Apa Itu Explainable AI?

Explainable AI adalah istilah dalam pengembangan dan penggunaan sistem kecerdasan buatan, model, data, serta otomasi berbasis AI yang digunakan untuk membantu tim menghasilkan prediksi, klasifikasi, rekomendasi, atau konten secara lebih efisien dan terukur secara lebih terstruktur dan terukur. Dalam praktiknya, Explainable AI berada pada konteks pengembangan dan penggunaan sistem kecerdasan buatan, model, data, serta otomasi berbasis AI dan membantu tim produk, data, teknologi, dan operasional menyelaraskan tujuan, data, proses, serta keputusan. Fokusnya bukan hanya pada alat atau metrik tunggal, melainkan pada bagaimana explainable ai digunakan untuk menghasilkan tindakan yang dapat dipertanggungjawabkan.

Ruang lingkup konsep ini perlu disesuaikan dengan tingkat kematangan organisasi, kualitas data, instruksi, model, parameter, konteks, evaluasi, serta batasan keamanan, serta risiko yang mungkin muncul. Hasil penerapannya sebaiknya ditinjau bersama indikator seperti akurasi, relevansi, latency, biaya komputasi, tingkat error, bias, dan kualitas keluaran. Dengan begitu, Explainable AI tidak berhenti sebagai istilah atau dokumentasi, tetapi menjadi bagian dari proses perbaikan yang berkelanjutan.

1. Tentukan tujuan penggunaan Explainable AI dan masalah yang ingin diselesaikan.
2. Pahami komponen, data, aturan, serta pihak yang terlibat dalam pengembangan dan penggunaan sistem kecerdasan buatan, model, data, serta otomasi berbasis AI.
3. Terapkan pada ruang lingkup kecil dengan definisi dan indikator yang jelas.
4. Evaluasi dampaknya melalui akurasi, relevansi, latency, biaya komputasi, tingkat error, bias, dan kualitas keluaran dan perbaiki penerapannya.

• Membantu tim produk, data, teknologi, dan operasional memahami tujuan dan ruang lingkup Explainable AI secara konsisten.
• Menghubungkan konsep dengan data, prioritas, dan keputusan yang dapat ditindaklanjuti.
• Mengurangi risiko keluaran AI dipercaya tanpa verifikasi, konteks, perlindungan data, dan evaluasi kualitas.
• Membuat evaluasi lebih terukur melalui indikator seperti akurasi, relevansi, latency, biaya komputasi, tingkat error, bias, dan kualitas keluaran.

Explainable AI relevan ketika sebuah perusahaan ingin menggunakan AI untuk membantu analisis data, pembuatan konten, atau layanan pelanggan. Dalam situasi tersebut, tim produk, data, teknologi, dan operasional dapat menggunakan konsep ini untuk menyepakati definisi, menentukan data yang dibutuhkan, memilih prioritas, dan menghubungkan hasil dengan tindakan berikutnya.

Penerapannya juga berguna saat proses mulai melibatkan banyak kanal, sistem, atau pemangku kepentingan. Dokumentasi dan indikator yang jelas membantu tim membedakan antara masalah data, proses, teknologi, dan keputusan.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan ingin menggunakan AI untuk membantu analisis data, pembuatan konten, atau layanan pelanggan. Tim memulai dengan tentukan tujuan penggunaan Explainable AI dan masalah yang ingin diselesaikan. Selanjutnya, tim pahami komponen, data, aturan, serta pihak yang terlibat dalam pengembangan dan penggunaan sistem kecerdasan buatan, model, data, serta otomasi berbasis AI. Setelah perubahan dijalankan, hasil dibandingkan menggunakan akurasi, relevansi, latency, biaya komputasi, tingkat error, bias, dan kualitas keluaran. Temuan tersebut kemudian dipakai untuk menentukan perbaikan berikutnya dan mendokumentasikan apa yang berhasil maupun tidak berhasil.

• Menerapkan Explainable AI tanpa tujuan, baseline, dan pemilik keputusan yang jelas.
• Menggunakan data atau definisi metrik yang berbeda antar tim sehingga hasil sulit dibandingkan.
• Mengejar satu indikator tanpa mempertimbangkan kualitas pengguna, risiko, dan dampak bisnis yang lebih luas.
• Tidak mendokumentasikan perubahan, asumsi, serta hasil sehingga masalah yang sama berulang. Risiko utamanya adalah keluaran AI dipercaya tanpa verifikasi, konteks, perlindungan data, dan evaluasi kualitas.