Elena Canorea
Communications Lead
A medida que nuevas startups y empresas a la vanguardia se suman a negocios impulsados por la IA, surge un nuevo contexto en el que las organizaciones necesitan aprovechar las ventajas de esta tecnología, no solo para diferenciarse, sino para sobrevivir en el mercado.
Con este panorama surge la necesidad de hablar de la gobernanza de la IA, la cual exige una sólida orquestación en todas las áreas para aprovechar los beneficios de las sinergias potenciales y mitigar riesgos. Analizamos en qué consiste la AI Governance, sus retos, los caminos que abre y las mejores prácticas para que la adoptes en tu modelo de negocio.
La AI Governance o gobernanza de la IA abarca las políticas, procedimientos y consideraciones éticas necesarias para supervisar el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de los sistemas de la inteligencia artificial.
Una gobernanza eficaz de IA incluye mecanismos de supervisión que aborden riesgos como el sesgo, la violación de privacidad o el uso indebido de esta tecnología, a la par que se fomenta la innovación y se genera confianza. Para conseguir este enfoque ético, se necesita la participación de todas las partes interesadas, como desarrolladores, usuarios, los encargados de formular las políticas, especialistas en ética, etc. Solo así se pueden garantizar que los sistemas relacionados con la IA se desarrollen y utilicen de acuerdo con los valores de la sociedad.
La IA es un producto de código creado por personas, lo que hace que sea susceptible a sesgos y errores humanos, lo que puede derivar en daños a colectivos o discriminación. Un enfoque de gobernanza aborda los fallos inherentes que surgen de la parte humana en la creación y mantenimiento de la IA, lo que ayuda a mitigar estos potenciales riesgos.
Se pueden incluir políticas sólidas, regulación y gobernanza de datos que ayuden a garantizar que los algoritmos de ML se controlen, evalúen y actualicen para evitar decisiones erróneas o perjudiciales, lo que hará que los conjuntos de datos estén correctamente entrenados y mantenidos.
La gobernanza de la IA es esencial a la hora de alcanzar un estado de cumplimiento, confianza y eficiencia en el desarrollo y la aplicación de tecnologías de IA. Con su creciente integración en diferentes operaciones, su potencial impacto negativo se ha vuelto más visible.
Sin una supervisión adecuada, la IA puede causar daños sociales y éticos, lo que hace más obvio la importancia de la gobernanza para gestionar los riesgos asociados a la inteligencia artificial avanzada. Si contamos con directrices y marcos, se puede equilibrar la innovación tecnológica con la seguridad, garantizando así que los sistemas de IA no sean nocivos para la sociedad.
Otro punto crucial es la transparencia en la toma de decisiones y la capacidad de explicar las cosas, los cuales pueden garantizar que los sistemas de IA se utilicen de forma responsable y generen confianza. Es muy importante comprender cómo “toman decisiones” los sistemas de IA para hacerlos responsables de sus decisiones y asegurar que las toman de forma justa y ética.
Además, la gobernanza no solo garantiza el cumplimiento de normas, sino que también ayuda a mantener los estándares éticos a lo largo del tiempo. Los modelos de IA pueden desviarse y generar cambios de calidad y fiabilidad de los resultados, por lo que las tendencias en gobernanza apuntan a garantizar la responsabilidad social de la IA, protegiendo contra daños financieros, legales y de reputación, promoviendo a la vez el crecimiento responsable de la tecnología.
Para gestionar los rápidos avances de la tecnología, la gobernanza de la IA se ha vuelto un pilar clave, especialmente con la irrupción del GenAI. Esta última está transformando el funcionamiento de las industrias, desde la mejora de los procesos creativos en el diseño y creación de contenidos, hasta la automatización de tareas en el desarrollo de software.
Los principios de gobernanza responsable de la IA son fundamentales para proteger a las empresas y a sus clientes. Estos incluyen:
Ya son varias las jurisdicciones que han implementado enfoques para regular las tecnologías de inteligencia artificial en el panorama global. Comprender estas regulaciones supone una gran ayuda para que las organizaciones desarrollen estrategias de cumplimiento efectivas y mitiguen los riesgos legales.
Algunos ejemplos son los siguientes:
Esta ley ha supuesto uno de los grandes hitos legislativos en el panorama regulatorio mundial de la IA.
Este marco integral adopta un enfoque basado en el riesgo y clasifica los sistemas de IA en función de su impacto potencial en la sociedad y las personas. Tiene como objetivo garantizar que los sistemas de IA comercializados en el mercado europeo sean seguros, respeten los derechos fundamentales y se adhieran a los valores de la UE.
Para ello, introduce reglas estrictas para las aplicaciones de IA de alto riesgo, como evaluaciones de riesgos obligatorias, supervisión humana y requisitos de transparencia.
Otro ejemplo es la orden ejecutiva que emitió el Gobierno de Estados Unidos a finales de 2023, cuya estrategia proporciona un marco para establecer nuevos estándares que gestionen los riesgos inherentes de la tecnología:
Los Principios de IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, adoptados a finales de 2019 y actualizados en mayo de 2024, proporcionan un conjunto de directrices que han sido ampliamente adoptadas y referenciadas en numerosos países.
Estos principios enfatizan el desarrollo responsable de sistemas de IA confiables, centrándose en aspectos como los valores que giren en torno al ser humano.
China dio importantes pasos en la regulación de la IA lanzando, en 2021, las Disposiciones de Gestión de Recomendaciones Algorítmicas y Normas Éticas para la IA de Nueva Generación.
Estas abordan cuestiones como la transparencia de los algoritmos, la protección de datos y el uso ético de las tecnologías de IA.
Por su parte, países como Australia y Japón han optado por un enfoque más flexible. El primero apuesta por aprovechar las estructuras regulatorias existentes para supervisar la IA; mientras que el segundo se basa en directrices comunes y permite que el sector privado gestione el uso de la tecnología.
La Ley de Protección de Datos Personales Digitales de la India de 2023 (DPDPA) se aplica a todas las organizaciones que procesan datos personales de personas en la India.
En el contexto de la IA, se centra en las aplicaciones de IA de alto riesgo y representa un avance hacia una gobernanza más estructurada de las tecnologías de IA.
Las capacidades de automatización de la IA pueden mejorar significativamente la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación, pero también plantean desafíos relacionados con la rendición de cuentas, la transparencia y las consideraciones éticas.
Las estructuras de gobernanza eficaces son multidisciplinares e involucran a partes interesadas de diversos campos, como tecnológico, legal, ético o de negocio. Por ello, las mejores prácticas de gobernanza de IA implican un enfoque que va más allá del cumplimiento normativo y abarca un sistema sólido para supervisar y gestionar las aplicaciones de IA.
Algunas de las estrategias de cumplimiento proactivas más comunes son:
Para ello, ya son muchas las empresas que están siguiendo hojas de ruta que incluyen las mejores prácticas que ayudan a establecer un marco sólido que garantiza que los sistemas de IA cumplan y estén alineados con los estándares éticos y los objetivos organizaciones:
Según el AI & Information Management Report realizado por AvePoint, el 92% de las empresas cree que la IA mejorará sus negocios. De hecho, el 65% ya utilizan ChatGPT para algunos de sus procesos y el 47% Microsoft 365 Copilot.
Sin embargo, en la era de la IA, la necesidad de nuevas normas de gobernanza de datos está en su punto más alto. Las principales preocupaciones van desde el creciente volumen de datos que manejan diariamente las organizaciones, hasta el aumento del uso de herramientas de IA (especialmente de IA generativa) o la necesidad de tener los datos actualizados y correctamente categorizados.
Este es uno de los principales retos a los que se enfrentan las empresas, pues el potencial de la IA está ligado a la calidad de los datos con los que se entrenan los modelos. Además, las organizaciones también tienen que enfrentarse a nuevos riesgos al adoptar esta tecnología, como la exposición de sus datos o los posibles ataques de partes malintencionadas.
Por ello, contar con un marco de gobernanza sólido es clave a la hora de usar correctamente la inteligencia artificial. Algunas de las mejores prácticas para hacerlo son:
Este es un paso vital a la hora de introducir IA en una organización, pues una mala calidad de los datos puede dar lugar a un rendimiento deficiente de la IA, lo que puede producir resultados inexactos o peligrosos.
Por ello, las empresas deben asegurarse de que sus repositorios de datos están limpios y actualizados para que la IA pueda entrenarse con los datos más fiables y relevantes disponibles. Para ello, se pueden seguir los siguientes pasos:
La seguridad de los datos es uno de los pilares de las empresas en la actualidad. Con la IA se ha vuelto en una necesidad aún más crítica y se ha convertido en una de las grandes preocupaciones de las compañías.
La IA está proporcionando grandes beneficios dadas sus capacidades para mejorar el acceso a los datos, pero también implica riesgos. Por ello, algunas de las mejores prácticas a la hora de mejorar la seguridad son:
Organizar el espacio de trabajo es fundamental para mantener la seguridad de los datos, pero no lo único. También hay que aplicar estrategias adecuadas para mantenerlo. Aquí es donde entra el marco de gobernanza de datos, el cual ayuda a seguir protegiendo los datos sensibles y personales frente a accesos, usos o divulgaciones no autorizadas.
Las claves para conseguirlo son:
Para mantener los repositorios de datos organizados y seguros, es fundamental implantar una gestión eficaz del ciclo de vida de los datos. Se trata de un proceso continuo que requiere atención y diligencia para garantizar que los archivos y los datos no se acumulen.
Sin una gestión adecuada, las empresas se enfrentan a una proliferación de datos, lo que puede introducir nuevos riesgos en la organización. Para evitar estos problemas, se recomienda:
Como hemos dicho más arriba, contar con un framework de gobernanza de IA y de datos va a ser fundamental para conseguir los resultados esperados y acceder a nuevas oportunidades de negocio.
La creación de una estrategia de IA requiere de una alineación continua entre los objetivos estratégicos a largo plazo y las necesidades empresariales cotidianas. Además, cada decisión debe evaluarse a través de la lente de los riesgos potenciales de la IA y abordar las implicaciones relacionadas con la ética de la IA en cada desarrollo e implementación.
Las organizaciones deben ser conscientes de la necesidad de alcanzar un modelo de IA centrado en el ser humano e impulsado por el ser humano, basándonos en un marco de responsabilidad que guíe a los equipos y estructure el modelo de relación entre las partes interesadas en la IA. Por ello es crucial que las empresas y gobiernos construyan una cultura de IA que fomente la transparencia de la actividad de esta tecnología, cuidando aspectos críticos como la explicabilidad de la IA, así como estar preparados para comunicar lo que hay detrás de la toma de decisiones automatizadas.
Esta transformación de la cultura irá cambiando a medida que la gobernanza de la IA involucra a la organización en una cultura de experimentación que busca innovar continuamente y elevar las capacidades analíticas. Además, para lograr el objetivo de ampliar la IA con agilidad y solidez, la gobernanza debe definir e integrar los procesos y la infraestructura necesarios a través de las operaciones del ciclo de vida de la IA. Esto se visibiliza en prácticas y herramientas de MLOPs que refuercen las capacidades de transparencia, trazabilidad, supervisión y auditabilidad de los sistemas.
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Elena Canorea
Communications Lead