La ética de la IA sirve como guía para la integridad en la innovación tecnológica. Inspira a los líderes empresariales a garantizar que los avances tecnológicos beneficien a la sociedad, respeten los derechos humanos y eviten el uso de la IA con fines perjudiciales.

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Uso ético y responsable de la IA. Foto: Midjourney

Esto impone a los líderes la responsabilidad de promover un comportamiento ético.

Desafíos en la implementación ética de la IA

Equidad y discriminación

La IA debe garantizar que los diferentes grupos de usuarios reciban un trato justo al tomar decisiones. Sin embargo, muchos sistemas de IA actuales aún se ven afectados por sesgos provenientes de los datos de entrenamiento o de los propios algoritmos, lo que genera comportamientos sesgados. Esto puede manifestarse en clasificaciones de perfiles sesgadas, calificaciones crediticias injustas o disparidades en la atención médica.

Los errores suelen provenir de entornos de datos que no cubren adecuadamente las situaciones reales o de datos sesgados. Por lo tanto, las iniciativas de IA deben comenzar integrando datos de múltiples fuentes (estructuradas, no estructuradas, en tiempo real e históricas) para garantizar que los modelos de IA se basen en datos fiables y oportunos.

Privacidad y protección de datos

Una IA eficaz requiere una gran cantidad de datos, incluyendo información confidencial de clientes o información interna de la empresa. Esto plantea problemas de privacidad, especialmente cuando se utiliza para tomar decisiones importantes en el ámbito legal o médico . La pregunta es: ¿de dónde obtiene la IA los datos y cómo los recopila?

Un enfoque sólido consiste en adherirse a estrictos estándares de seguridad de datos. Por ejemplo, la empresa de traducción de IA, DeepL, cumple con estándares como el RGPD, ISO 27001 y SOC 2 Tipo II para controlar todo el proceso de desarrollo de IA y garantizar la seguridad de los datos. Actualmente, las empresas de fabricación confían en DeepL por su alta precisión y compromiso con la seguridad.

Gobernanza y responsabilidad

Las empresas deben garantizar que el uso de la IA esté controlado y cumpla con la normativa vigente. Una pregunta clave es: «Si la IA comete un error, ¿quién es responsable de corregirlo?». Asignar la responsabilidad a una sola persona no es suficiente. La determinación de la responsabilidad debe involucrar a múltiples partes para garantizar una supervisión exhaustiva.

Las partes interesadas deben mantenerse al día con las últimas normativas, como el RGPD (protección de datos) o la Ley de IA de la Unión Europea. Por ejemplo, CUBE, empresa que ofrece soluciones de inteligencia jurídica basadas en IA, utiliza RegAI para supervisar y gestionar continuamente las actualizaciones regulatorias globales, garantizando así el uso seguro y responsable de la IA en el sector financiero.

Además, para aumentar la transparencia y la responsabilidad, las empresas deben alinear sus operaciones de IA con pautas éticas como las Directrices éticas de la UE para una IA confiable y el Diseño éticamente alineado del IEEE.

Impacto ambiental

La IA tiene una enorme huella de CO₂. Según H2OIQ, entrenar un modelo de IA (como un modelo lingüístico de gran tamaño) puede consumir miles de megavatios hora de electricidad y liberar cientos de toneladas de carbono, el equivalente a las emisiones de cientos de hogares estadounidenses en un año. Gartner prevé que para 2030, la IA podría consumir hasta el 3,5 % de la electricidad mundial.

Algunas empresas ya han tomado medidas. NVIDIA, por ejemplo, se ha centrado en diseños de GPU energéticamente eficientes; sus GPU Blackwell son 20 veces más eficientes que las CPU al ejecutar ciertas tareas de IA. Los centros de datos de NVIDIA también utilizan refrigeración líquida de circuito cerrado y energías renovables para conservar los recursos hídricos.

Implicaciones para las empresas

Para los líderes empresariales, la «IA ética» significa generar y mantener la confianza en los sistemas de IA. A continuación, se presentan cinco enfoques:

Empoderar, no reemplazar a las personas

Desarrollar IA para mejorar el rendimiento, no para reemplazar las funciones humanas. Por ejemplo, los programadores pueden aumentar la productividad en un 40 % usando Copilot para automatizar tareas repetitivas.

Auditoría sesgada y supervisión humana

Realice auditorías periódicas para detectar sesgos y mantener controles humanos. Por ejemplo, cuando la IA evalúa las puntuaciones crediticias, los auditores humanos deben revisarlas para garantizar su imparcialidad.

Transparencia en el uso de datos

Sea siempre transparente sobre cómo la IA usa y comparte los datos personales. Por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico deben explicar cómo se utilizan los datos de los clientes para realizar recomendaciones de productos.

Capacitación de su equipo en ética de la IA

Desarrollar directrices éticas y capacitar a los empleados para que reconozcan los sesgos en la IA. Por ejemplo, los agentes de atención al cliente deben aprender a detectar sesgos en los chatbots de IA.

Alineando la IA con los objetivos de desarrollo sostenible

Asegúrese de que las iniciativas de IA contribuyan a los objetivos de sostenibilidad de la empresa. Por ejemplo, utilice la IA para planificar entregas inteligentes y reducir las emisiones de carbono.

La ética de la IA no es solo un conjunto de conceptos y normas, sino también un compromiso de los líderes para implementar la IA de manera justa, segura y responsable.

(Según Forbes.com)

Fuente: https://vietnamnet.vn/dao-duc-ai-nen-tang-xay-dung-niem-tin-trong-ky-nguyen-tri-tue-nhan-tao-2407517.html