¿Cómo consolidar el uso de la IA en las empresas? Esto dice IBM

El 79 % de los directores ejecutivos del mundo dice que la ética de la IA es importante en toda la empresa, pero menos del 25 % ha puesto en práctica principios comunes de la ética de la IA, de acuerdo con un estudio de IBM.

“Lograr una IA responsable puede ser un desafío. La IA responsable requiere gobernanza y, para muchas organizaciones, esto implica un trabajo constante, tiempo e inversión, pero debe ser una prioridad. Una IA ética con resultados explicables es fundamental para que las personas confíen en una marca, pero también lo es para las juntas directivas o inversionistas. La gobernanza de la IA es la clave para el éxito de una organización”, aseguró Patricio Espinosa, gerente general de IBM para el norte de Suramérica.

Por ello, la compañía entregó una hoja de ruta para que las empresas puedan implementar inteligencia artificial de manera responsable:

1. Incluir la gobernanza de la IA como prioridad en la estrategia de la empresa: aseguran que es clave establecer principios, guías y procesos para una IA responsable. Se trata de definir cuál es la visión de la IA, en términos de alineación de valores de la tecnología con los valores de la organización, y reforzar la diversidad y la colaboración interdisciplinaria en los equipos y en las formas de trabajo.

2. Tener a un responsable de gobierno y ética de la IA o un grupo de tomadores de decisiones de alto nivel: varios trabajos han surgido con la IA y apuntan directo a esta necesidad, como los Líderes en ética de IA, Directores de privacidad y confianza, Asesores de ética de IA y los Expertos legales en IA. Las organizaciones deben incluir este tipo de roles que, no solamente gestionan o lideran los procesos para el manejo responsable de la IA, sino son claves en el monitoreo del cumplimiento de las regulaciones existentes y tienen lista a la organización para cumplir con las próximas regulaciones de IA.

3. Implementar herramientas que permitan auditar los modelos de IA en busca de sesgos y discriminación: La detección proactiva de sesgos y desviaciones de la IA es necesaria para proteger la privacidad, la lealtad, la confianza y la seguridad de los usuarios o clientes. Por ejemplo, en banca y finanzas, es monitorear que los procesos de aprobación estén siendo justos y transparentes. O, en servicio al cliente, supervisar los chats en busca de señales de alerta relacionadas con toxicidad, información personal o conversaciones fuera de tema, y alerte cuando las respuestas estén fuera de las normas sociales.

Fuente: PORTAFOLIO