The implications of integrating artificial intelligence into data-driven decision-making
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
South African Institute of Industrial Engineers
Abstract
Integrating artificial intelligence (AI) into data-driven decision-making offers advantages like increased performance, reduced costs and improved organisational efficiency; however, there are associated risks. The study employs a PRISMA protocol to systematically review academic articles from Scopus, ScienceDirect, and Web of Science databases to determine whether the risks AI pose are worth the rewards they offer. Literature trends reveal a growing interest in AI-driven decision-making, with significant research gaps in African contexts. The study indicates that AI is highly utilized for decision-making to foster competitiveness in manufacturing, finance, healthcare, education, and transport. Identified risks include bias, discrimination, privacy issues, and cybersecurity threats. It is highlighted that businesses need to address concerns about privacy, fairness, and transparency. Policymakers must develop ethical and legal standards besides regular monitoring and auditing of AI uses to mitigate risks.
Die integrasie van kunsmatige intelligensie (KI) in data-gedrewe besluitneming bied voordele soos verhoogde werkverrigting, verlaagde koste en verbeterde organisatoriese doeltreffendheid; daar is egter gepaardgaande risiko's. Die studie gebruik 'n PRISMA-protokol stelselmatig om akademiese artikels van die Scopus-, ScienceDirect- en Web of Science-databasisse te hersien om te bepaal of die risiko's wat KI inhou die belonings werd is wat dit bied. Die literatuurtendense toon 'n groeiende belangstelling in KI-gedrewe besluitneming, maar met aansienlike navorsingsgapings in Afrika-kontekste. Die studie dui aan dat KI baie gebruik word vir besluitneming om mededingendheid in vervaardiging, finansies, gesondheidsorg, onderwys en vervoer te bevorder. Geïdentifiseerde risiko's sluit in vooroordeel, diskriminasie, privaatheidskwessies en kuberveiligheidsbedreigings. Die studie beklemtoon dat besighede bekommernisse oor privaatheid, regverdigheid en deursigtigheid moet aanspreek. Beleidmakers moet etiese en wetlike standaarde ontwikkel, benewens die gereelde monitering en ouditering van KI-gebruike om risiko's te versag.
Die integrasie van kunsmatige intelligensie (KI) in data-gedrewe besluitneming bied voordele soos verhoogde werkverrigting, verlaagde koste en verbeterde organisatoriese doeltreffendheid; daar is egter gepaardgaande risiko's. Die studie gebruik 'n PRISMA-protokol stelselmatig om akademiese artikels van die Scopus-, ScienceDirect- en Web of Science-databasisse te hersien om te bepaal of die risiko's wat KI inhou die belonings werd is wat dit bied. Die literatuurtendense toon 'n groeiende belangstelling in KI-gedrewe besluitneming, maar met aansienlike navorsingsgapings in Afrika-kontekste. Die studie dui aan dat KI baie gebruik word vir besluitneming om mededingendheid in vervaardiging, finansies, gesondheidsorg, onderwys en vervoer te bevorder. Geïdentifiseerde risiko's sluit in vooroordeel, diskriminasie, privaatheidskwessies en kuberveiligheidsbedreigings. Die studie beklemtoon dat besighede bekommernisse oor privaatheid, regverdigheid en deursigtigheid moet aanspreek. Beleidmakers moet etiese en wetlike standaarde ontwikkel, benewens die gereelde monitering en ouditering van KI-gebruike om risiko's te versag.
Description
ARTICLE DETAILS : Presented at the 34 of the annual conference of the Southern African Institute for Industrial Engineering, held from 14 to16 October 2024 in Vanderbijlpark, South Africa.
Keywords
Artificial intelligence, Decision-making, Reduced costs, Kunsmatige intelligensie, Besluitneming, Verlaagde koste
Sustainable Development Goals
SDG-09: Industry, innovation and infrastructure
Citation
Sutherns, J. & Fanta, G.B. 2024, 'The implications of integrating artificial intelligence into data-driven decision-making', South African Journal of Industrial Engineering, vol. 35, no. 3, pp. 195-207. http://dx.doi.org//10.7166/35-3-3096.