Data Governance, Ethics, and AI Guidelines in Strategic Decision-Making
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 211
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AJMHSS-1-8_004
تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1404
چکیده مقاله:
The rapid evolution of artificial intelligence (AI) has transformed strategic decision-making processes in organizations, enabling faster insights, predictive analytics, and automation. However, the integration of AI systems also raises critical challenges concerning data governance, ethics, and regulatory compliance. Effective data governance ensures that data used in AI-driven decisions is accurate, secure, transparent, and aligned with corporate objectives. Ethical frameworks are essential to mitigate biases, prevent discrimination, and maintain trust among stakeholders. Moreover, the establishment of AI guidelines, including accountability, explainability, and fairness, plays a pivotal role in guiding organizations toward responsible innovation. This paper explores how robust data governance structures and ethical AI guidelines can enhance strategic decision-making and corporate integrity. It analyzes current models of governance frameworks, including ISO/IEC ۳۸۵۰۵ and OECD AI Principles, and their implications for business strategy. The discussion emphasizes that organizations adopting transparent and ethical data practices not only comply with regulations but also gain a competitive advantage through enhanced reputation and stakeholder confidence. Ultimately, the study concludes that integrating governance and ethics into AI decision systems is no longer optional—it is a strategic necessity for sustainable, fair, and accountable business practices in the era of intelligent automation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Aref Khandan
Master&#۰۳۹;s degree in Cognitive Science, Allameh Tabatabaei University, Tehran, Iran
Faezeh Jafari Moghaddam
Master&#۰۳۹;s degree in Cognitive Science, Allameh Tabatabaei University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :