Seiring organisasi men-deploy lebih banyak model AI ke dalam produksi, mereka menghadapi risiko operasional dan reputasi yang signifikan jika model tersebut menjadi bias, tidak dapat dijelaskan, atau melanggar regulasi. Responsible AI Operations (RAIOps) adalah perluasan dari MLOps yang secara eksplisit mengintegrasikan prinsip-prinsip AI yang bertanggung jawab ke dalam siklus hidup operasional model. Ini melibatkan pemantauan berkelanjutan tidak hanya untuk drift performa tetapi juga untuk fairness metrics (apakah model memperlakukan kelompok demografis berbeda secara tidak adil?), explainability (dapatkah kita menjelaskan keputusan model?), dan adherence to policies (apakah model mematuhi regulasi internal dan eksternal?). Platform Tata Kelola AI (seperti IBM Watson OpenScale, Google Cloud’s Vertex AI Model Monitoring dengan fitur fairness, atau startup seperti Fiddler AI) menyediakan alat untuk mengotomatiskan pengukuran dan pelaporan ini.
Akademi ini untuk insinyur ML, pemimpin produk, dan profesional risiko. Peserta akan belajar bagaimana memperluas pipeline MLOps standar dengan komponen RAIOps. Mereka akan mengimplementasikan pemantauan fairness menggunakan library seperti AI Fairness 360, melacak metrik seperti disparate impact untuk model klasifikasi. Mereka akan mengintegrasikan teknik explainability (SHAP, LIME) ke dalam dashboard. Mereka juga akan belajar mendefinisikan kebijakan AI perusahaan dan memetakannya ke kontrol teknis dalam platform. Dengan UE AI Act dan regulasi serupa di seluruh dunia, RAIOps beralih dari “nice-to-have” ke keharusan untuk setiap organisasi yang menggunakan AI.
Sumber Referensi: Partnership on AI. “About Responsible AI Practices.” (Menguraikan area praktik untuk AI yang bertanggung jawab). https://partnershiponai.org/responsible-ai-practices/