La gobernanza de la AI explicada en 5 minutos o menos

La Inteligencia Artificial (IA) transforma nuestra forma de vivir y de realizar las tareas cotidianas.

No hay industria o sector que quede sin tocar cuando se trata de algoritmos de IA. Hablemos de sanidad, banca, comercio minorista, finanzas, seguridad, transporte, educación y entretenimiento: puede ver las aplicaciones de la IA en todas partes.

Las estadísticas sugieren que, si bien el mercado mundial de la IA tiene un valor de 136.600 millones de dólares, se prevé que alcance la friolera de 1,81 billones de dólares en 2030.

Aunque la IA tiene una enorme adopción entre las organizaciones mundiales, ¿cómo se garantiza que sus algoritmos sean justos y cumplan las directrices legales?

Aquí es donde entra en juego la gobernanza de la IA.

En este blog, profundizaremos en la gobernanza de la IA. Aprenderemos su significado, principios, ventajas, importancia y mucho más. Así que, entremos de lleno en el tema.

¿Qué es la gobernanza de la AI?

La gobernanza de la InteligenciaArtificial o gobernanza de la IA es el proceso de definición de un conjunto de reglamentos y políticas para garantizar que la IA y los algoritmos de aprendizaje automático (ML) se desarrollan con el objetivo de una adopción justa de la AI por parte de la población.

La gobernanza de la IA aborda diversas cuestiones responsables de garantizar el uso ético de la IA, como la transparencia, la parcialidad, la privacidad, la responsabilidad y la seguridad. Así pues, cualquier cuestión relacionada con el uso indebido de la IA o las infracciones rotas son abordadas por la gobernanza de la IA.

El enfoque principal de la gobernanza de la IA es cómo se relaciona con la justicia, la autonomía y la calidad de los datos. Además, una gobernanza eficaz de la AI requiere la colaboración entre las partes interesadas, como los organismos gubernamentales, las instituciones académicas, las organizaciones industriales y los grupos de la sociedad civil.

El objetivo es abordar el acceso y el control de los datos y la información personales y utilizar la IA de un modo ético que ayude a maximizar los beneficios y las ventajas potenciales y a minimizar los daños, las ilegalidades y la injusticia.

El marco de gobernanza de la IA puede incluir lo siguiente

• Desarrollar códigos de conducta y directrices éticas para los desarrolladores
• Establecer mecanismos para evaluar el impacto social y económico de la IA
• Crear marcos reguladores para garantizar el uso seguro y fiable de la IA

Así, cuando se hace bien, la gobernanza de la IA promueve y capacita a las organizaciones para funcionar con total confianza y agilidad en lugar de ralentizarlas.

Principios clave de la gobernanza de la AI

La gobernanza de la IA tiene como objetivo proteger a las organizaciones y empresas que utilizan soluciones de IA en software y tecnologías emergentes y a sus clientes que utilizan estas tecnologías de IA.

Y lo hace creando una guía o una política reguladora que las organizaciones deben seguir para promover el uso ético de la AI.

He aquí los principios básicos que rigen la gobernanza de la AI.

#1. Tener empatía

Es fundamental diseñar la IA de forma que comprenda las implicaciones sociales de su respuesta y respete las emociones y los sentimientos humanos.

No establecer límites y reglas claramente definidos de lo que es aceptable puede dar lugar a una falta de empatía en las tecnologías de IA como los bots, lo que podría herir los sentimientos humanos y afectar a la reputación y credibilidad de la empresa.

#2. Proporcionar transparencia

Diseñar sistemas de IA y certificar algoritmos de IA que expliquen claramente las operaciones de toma de decisiones es esencial para evitar la insatisfacción o la decepción de los clientes y permitir la rendición de cuentas y el escrutinio.

Así, las empresas deben diseñar algoritmos que comuniquen las políticas de IA sobre sesgos y ofrezcan una explicación transparente de cuándo se produce el problema.

#3. Imparcialidad y no discriminación

Los sistemas de AI pueden perpetuar la discriminación y los prejuicios existentes, intencionadamente o no. Por lo tanto, es necesario garantizar que los sistemas de AI no violen los derechos humanos relacionados con la religión, el sexo, el género, la discapacidad o la raza, para que traten a todos los seres humanos de forma justa y equitativa.

Por lo tanto, diseñar, desarrollar y desplegar sistemas de AI justos y no discriminatorios que garanticen la inclusión es esencial y uno de los principios clave de la gobernanza de la AI.

#4. Sesgo de control

Los sistemas de IA suelen tomar todas sus decisiones basándose en la mina de oro de los datos disponibles.

Por lo tanto, las organizaciones deben regular sus datos de entrenamiento de aprendizaje automático (ML) y evaluar su impacto para detectar sesgos que puedan estar presentes o introducirse involuntariamente en el sistema.

#5. Establecer la responsabilidad

El desarrollo y el despliegue de la IA deben ir acompañados de líneas claras de rendición de cuentas y responsabilidad por cualquier resultado adverso derivado de su uso.

Por lo tanto, es fundamental que las empresas que utilizan sistemas de IA establezcan la rendición de cuentas si hay un problema con la calidad o la precisión del resultado generado a partir de sus sistemas de IA.

#6. Garantizar la seguridad y la fiabilidad

Los sistemas de AI pueden repercutir significativamente en el bienestar de las personas. Por lo tanto, es esencial habilitar sistemas de IA seguros y fiables que no perjudiquen a las personas ni a la sociedad.

Las organizaciones deben tener en cuenta una serie de factores, como la calidad de los datos, la arquitectura del sistema, los procesos de toma de decisiones, los algoritmos, etc. es fundamental para garantizar la fiabilidad y la seguridad en los sistemas de IA.

¿Por qué es importante la gobernanza de la AI?

La IA viene con su propio conjunto de riesgos y limitaciones, y la mayoría de las veces los sistemas de IA no toman las decisiones correctas a pesar de que el modelo haya sido entrenado correctamente.

Por ejemplo, el uso de la IA plantea cuestiones sociales, legales y éticas críticas que las organizaciones deben abordar.

Además, al 76% de los directores ejecutivos les preocupa el potencial de sesgos sesgados y la falta de transparencia dentro del mercado global de la IA.

Aquí es donde la gobernanza de la IA desempeña un papel enorme a la hora de proporcionar un marco que supervise y capte los riesgos de la IA y garantice un despliegue ético y responsable de la IA. Una gobernanza eficaz de la AI ayuda a garantizar la transparencia, la imparcialidad y la responsabilidad dentro de los sistemas de AI que aseguran la privacidad, respetan los derechos humanos y promueven la fiabilidad.

Así pues, la gobernanza de la IA es necesaria para prevenir la explotación intencionada o no intencionada de la IA y evitar peligros financieros, de reputación y normativos.

Diferentes niveles de gobernanza de la AI

Dividir la gobernanza de la IA en diferentes capas puede beneficiar el despliegue sin fisuras de las normas.

Sin embargo, no existe un modelo estándar o único acordado que defina las capas de gobernanza de la IA, ya que las distintas empresas y organizaciones definen estas capas de forma diferente.

No obstante, he aquí una forma común en la que múltiples organizaciones establecen las capas de gobernanza de la IA:

• Capa legal y reguladora: Esta capa incluye la creación, ideación y aplicación de políticas, normas, leyes y reglamentos que rigen la implantación y el desarrollo del uso de la AI. Además, también incluye las consideraciones sociales y éticas que dan forma a la implantación de la IA.
• Capa técnica: Esta capa incluye el diseño técnico y la implementación del sistema de IA, incluyendo preocupaciones como la ciberseguridad, la calidad de los datos y la equidad algorítmica.
• Nivel organizativo: Esta capa suele incluir la supervisión y gestión de los sistemas de AI dentro de las organizaciones, incluido su uso, desarrollo e implementación. Además, este estrato también aborda cuestiones de responsabilidad, gestión de riesgos y transparencia.
• Capa internacional: Esto implica la colaboración y coordinación de diferentes países y organizaciones mundiales para desarrollar estándares, normas y reglamentos comunes sobre la tecnología de la IA. Además, este estrato también aborda cuestiones relacionadas con la competencia y las tensiones geopolíticas.
• Capa social: Incluye el impacto social y cultural y el uso de los sistemas de AI, incluyendo la educación, los derechos humanos, la privacidad, la equidad, las cuestiones de empleo y el acceso a las tecnologías de AI.

Aunque estas capas no son necesariamente distintas, ofrecen un enfoque colaborativo y multidisciplinar que implica a las partes interesadas de diferentes sectores para hacer posible la gobernanza de la IA.

¿Cómo medir la gobernanza de la AI?

La falta de una medición adecuada y precisa de la IA y sus sistemas puede poner a las organizaciones en una situación de enorme riesgo.

Para gestionar y medir correctamente la gobernanza de la AI, es crucial que las organizaciones definan claramente quién debe rendir cuentas y quién es responsable de garantizar la gobernanza de la AI.

Además de tener en cuenta las leyes y los reglamentos impuestos por los gobiernos, las organizaciones también deben tomar medidas que ayuden a respaldar sus decisiones estratégicas y sus operaciones cotidianas.

Estas medidas incluyen

La seguridad: La alimentación de datos en torno al modelo de seguridad y uso en la IA. Es esencial comprender el uso inadecuado y la manipulación de los entornos y sistemas de IA.

Cumplimiento normativo: Otra forma de medir la gobernanza de la AI es comprender cómo cumplen las organizaciones con el cumplimiento normativo, las normas y los requisitos relacionados con la AI. Las medidas incluyen la evaluación de la adhesión de una organización a las directrices de seguridad, privacidad y ética.

Sesgo: En la IA, el sesgo se refiere a las distorsiones y los errores sistemáticos que pueden producirse durante el desarrollo de los sistemas de IA, que pueden dar lugar a resultados discriminatorios. La medición de la gobernanza de la IA a través del sesgo incluye la evaluación de la imparcialidad del algoritmo de IA, el acceso a los procesos de toma de decisiones del sistema de IA y la evaluación de la calidad y representatividad de los conjuntos de datos de entrenamiento.

Transparencia: La transparencia en la AI se refiere al grado en que el funcionamiento interno y las operaciones del sistema de AI son abiertos y comprensibles. Las organizaciones pueden medir el nivel de transparencia en los niveles de despliegue y desarrollo.

Auditoría: En la IA, la auditoría se refiere a la revisión sistemática e independiente de los sistemas, entornos, políticas y procedimientos de IA de una organización. Las auditorías se centran en varios aspectos de la gobernanza de la AI, incluida la evaluación de la gestión de datos, la mitigación de sesgos, el desarrollo de modelos, la toma de decisiones algorítmicas, la privacidad y la revisión de la documentación ética y los procesos éticos.

Rendición de cuentas: En la AI, la rendición de cuentas se refiere al grado en que los usuarios, desarrolladores y otras partes interesadas son considerados responsables de las acciones del sistema de AI. Incluye aclarar la responsabilidad de un individuo y su papel en el uso de los sistemas de AI. Los mecanismos para evaluar la responsabilidad incluyen comités de supervisión, marcos de responsabilidad y juntas de revisión ética.

La medición de la gobernanza de la IA es polifacética, ya que tiene en cuenta varios factores, como la transparencia, la imparcialidad, la responsabilidad, la seguridad, la parcialidad y el cumplimiento de las normativas.

Cuanto antes se establezcan estas facetas de medición, mejor podrán incorporarlas las organizaciones dentro del software, y mejor podrán evolucionar con los objetivos de la organización.

Beneficios de la gobernanza de la AI

La gobernanza de la IA permite a las organizaciones aprovechar completamente los beneficios de la IA al tiempo que minimizan los riesgos y costes asociados.

He aquí los beneficios fundamentales de la gobernanza de la AI:

#1. Garantiza un uso responsable de la IA

La gobernanza de la IA garantiza que las organizaciones desarrollen y utilicen los sistemas de IA de forma transparente, ética y responsable. Este uso responsable y ético de la AI ayuda a promover la confianza pública en los sistemas y tecnologías de AI y a combatir su impacto negativo.

#2. Mejora de la eficiencia

Los sistemas de IA bien gobernados ayudan a promover y mejorar la productividad y la eficiencia automatizando las tareas redundantes, mejorando la toma de decisiones y minimizando el alcance de los errores.

#3. Mejora de la equidad y la toma de decisiones

Un mejor acceso a los datos en la gobernanza de la IA ayuda a promover la justicia y la equidad en la recopilación de datos, ayudando a hacer predicciones precisas y evitando riesgos de resultados sesgados.

#4. Fomenta la participación y la colaboración

La gobernanza de la AI facilita significativamente la participación y la colaboración entre varias partes interesadas, como el gobierno, la industria, la sociedad civil y los profesionales del mundo académico. Ayuda a promover una comprensión compartida de las ventajas de la AI y a desarrollar soluciones comunes a los riesgos y retos de la AI.

Desafíos en la gobernanza de la AI

A la hora de garantizar de forma eficaz unos sistemas de IA éticos, la gobernanza de la IA se enfrenta a numerosos retos.

Es esencial abordar los retos de la gobernanza de la IA para obtener beneficios a largo plazo. Estos retos son

• Discriminación y sesgo: Si se entrenan con datos parciales, los sistemas de IA pueden volverse muy susceptibles al sesgo y la discriminación, si se diseñan sin tener en cuenta diversas perspectivas. Es fundamental abordar la cuestión de la toma de decisiones parcial y el sesgo dentro de los modelos de IA para evitar resultados discriminatorios e injustos.
• Falta de responsabilidad: Muchos sistemas de AI son difíciles de entender, lo que hace que responsabilizarlos de sus resultados y decisiones sea todo un reto. Es esencial hacer que los sistemas de IA se adhieran a la transparencia y la rendición de cuentas para promover una mejor comprensión de cómo las organizaciones utilizan los datos para la toma de decisiones.
• Recursos y conocimientos limitados: El desarrollo y la aplicación eficaces de la gobernanza de la AI y sus políticas requieren una experiencia profesional y unos recursos significativos, lo que puede suponer un reto para las empresas y organizaciones más pequeñas.
• Tecnologías que cambian rápidamente: La rápida evolución de la tecnología de la IA puede hacer que sea un reto para la gobernanza de la IA mantener el ritmo de las tecnologías en evolución y combatir los riesgos emergentes.

Recursos de aprendizaje

#1. Introducción a la gobernanza de la AI

Este curso Udemy sobre Introducción a la gobernanza de la IA es perfecto si desea aprender los conceptos básicos e introducirse en los conceptos de gobernanza de la IA.

Comprende 1,5 horas de vídeos de conferencias a la carta y ocho recursos descargables que le ayudarán a comprender cómo supervisar, medir y controlar los modelos basados en IA de su organización.

#2. Estrategia y gobernanza de la AI

Este curso sobre estrategia y gobernanza de la AI de Coursera le permite descubrir y comprender diferentes estrategias de IA utilizadas en la transformación empresarial y diversas herramientas que puede utilizar para minimizar las barreras al uso de la IA y obtener una ventaja competitiva.

Es un curso apto para principiantes para aprender todo lo que debe saber sobre gobernanza y estrategias de IA de la mano de los mejores instructores de la Universidad de Pensilvania.

#3. Gobernanza y ciberseguridad de la Inteligencia Artificial (IA)

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Además, explora consejos sobre la creación de un marco de ciberseguridad para identificar y mitigar los riesgos de la IA y las habilidades necesarias para realizar una revisión de seguridad de los sistemas de IA. No necesita conocimientos avanzados de estadística o programación para aprender los conceptos de este libro y aplicarlos fácilmente en los entornos de IA de su organización.

#4. Estrategia, política, práctica y gobernanza para la IA en las instituciones de educación superior

Si se dedica a la educación superior y desea conocer los conceptos de gobernanza de la IA y las mejores prácticas de seguridad y políticas, este libro de Amazon es el adecuado.

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Palabras finales

La gobernanza de la IA ayuda a las organizaciones a maximizar los beneficios de la IA y a minimizar los riesgos y los costes asociados.

Establecer directrices claras, marcos éticos y reglamentos para garantizar la equidad y la seguridad en los sistemas de IA es crucial. Este blog le ayuda a comprender el concepto de gobernanza de la IA, su significado, beneficios, aplicaciones y retos.

Por lo tanto, si desea habilitar sistemas de AI éticos, justos e imparciales, asegúrese de implantar un marco de gobernanza de la AI dentro de su organización.

A continuación, puede consultar las habilidades más demandadas por los profesionales de la AI.