Data Governance และ AI Governance ที่ครอบคลุม: กุญแจสู่ประสิทธิภาพองค์กรยุคดิจิทัล
- Kasidet Khongphuttikun
- 8 นาทีที่ผ่านมา
- ยาว 2 นาที
ทำไม Data Governance และ AI Governance จึงสำคัญในยุค AI
ในยุคที่องค์กรทั่วโลกเร่งลงทุนด้านข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล (Data & Analytics: D&A) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างต่อเนื่อง ความต้องการด้านธรรมาภิบาลหรือ governance ก็เพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก จากการสำรวจ Gartner CDAO Agenda Survey ปี 2024 พบว่าการขาด Data Governance ที่เหมาะสมกลายเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้องค์กรไม่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI ได้อย่างเต็มศักยภาพ
การขาด กรอบธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ ที่ชัดเจนไม่เพียงแต่เป็นปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน นวัตกรรม และมูลค่าทางธุรกิจในระยะยาว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทคโนโลยี GenAI และระบบตัดสินใจอัตโนมัติแพร่หลายมากขึ้น ความเสี่ยงจากการขาดการกำกับดูแลที่เหมาะสมก็เพิ่มสูงขึ้นตามไปด้วย
ปัญหาของการทำ Governance แบบแยกส่วน
องค์กรหลายแห่งพยายามแก้ปัญหาโดยการพัฒนา governance สำหรับทรัพย์สินข้อมูลทุกชิ้นในทีมที่แยกกัน ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ Policy เฉพาะด้าน ส่งผลให้เกิดโปรแกรมที่กระจัดกระจายขาดการบูรณาการและการทำงานร่วมกัน วิธีการที่ไม่มีการประสานงานหรือประสานงานน้อยเกินไปนี้มักนำไปสู่ความไม่สอดคล้องและการพลาดโอกาสในการสร้างคุณค่าเชิงกลยุทธ์
แม้ว่าเกือบสามในสี่ขององค์กรจะแบ่งปันข้อมูลในหลายกรณีการใช้งานและปรับการกำกับดูแลตามความต้องการทางธุรกิจ แต่หลายองค์กรยังขาด KPI ที่มุ่งเน้นคุณค่าเชิงกลยุทธ์ และไม่ได้ใช้ชุด Policy ด้าน governance ที่สอดคล้องกันในทุกทรัพย์สินด้านข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI
วิธีการที่กระจัดกระจายนี้ส่งผลให้เกิดปัญหาสำคัญสองประการ:
Policy ไม่สอดคล้องกับคุณค่าทางธุรกิจ: เมื่อไม่มี KPI ที่เชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ Policy ด้าน governance มีความเสี่ยงที่จะกลายเป็นเพียงรายการตรวจสอบ แทนที่จะเป็นเครื่องมือขับเคลื่อนประสิทธิภาพ นวัตกรรม และผลกระทบที่วัดได้
การใช้ Policy ที่ไม่สอดคล้องกัน: เมื่อแนวทางปฏิบัติด้าน governance แตกต่างกันในแต่ละทีมหรือกรณีการใช้งาน องค์กรต้องเผชิญกับความสับสนที่เพิ่มขึ้น ความไม่มีประสิทธิภาพ และความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่สูงขึ้น
4 ขั้นตอนสู่ Data Governance และ AI Governance ที่มีประสิทธิภาพ
ขั้นตอนที่ 1: กำหนดขอบเขต Policy ให้เหมาะสมกับทรัพย์สิน D&A และ AI ที่สำคัญต่อธุรกิจ
การกำหนดขอบเขตที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ Data Governance ที่มีประสิทธิผล องค์กรหลายแห่งอาจสร้าง Policy แยกส่วนสำหรับทรัพย์สินข้อมูลแต่ละชิ้น หรือกำหนดขอบเขตกว้างเกินไปที่พยายามครอบคลุมข้อมูลทั้งองค์กร ทั้งสองวิธีนี้มีความเสี่ยงที่จะไม่สามารถส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจที่แท้จริง หรืออาจทำให้ทีม governance ต้องรับภาระที่มากเกินความสามารถ
แนวทางที่ถูกต้อง:
เริ่มต้นจากเป้าหมายทางธุรกิจ: กำหนดและจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์ทางธุรกิจที่องค์กรต้องการบรรลุอย่างชัดเจน เป้าหมายเหล่านี้ควรเป็นแนวทางในการตัดสินใจด้าน governance ทั้งหมด
ระบุและจัดลำดับความสำคัญของทรัพย์สิน: ระบุข้อมูล การวิเคราะห์ และทรัพย์สิน AI ที่สำคัญที่สุดต่อเป้าหมายทางธุรกิจเหล่านี้ ความกังวลด้าน governance ขยายไปไกลกว่าข้อมูลไปถึงทรัพย์สินด้านการวิเคราะห์และ AI รวมถึงอัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ ตัวชี้วัดสำคัญ และโมเดล AI
ขั้นตอนที่ 2: ใช้ Policy ที่ครอบคลุมกับทรัพย์สินแต่ละชิ้น
เพื่อให้มั่นใจว่า AI Governance มีความแข็งแกร่งและปรับตัวได้ CDAOs ต้องใช้ Policy ด้าน governance ที่ครอบคลุมกับทุกทรัพย์สินที่จัดลำดับความสำคัญ ครอบคลุมทั้งข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI
Policy หลัก 6 ประเภทที่ต้องพิจารณา:
Quality Policies (นโยบายด้านคุณภาพ): กำหนดความคาดหวังสำหรับความเหมาะสมต่อวัตถุประสงค์ของทรัพย์สิน ครอบคลุมมิติต่างๆ เช่น ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ ความทันเวลา และความสมบูรณ์ของข้อมูล แม้ว่ามักเกี่ยวข้องกับข้อมูล แต่ Policy เหล่านี้สำคัญเท่าเทียมกันสำหรับทรัพย์สินด้านการวิเคราะห์ เพื่อให้มั่นใจว่าอัลกอริทึม รายงาน และโมเดล AI ให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้
Privacy Policies (นโยบายความเป็นส่วนตัว): รับประกันความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และการควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่ละเอียดอ่อน สำคัญสำหรับทรัพย์สินใดๆ ที่ประมวลผลหรือเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล เมื่อกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวทั่วโลกเช่น GDPR, PDPA ขยายตัว การกำกับดูแลความเป็นส่วนตัวจึงมีความซับซ้อนและความสำคัญมากขึ้น
Security Policies (นโยบายความปลอดภัย): ควบคุมการเข้าถึงทรัพย์สินที่มีคุณค่าหรือละเอียดอ่อน ลดความเสี่ยงจากการละเมิด การแฮ็ก หรือภัยคุกคามจากภายใน ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวมักเชื่อมโยงกัน จำเป็นต้องมีการประสานงานอย่างใกล้ชิดระหว่างเจ้าของ Policy โดยเฉพาะสำหรับทรัพย์สินที่มีความเสี่ยงสูง
Retention Policies (นโยบายการเก็บรักษา): มุ่งเน้นการจัดเก็บและเก็บถาวรของทรัพย์สินข้อมูล และควรครอบคลุมวงจรชีวิตทั้งหมดของทรัพย์สิน ตั้งแต่การสร้าง การใช้งาน ระยะเวลาเก็บรักษา การจัดเก็บถาวร หรือการทำลาย Policy เหล่านี้รับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและทางธุรกิจ
Ethics Policies (นโยบายจริยธรรม): รับประกันว่าการเก็บรวบรวม การจัดการ และการใช้ทรัพย์สิน D&A สอดคล้องกับค่านิยมขององค์กรและความคาดหวังของสังคม เมื่อองค์กรใช้ระบบตัดสินใจอัตโนมัติและ GenAI มากขึ้น ความสำคัญด้านจริยธรรมก็เพิ่มสูงขึ้น การขาดมาตรการป้องกันความเสี่ยงในเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของการฟ้องร้องทางกฎหมายและการตรวจสอบที่เข้มงวดขึ้นเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของโครงการ D&A
Definition and Model Policies (นโยบายนิยามและโมเดล): ให้ความสอดคล้องในรูปแบบ ความหมาย และคำศัพท์ รับประกันว่าโครงสร้างที่สำคัญเช่น KPI ทางธุรกิจและโดเมนข้อมูลหลักได้รับการกำหนดอย่างชัดเจนและเข้าใจกันทั่วทั้งองค์กร
Policy สนับสนุนเพิ่มเติม:
Data Classification Policies: สร้างกรอบการจัดหมวดหมู่ทรัพย์สิน แนะนำวิธีการใช้ Policy หลักตามประเภทข้อมูล
Data Protection Policies: รวมข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวหลัก
Data Sharing Policies: เกี่ยวข้องกับ Policy หลักหลายประเภทเพื่อจัดการการแลกเปลี่ยนทรัพย์สินข้ามขอบเขตองค์กรอย่างปลอดภัย
ขั้นตอนที่ 3: จัดลำดับความสำคัญของการตัดสินใจ Policy ในการปฏิบัติงาน
เพื่อให้ กรอบธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ สามารถนำไปปฏิบัติได้และมีผลกระทบ CDAOs ต้องคิดไปไกลกว่าการเลือก Policy และรับประกันการดำเนินการ การติดตาม และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องอย่างเป็นระบบ
ลำดับขั้นตอนที่ชัดเจน:
มีส่วนร่วมและสอดคล้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ระบุและมีส่วนร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สำคัญ สร้างพันธกิจร่วมและเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน
กำหนดและจัดลำดับความสำคัญของขอบเขต: จัดลำดับความสำคัญของทรัพย์สินข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI ที่มีอิทธิพลมากที่สุดต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ
สร้างโครงสร้าง Governance: กำหนดบทบาทที่ชัดเจนสำหรับเจ้าของ Policy, stewards และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างผู้นำ Policy เพื่อหลีกเลี่ยง silos
กำหนดและจัดทำเอกสาร Policy: พัฒนาและปรับแต่งคำชี้แจง Policy ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละทรัพย์สินที่จัดลำดับความสำคัญ สร้าง Policy ที่เข้าถึงได้ เข้าใจได้ และนำไปปฏิบัติได้สำหรับทุกกลุ่มเป้าหมาย
ขั้นตอนที่ 4: ดำเนินการ ติดตาม และทบทวน
ขั้นตอนนี้เปลี่ยน Data Governance จาก Policy แบบคงที่เป็นวินัยที่เปิดใช้งานทางธุรกิจอย่างแข็งขัน ผ่านการดำเนินการ การติดตาม และการทบทวนอย่างต่อเนื่อง
การดำเนินการที่สำคัญ:
สร้างตัวชี้วัดและกระบวนการติดตาม: กำหนด KPI ที่ติดตามความสอดคล้องของทรัพย์สินกับ Policy ด้าน governance และวัดผลกระทบของ governance ต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ ใช้กระบวนการและเครื่องมือสำหรับการติดตามอย่างต่อเนื่อง
ดำเนินการและสื่อสาร: เปิดตัว Policy ด้าน governance สอดคล้องกับลำดับความสำคัญทางธุรกิจและความต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย จัดการอบรมเฉพาะเจาะจง แจกจ่ายทรัพยากรที่เข้าถึงได้ และให้การอัปเดตเป็นประจำ
ทบทวน อัปเดต และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: กำหนดการทบทวนเป็นประจำเพื่ออัปเดต Policy ตามการเปลี่ยนแปลงของเป้าหมายทางธุรกิจ กฎระเบียบ และเทคโนโลยี รวบรวมคำติชมจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและเจ้าของ Policy
ผลกระทบของ AI Governance ที่ไม่เพียงพอ
Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2029 การเรียกร้องทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับ "death by AI" จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับทศวรรษที่ผ่านมา อันเนื่องมาจากโครงการระบบตัดสินใจอัตโนมัติที่ขาด AI Governance ที่เพียงพอ การขาดมาตรการป้องกันความเสี่ยงในเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของการฟ้องร้องทางกฎหมายและการตรวจสอบที่เข้มงวดขึ้นเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของโครงการ D&A
Explainable AI และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ที่แข็งแกร่งต้องถูกฝังอยู่ใน กรอบธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ เพื่อลดความเสี่ยงของความล้มเหลวด้านความปลอดภัยที่รุนแรงและผลที่ตามมาที่ไม่ได้ตั้งใจ Policy ด้านจริยธรรมที่มองการณ์ไกลจัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยตรงด้วยการสร้างหลักการที่ชัดเจนสำหรับความเป็นธรรม ความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และการใช้งานที่รับผิดชอบในทุกทรัพย์สิน D&A และ AI
สรุป: Governance คือรากฐานของความสำเร็จด้าน Data และ AI
การสร้าง Data Governance และ AI Governance ที่ครอบคลุมไม่ใช่แค่การปฏิบัติตามกฎระเบียบอีกต่อไป แต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ที่เร่งด่วน Governance ที่มีประสิทธิภาพเป็นรากฐานสำหรับประสิทธิภาพการดำเนินงาน นวัตกรรม และคุณค่าทางธุรกิจในระยะยาว
องค์กรที่ประสบความสำเร็จคือผู้ที่:
ผูกโยง governance กับเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน
ใช้ Policy ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันในทุกทรัพย์สิน
สร้างความร่วมมือระหว่างเจ้าของ Policy และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
ติดตามและปรับปรุง governance อย่างต่อเนื่อง
ปฏิบัติต่อ governance เป็นความสามารถที่พัฒนาไปตามเวลา ไม่ใช่รายการตรวจสอบที่คงที่
ALPHASEC: พันธมิตรที่เชื่อถือได้สำหรับ Data Governance และ AI Governance
ALPHASEC เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและ กรอบธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ ที่ครอบคลุม เรามีประสบการณ์ช่วยเหลือองค์กรชั้นนำในการออกแบบและปรับใช้ Data Governance และ AI Governance ที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ
บริการของเรา ได้แก่:
การประเมินและออกแบบ Governance Framework: วิเคราะห์ความพร้อมขององค์กรและออกแบบ Policy ที่เหมาะสม
การพัฒนา Data and AI Policies: สร้าง Policy ครอบคลุม 6 ประเภทหลัก ตั้งแต่ Quality, Privacy, Security, Retention, Ethics ไปจนถึง Definition Policies
AI Risk Assessment: ประเมินความเสี่ยงจากการใช้ AI และ GenAI พร้อมแนะนำมาตรการป้องกัน
Technology Implementation: ช่วยเลือกและใช้เครื่องมือ governance ที่เหมาะสม รวมถึงการ integrate กับระบบปัจจุบัน
ติดต่อ ALPHASEC วันนี้เพื่อสร้าง กรอบธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ ที่แข็งแกร่งและขับเคลื่อนคุณค่าทางธุรกิจอย่างยั่งยืน website : www.alphasec.co.th email : contact@alphasec.co.th
