan teknologi
Untuk membangun strategi data hygiene yang berkelanjutan, perusahaan perlu menyatukan tiga elemen penting yaitu, manusia, proses, dan teknologi.
Di era yang serba AI, mulai banyak karyawan ingin meningkatkan keterampilan analitiknya seiring beragamnya alat bantu yang semakin canggih juga.
Dengan kebijakan data yang jelas, pelatihan yang konsisten, dan dukungan teknologi yang tepat, organisasi dapat menempatkan diri sebagai pengadopsi AI yang kredibel, etis, dan tepercaya.
Zoho mendukung perjalanan ini melalui rangkaian solusi bisnis cerdas, mulai dari CRM, platform analitik dan BI terlengkap di industri, hingga ekosistem low-code yang kuat untuk membangun aplikasi berbasis data dengan cepat dan aman.
Comments