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Tendência de Dados Tableau 2022 - Ética

Introdução:

Como tendência de dados para o ano de 2022, temos 5 tópicos muito importantes: 

  1. Inteligência Artificial
  2. Ética
  3. Desenvolvimento da Força de Trabalho
  4. Governança Flexível
  5. Patrimônio de Dados
  • Abordaremos à fundo uma de cada delas em cada notícia, sendo hoje Ética.

2) ÉTICA DE DADOS: A formalização de dados éticos e uso de IA torna-se imperativo para as organizações.

As organizações responsáveis ​​criarão proativamente políticas de uso ético, painéis de revisão e muito mais para melhorar as experiências e os resultados de negócios. – Mark Nelson

– Como chegamos aqui

Devido à rápida aceleração da adoção da inteligência artificial (IA) e da confluência de questões globais, não há mais uma abordagem única para dados éticos e uso de IA. As organizações têm a oportunidade de definir proativamente como desenvolvem e usam dados e IA de forma responsável neste mundo digital em rápida evolução. Construir soluções de IA justas e precisas é uma responsabilidade cívica de todas as empresas que agora estão sendo incorporadas ao foco dos legisladores globais 

– O que é uma política de uso ético?

Políticas que descrevem um código de conduta e criam salvaguardas para garantir que o uso de dados de uma organização, tecnologia (incluindo projetos de IA) e serviços sejam éticos, responsáveis ​​e não prejudiquem as pessoas e a sociedade.

VEJA A POLÍTICA DE USO ÉTICO DO SALESFORCE.

Agora, mais do que nunca, a confiança e a transparência devem servir de base para a inovação, o crescimento e o relacionamento com os clientes. As recentes crises de dados nos deram um vislumbre do potencial da tecnologia para prejudicar as pessoas, incluindo reconhecimento facial tendencioso e empréstimos discriminatórios. Essas crises podem levar a expectativas públicas de que as empresas desenvolvam e usem dados com segurança e responsabilidade. Uma pesquisa de 2021 da Cisco descobriu que “72% dos entrevistados acreditam que as organizações têm a responsabilidade de usar a IA apenas de forma responsável e ética”.

Para liderar com ética e integridade, veremos um maior compromisso e responsabilidade corporativos e governamentais por dados transparentes e responsáveis ​​e uso de IA.

“Até 2025, os regulamentos exigirão foco na ética, transparência e privacidade da IA, o que estimulará – em vez de sufocar – a confiança, o crescimento e o melhor funcionamento da IA ​​em todo o mundo.”

– Onde estamos indo

As organizações responsáveis ​​intensificarão e projetarão de forma proativa maneiras inovadoras de verificar e validar o uso responsável com políticas formais de uso ético, auditorias por especialistas terceirizados, criação de painéis internos de revisão e muito mais. Essas inovações éticas melhorarão as experiências e gerarão resultados mais fortes para gerenciar riscos e agregar valor .

À medida que as organizações navegam em suas responsabilidades de uso ético, esperamos ver soluções e experiências mais transparentes de IA e aprendizado de máquina (ML) que elevam o julgamento e a experiência humana . Eles também se vincularão diretamente aos objetivos e fluxos de trabalho de negócios e mitigarão os riscos relacionados com explicabilidade, incluindo preconceito. As organizações começarão a lidar com algoritmos e conjuntos de dados tendenciosos que podem prejudicar pessoas reais e criar erros com riscos negativos, como “dívida ética” como dívida técnica.

Para garantir avanços na inovação sem causar danos, organizações públicas e privadas colaborarão para reformar as políticas de ética. Os parceiros de tecnologia aconselharão os governos sob pressão a usar dados para a tomada de decisões. Por sua vez, as empresas de tecnologia se posicionarão para garantir que sua tecnologia seja usada com responsabilidade por todos, incluindo instituições governamentais. (Por exemplo, proibimos o reconhecimento facial na Salesforce como parte de nosso compromisso com a igualdade.)

Em todos os casos de uso – seja automatizando uma tarefa com IA ou colaborando usando IA para tomar melhores decisões – devemos entender o que as máquinas estão fazendo para evitar erros, tomar decisões éticas e entender os dados. Isso continuará sendo crítico para as organizações em 2022.

“Sem o uso ético e responsável, as estratégias de dados e as soluções de IA podem funcionar tecnicamente, mas podem não fornecer o resultado esperado.”

Mas entender os dados – e usá-los com responsabilidade – requer alfabetização básica de dados ou habilidades de dados. E agora estamos chegando a um ponto em que a falta de alfabetização de dados cria riscos desnecessários. Embora muito precise ser feito para tornar os dados e a tecnologia éticos parte de nossas vidas e decisões diárias, os investimentos valem a pena: o resultado final será um futuro mais ético e equitativo para todos, em todos os lugares.

– Recomendações

1. Projete políticas de gerenciamento de dados e riscos com dados éticos e diretrizes de IA. Regulamentos e estratégias de dados existentes e elaborados nos EUA , Reino Unido , UE e além protegem as pessoas contra o uso tendencioso e ilegítimo de seus dados privados. Liderar com ética, definir códigos de conduta ética, gerenciar proativamente a legislação, manter a conformidade e mitigar riscos.

 

2. Crie comitês de ética internos ou contrate especialistas terceirizados para ajudar na revisão e auditoria. Os painéis de ética da IA ​​ajudarão as organizações a cumprir os regulamentos em evolução e a criar e avaliar soluções inovadoras para abordar ainda mais o preconceito e a precisão em seus dados.

“As empresas que estão desenvolvendo IA criarão cada vez mais suas próprias ofertas de Ética como Serviço (EaaS) […] Veremos uma corrida para contratar especialistas em IA para se adequarem aos novos regulamentos, tornando os especialistas em ética em IA ainda mais procurados do que os desenvolvedores de IA”

3. Construir tecnologia intencionalmente transparente ou IA explicável, inserindo pontos de contato humanos e revisões ao longo do processo. Alinhe dados e tecnologia com valores humanos e ética para construir transparência ou explicabilidade e garantir experiências confiáveis. Considere proativamente a ética durante os ciclos de desenvolvimento para evitar um ciclo interminável de atualização tecnológica.

– Recursos

Obtenha o kit de ferramentas Salesforce Build with Intention para ajudá-lo a entender seu trabalho por meio de uma lente de ética, acessibilidade e inclusão.

Mergulhe no Modelo de maturidade ética de IA da Salesforce para iniciar, amadurecer e expandir com segurança as práticas éticas de IA que reduzem o preconceito e evitam danos, incluindo orientação passo a passo com o Ciclo de vida de desenvolvimento de IA responsável.

4. Crie uma cultura de dados saudável que inclua treinamento em habilidades de dados. Melhorar a alfabetização de dados ajuda a gerenciar a baixa qualidade dos dados e os riscos associados à coleta de dados errados e às perguntas erradas, o que dificulta o desenvolvimento bem-sucedido da IA ​​e a capacidade de dimensionamento. Uma força de trabalho competente em dados é fundamental para construir uma cultura de dados que possibilite e sustente o uso ético de dados e a IA.

 

“A alfabetização de dados não é apenas entender gráficos, mas ser capaz de navegar por todo o ecossistema que cria e aproveita os dados. O consentimento informado depende da capacidade de analisar detalhes complexos e fazer uma escolha de acordo com nosso conjunto de valores. Como as pessoas podem fazer uma escolha informada se não podemos navegar pelos dados e nuances em torno deles?”

10 de Fevereiro de 2022

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