Dewan AI Qlik menyampaikan pesan yang kuat bagi industri: agar AI efektif, kepercayaan sangatlah penting. Mereka menekankan pentingnya beralih dari AI eksperimental ke produksi, dan menggarisbawahi perlunya transparansi, tata kelola, dan data yang dapat dipercaya.

Meskipun telah melakukan investasi signifikan dalam AI, banyak perusahaan masih dalam tahap eksperimen. Riset IDC menunjukkan bahwa meskipun mayoritas perusahaan berencana untuk mengadopsi alur kerja AI tingkat lanjut, hanya sedikit yang siap untuk pengambilan keputusan secara otonom dalam skala besar. Kekhawatiran atas kesalahan AI, bias, dan masalah regulasi telah menyebabkan menurunnya kepercayaan terhadap AI. Dewan mencatat bahwa keunggulan kompetitif yang sesungguhnya tidak hanya terletak pada model yang canggih, tetapi juga pada kemampuan untuk menerapkan AI dengan cepat dan andal.

Para ahli dari berbagai bidang telah menyuarakan pendapat mereka tentang pentingnya kepercayaan dalam AI. Dr. Ruman Choudhury dari Human Intelligence sangat menganjurkan perlunya akuntabilitas dalam sistem otonom. Nina Schick dari Tamang Ventures menunjukkan meningkatnya ketidakpercayaan publik terhadap AI dan menyoroti perlunya keaslian dan keterjelasan. Kelly Forbes dari AI Asia Pacific Institute menunjukkan bahwa compliance terhadap peraturan menjadi faktor utama dalam persaingan, sementara Dr. Michael Bronstein dari Universitas Oxford menunjukkan bahwa data yang dapat dipercaya akan memainkan peran penting dalam kemajuan AI.

CEO Qlik Mike Capone menyimpulkan bahwa terdapat kurangnya pelaksanaan strategi AI yang efektif di pasar. Ia berpendapat bahwa perusahaan-perusahaan mengalami kesulitan bukan karena kurangnya model-model canggih, tetapi karena mereka tidak mampu mengintegrasikan AI tepercaya ke dalam operasi mereka. Capone mencatat bahwa Qlik telah mengembangkan platform yang mengutamakan tindakan yang tegas dan terukur, dengan menekankan pentingnya kepercayaan pada data dan sistem AI. Konsensus Dewan AI Qlik adalah bahwa agar berhasil, perusahaan-perusahaan perlu memprioritaskan pembangunan dan penskalaan AI tepercaya sekarang.