Explainable AI (XAI) adalah cabang ilmu kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan model AI yang dapat dijelaskan secara logis dan mudah dipahami oleh manusia. Di era digital Indonesia, kebutuhan akan transparansi dalam pengambilan keputusan berbasis AI semakin krusial, terutama di sektor-sektor yang berdampak langsung pada masyarakat seperti layanan kesehatan dan keuangan.
XAI menawarkan pendekatan untuk “membuka kotak hitam” model AI dengan menyediakan penjelasan yang dapat diverifikasi dan dipahami oleh pengguna akhir. Hal ini penting untuk membangun kepercayaan publik terhadap teknologi AI yang semakin merambah ke berbagai aspek kehidupan sehari-hari.
Dalam praktiknya, XAI menggunakan berbagai metode seperti LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP (SHapley Additive exPlanations), atau teknik visualisasi untuk menunjukkan bagaimana model AI sampai pada suatu keputusan. Di Indonesia, tantangan implementasi XAI termasuk keterbatasan sumber daya manusia yang ahli di bidang ini serta kebutuhan regulasi yang jelas untuk standar transparansi AI.
Perusahaan-perusahaan teknologi di Indonesia mulai mengadopsi XAI untuk meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap produk mereka. Namun, masih diperlukan kerja sama antara pemerintah, akademisi, dan industri untuk memastikan bahwa teknologi AI yang berkembang di Indonesia memenuhi prinsip-prinsip etika dan transparansi.