Claves para fomentar una gobernanza de IA que cree valor empresarial

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.

¿Qué es la AI Governance? | What is AI Governance

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.

¿Por qué es importante la gobernanza de la IA?

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.

Principios y estándares de la AI Governance |Components of AI Governance

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:

• Equidad: las organizaciones deben comprender las implicaciones sociales de la IA, así como anticiparse y abordar su impacto en todas las partes interesadas.
• Control de sesgos: es crucial examinar en profundidad los datos de entrenamiento para evitar incorporar sesgos en los algoritmos. Esto ayudará a que los procesos de toma de decisiones sean justos e imparciales.
• Transparencia: debe haber claridad en cómo los algoritmos operan y toman decisiones, por lo que las organizaciones deben estar preparadas para explicar la lógica y el razonamiento detrás de los resultados impulsados por la IA.
• Responsabilidad: las empresas deben establecer y cumplir de manera proactiva altos estándares para gestionar los cambios significativos que la IA puede generar, mantener la responsabilidad por los impactos de esta tecnología.
• Rendición de cuentas: se deben definir funciones y responsabilidades, así como mecanismos de supervisión humana para que las personas rindan cuentas de los resultados de la IA.

Marcos regulatorios a nivel mundial

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:

Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea

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.

Estados Unidos

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:

• Seguridad y protección de la IA: obliga a los desarrolladores de estos sistemas a compartir los resultados de las pruebas de seguridad y la información crítica con el Gobierno. Requiere del desarrollo de estándares, herramientas y pruebas para ayudar a garantizar que los sistemas de IA sean seguros y confiables.
• Protección de la privacidad: prioriza el desarrollo y uso de técnicas de preservación de la privacidad y fortalece la investigación y las tecnologías de preservación de la privacidad.
• Equidad y derechos civiles: evita que la IA agrave la discriminación y los prejuicios en diversos sectores, como orientar a los implicados, abordar la discriminación algorítmica y garantizar la equidad.
• Protección del consumidor, paciente y estudiante: ayuda a promover una IA responsable en sectores clave como la sanidad y la educación.
• Apoyo a los trabajadores: desarrolla principios para mitigar los efectos nocivos de la IA en los empleos y lugares de trabajo.
• Promoción de la innovación y la competencia: fomenta la investigación, así como un ecosistema de IA justo y competitivo.
• Liderazgo internacional: amplía la colaboración internacional en IA y promueve el desarrollo y la implementación de estándares vitales de IA con socios internacionales.
• Uso de la IA dentro del Gobierno: ayuda a garantizar el uso responsable de la IA por parte de las administraciones públicas, dando orientación para su uso, mejorando la adquisición y acelerando la contratación de profesionales en este campo.

Principios de la OCDE sobre IA

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.

Iniciativas en China, Australia y Japón

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.

DPDPA en la India

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.

Herramientas de cumplimiento | AI Governance Tools

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:

• Realizar evaluaciones regulatorias periódicas: crear una hoja de ruta de cumplimiento que vaya pivotando según los requisitos regulatorios del momento.
• Implementar marcos de gestión de riesgos: desarrollar un proceso integral de evaluación de riesgos para los sistemas, que clasifique las aplicaciones de IA según su impacto potencial y así aplicar las medidas de seguridad y control adecuados.
• Garantizar la transparencia y explicabilidad: documentar los procesos de desarrollo de la IA, las fuentes de datos y los algoritmos de toma de decisiones.
• Priorizar la gobernanza de datos: establecer prácticas rigurosas de gestión de datos que aborden cuestiones de calidad, privacidad y seguridad de los datos, así como asegurarse de cumplir con las normas de protección de datos como el RGPD.
• Fomentar el desarrollo ético de la IA: integrar consideraciones éticas en el ciclo de vida del desarrollo de la IA y realizar revisiones periódicas,
• Establecer mecanismos de rendición de cuentas: definir roles y responsabilidades claras para la gobernanza dentro de la organización, implementando registros de auditoría y mecanismos de generación de informes para realizar el seguimiento.
• Invertir en formación: es muy importante brindar educación continua a los empleados involucrados en el desarrollo e implementación de IA para garantizar que comprendan los requisitos reglamentarios y las consideraciones éticas.

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:

1. Paneles visuales que muestren la salud y estado de los sistemas de IA de forma clara y rápida.
2. Métricas de puntuación de salud que simplifiquen el monitoreo.
3. Monitoreo automatizado que garantice que los modelos funcionan de forma correcta y ética.
4. Alertas de rendimiento que permiten realizar intervenciones oportunas.
5. Métricas personalizadas que ayuden a garantizar que los resultados de la IA contribuyen a los objetivos comerciales.
6. Registros de auditoría que faciliten las revisiones de las decisiones y los comportamientos de los sistemas de IA.
7. Compatibilidad de herramientas de código abierto que puedan aportar flexibilidad.

El camino hacia la gobernanza de la IA: AI Data Governance| A pathway to AI Governance: AI Data Governance

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:

Garantizar la calidad de los datos

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:

1. Detectar y analizar el entorno de datos: es el primer paso para comprender los tipos de datos de los que disponemos y dónde están almacenados en los espacios de trabajo digitales. Así nos podemos hacer una idea de cuáles se utilizan activamente y cuántos son redundantes u obsoletos. Esto nos facilitará la tarea de limpiar nuestro espacio de trabajo y asegurar que solo nos quedamos con los útiles y precisos.
2. Eliminar los datos ROT (Return On Time): después de comprender cuántos datos ROT tenemos, es el momento de eliminarlos. Mantenerlos en nuestro espacio de trabajo hace que se puedan comprometer los resultados del uso de la IA, lo que crea mayores riesgos de exponer datos sensibles, pero no utilizados. Además, estos consumen un valioso espacio de almacenamiento y reducen la calidad de los datos.
3. Centralizar los datos: los repositorios de datos fragmentados también pueden contribuir a la imprecisión de los resultados de la IA. Disponer de datos centralizados en una única plataforma en la nube permite acceder, integrar y analizar fácilmente datos de diferentes fuentes y formatos.

Mejorar la seguridad de los datos

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:

1. Determinar los riesgos según el enfoque actual: los riesgos potenciales incluyen invitados inactivos, usuarios huérfanos, usuarios con permisos excesivos, etc. a través de herramientas de análisis, se pueden comprender mejor estos riesgos, lo que ayudará a tomar medidas sobre estas posibles vulnerabilidades.
2. Perfeccionar los controles de permiso y acceso: crear permisos y controles es un paso muy importante a la hora de proteger datos internos sensibles o confidenciales, tanto para la IA como para los empleados.
3. Establecer políticas de uso: son muchas las empresas que no cuentan con políticas de uso aceptado, lo que las hace vulnerables al uso indebido de la IA. Aunque no son infalibles, ayudan a garantizar que los empleados entiendan dónde y cómo pueden usar los datos corporativos con IA, haciendo que los usuarios sepan más sobre el uso adecuado.

Establecer un marco de gobernanza de datos

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:

1. Establecer directrices claras para la gestión de los datos: uno de los principales retos es garantizar que los distintos tipos de datos se almacenan y se acceden según su sensibilidad y relevancia. Las organizaciones deben garantizar una aplicación coherente de controles para asegurarse de que los nuevos archivos confidenciales o sensibles no se vean comprometidos. Una buena forma es estableciendo directrices de gestión de datos que definan la finalidad de cada espacio, facilitando el seguimiento de las normas necesarias para mantener a salvo los datos importantes.
2. Revisar periódicamente los permisos: esto ayuda a controlar quién tiene acceso a según qué datos, cómo los utiliza y ver si se cumplen las políticas de datos. También ayuda a comprobar si hay algún acceso no autorizado o inadecuado, así como examinar las actividades y el propósito de cada espacio de trabajo, con el objetivo de actualizar los permisos de los que han cambiado o eliminar los inactivos para evitar riesgos de exposición.
3. Automatizar la supervisión de políticas: esto ayuda a garantizar que nada se escape, garantizando el cumplimiento del marco de gobernanza sin intervención manual y permitiendo que se pueda notificar a los administradores de la empresa cualquier desviación de la configuración o incumplimiento del marco.

Implementar la gestión del ciclo de vida de los datos

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:

• Implementar la clasificación de datos: se pueden clasificar los datos en función de su confidencialidad, de los requisitos de cumplimiento o de las necesidades de la empresa, lo que ayuda a gestionar los datos de forma más eficaz, así como priorizar la protección y la gobernanza de los datos en función de su sensibilidad. Automatizar esta clasificación ayuda a gestionar fácilmente los datos a medida que se incorporan más a la organización por el uso continuado de la IA.
• Crear políticas de retención y archivo de datos: crear estas políticas ayuda a frenar el crecimiento significativo de los volúmenes de archivos en la organización mediante la eliminación de datos que ya no son necesarios o relevantes, así como garantizar que los datos se borren de forma segura. También se deben crear políticas para determinar cuánto tiempo deben conservarse, cuándo y dónde deben archivarse, etc.
• Renovar el espacio de trabajo: además de la revisión periódica de la clasificación, retención y archivación de datos, la evaluación continua de los controles de permisos es muy importante para una gestión eficaz del ciclo de vida. Esto garantiza que el acceso al espacio de trabajo siga siendo para quienes deben estar autorizados a hacerlo.

AI Governance Framework

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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