La IA se ha convertido en una herramienta cada vez más importante en las organizaciones de todo el mundo. Las empresas utilizan Inteligencia Artificial para incrementar la eficiencia, aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, a medida que se vuelve más omnipresente en nuestras vidas, también surge una preocupación cada vez mayor sobre cómo asegurar la ética de la IA.
De hecho, la mayoría de expertos coinciden en la importancia de focalizar todos los esfuerzos en aspectos como la formación del talento actual para su rápida adaptación a las nuevas tecnologías y en ser realmente proactivos a la hora de entender el impacto de la IA y de explotar todo su potencial a favor de las personas, las empresas y la sociedad.
Ética de la IA: abordarlo desde la empresa
Sumado a lo anterior, los expertos alertan de que no podemos perder de vista el hecho de que la IA plantea muchas otras preocupaciones éticas y sociales, incluida la posibilidad de sesgos algorítmicos y discriminación, así como el impacto en la privacidad y la seguridad de los datos. Por lo tanto, es importante que las empresas y sus líderes aborden estos problemas y trabajen para garantizar que la IA se use de manera responsable y ética en el futuro del trabajo.
Desde BAI Innovation constatan los impresionantes resultados de la IA Generativa. Sin embargo, subrayan la importancia de avanzar “con cautela”, pues “quedan abiertas muchas cuestiones prácticas y éticas”, como, por ejemplo:
- Al igual que los humanos, la IA generativa puede estar equivocada.
- Los filtros aún no son lo suficientemente efectivos para detectar contenido inapropiado.
- Los sesgos sistémicos aún deben abordarse.
- Las normas y valores individuales de la empresa no se reflejan.
- Las cuestiones de propiedad intelectual están sujetas a debate.
7 imprescindibles para fortalecer una IA responsable
Así, expertos como los de Soziable.es identifican 7 imprescindibles para fortalecer la ética de la IA:
- Intervención y supervisión humanas. Los sistemas de IA deben facilitar sociedades equitativas, apoyando la intervención humana y los derechos fundamentales, y no disminuir, limitar o desorientar la autonomía humana.
- Robustez y seguridad. La fiabilidad de la IA requiere que los algoritmos sean suficientemente seguros, fiables y sólidos para resolver errores o incoherencias durante todas las fases del ciclo de vida útil de los sistemas de IA.
- Privacidad y gestión de datos. Los ciudadanos deben tener pleno control sobre sus propios datos, al tiempo que los datos que les conciernen no deben utilizarse para perjudicarles o discriminarles.
- Transparencia. Debe garantizarse la trazabilidad de los sistemas de IA.
- Diversidad, no discriminación y equidad. Los sistemas de IA deben tener en cuenta el conjunto de capacidades, competencias y necesidades humanas, y garantizar la accesibilidad.
- Bienestar social y medioambiental. Los sistemas de IA deben utilizarse para mejorar el cambio social positivo y aumentar la sostenibilidad y la responsabilidad ecológicas.
- Rendición de cuentas. Deben implantarse mecanismos que garanticen la responsabilidad y la rendición de cuentas de los sistemas de IA y de sus resultados.
