C¨®mo aunar ¨¦tica e inteligencia artificial

La tecnolog¨ªa alcanza mayores niveles de adopci¨®n en el negocio y cada vez son m¨¢s las compa?¨ªas que desarrollan iniciativas a partir de la Inteligencia Artificial (IA) para transformar su negocio. Es una realidad futurista si miramos solo unos a?os atr¨¢s. No obstante, dada su penetraci¨®n en las organizaciones, est¨¢ aumentando la conciencia de que esta nueva herramienta debe utilizarse de forma ¨¦tica. As¨ª, en esta era h¨ªbrida, algoritmos y principios ¨¦ticos han de converger.

Mayte Hidalgo, responsable de AI Strategy & Ethics de everis, se?ala que ¡°las compa?¨ªas deben definir una estrategia para llevar los principios ¨¦ticos a un entorno de desarrollo tecnol¨®gico en su negocio¡±. Es lo que denomina ¡°de Plat¨®n a Python¡±.

En estos a?os de desarrollo tecnol¨®gico se ha avanzado en el lenguaje, la interacci¨®n humana (y no humana)??? y en la forma en que las organizaciones se interrelacionan con clientes y proveedores. En este terreno es donde surgen nuevas cuestiones desde el punto de vista de la ¨¦tica, especialmente cuando la relaci¨®n incorpora la IA.

En ese caso, ?hasta qu¨¦ punto sabe la persona que est¨¢ interactuando con un agente cognitivo y no con una persona? ?Sabe que la respuesta se basa en un algoritmo? ?C¨®mo y qu¨¦ tipo de supervisi¨®n humana hay? ?Qui¨¦n se responsabiliza de las decisiones de un algoritmo? Muchos asuntos que se abordan en los paradigmas de Data & AI Ethics, disciplina que aborda las implicaciones del dato y la Inteligencia Artificial.

everis apuesta por el impacto positivo de la IA mediante un valor inclusivo.

¡°Por ello resulta necesario que los profesionales del dato y la IA sean conscientes del impacto ¨¦tico en requerimientos que aplican a lo largo de todo el ciclo de vida del dato y del algoritmo. Se trata de que la organizaci¨®n integre en sus pr¨¢cticas los principios ¨¦ticos y evite as¨ª incurrir en aspectos como la discriminaci¨®n, el sesgo o la ausencia de transparencia¡±, apunta David Pereira, responsable de Data & Intelligence Europe de everis.

Todas las empresas necesitan una estrategia para desarrollar una Inteligencia Artificial ¨¦tica. Por el momento, estamos ante recomendaciones que no se imponen desde el ¨¢mbito regulatorio. Pero la normativa se adapta a la realidad de las nuevas formas de interacci¨®n, por lo que es clave definir una estrategia de Data & AI Ethics que articule c¨®mo responder a la trasposici¨®n de estas recomendaciones.

Un mercado global como el actual avanza de manera concatenada, pero Europa, a la vanguardia en lo referente a ¨¦tica aplicada a este campo y con un concepto m¨¢s proteccionista en cuanto al ciudadano-consumidor, tiene claves m¨¢s avanzadas que otros mercados. As¨ª, la ¨¦tica en IA aborda claves como la seguridad y privacidad de los datos, la supervisi¨®n humana, la transparencia y diversidad, el bienestar general y la responsabilidad.

Tambi¨¦n es probable que asistamos a un escenario en el que los principios ¨¦ticos y el protagonismo de la IA en la generaci¨®n de nuevas propuestas de valor en el mercado busquen un equilibrio: el del respeto a dichos principios sin suponer un freno para el impulso de la innovaci¨®n y de la competitividad.

Evidentemente, el reto involucra a los directores digitales de las compa?¨ªas, pero tambi¨¦n a todos los grupos de inter¨¦s relacionados, desde el CEO hasta el departamento de IA, el de RSC, el legal y las distintas ¨¢reas de negocio que dise?an nuevos servicios apalancados en IA.

¡°Que las decisiones automatizadas de la IA puedan ser explicadas, protegiendo a las personas de la opacidad de las redes neuronales, o que eviten incurrir en sesgos discriminatorios sobre los individuos, son cuestiones que ocupan a los expertos¡± (David Pereira, responsable de Data & Intelligence Europe de everis)

Adem¨¢s, el car¨¢cter transversal de la IA ¨¦tica afecta a todo el ciclo de vida de los datos y algoritmos. Esto quiere decir que se tiene que integrar en el proceso completo. Por eso, como explica Mayte Hidalgo, ¡°la estrategia debe tener en cuenta la transversalidad de la ¨¦tica en IA. Se entiende como una herramienta que penetra en pilares b¨¢sicos de la organizaci¨®n como el gobierno, privacidad, seguridad y calidad de la propia compa?¨ªa y que requiere de un enfoque integrador que permita orquestar las implicaciones que comprende para el resto de la organizaci¨®n¡±.

Esta es una estrategia ad hoc que har¨¢ ¨¦nfasis en aquellos principios que puedan tener mayor impacto en cada sector de actividad. ¡°En banca o seguros, por ejemplo, destaca garantizar la ausencia de sesgos discriminatorios en el acceso a cr¨¦dito o aseguraci¨®n por su impacto en la inclusi¨®n financiera¡±, puntualiza Pereira. ¡°Las industrias, como dinamizadoras del progreso tecnol¨®gico, adoptar¨¢n as¨ª una aproximaci¨®n responsable, ecu¨¢nime e inclusiva¡±.

La compa?¨ªa everis apuesta por el impacto positivo de la IA: ¡°Este compromiso es posible si, como organizaciones, desarrollamos estrategias que maximicen la creaci¨®n de ventajas y prevengan la discriminaci¨®n. Nuestra visi¨®n aborda desde los algoritmos y datos utilizados en sistemas de IA hasta su impacto social, pasando por la responsabilidad de las organizaciones en asegurar mecanismos de gobierno¡±. E Hidalgo a?ade: ¡°Promovemos una visi¨®n entrelazada, que integra dentro de cada iniciativa de datos e Inteligencia Artificial sus implicaciones ¨¦ticas, as¨ª como el impacto social¡±.