En 2022, las empresas tenían un promedio de 3.8 modelos de IA en producción. Hoy en día, siete de cada diez empresas están experimentando con IA generativa, lo que significa que el número de modelos de IA en producción aumentará vertiginosamente en los próximos años. Como resultado, las discusiones industriales sobre IA responsable han adquirido una mayor urgencia.

La buena noticia es que más de la mitad de las organizaciones ya defienden la ética de la IA. Sin embargo, solo alrededor del 20% han implementado programas integrales con marcos, gobernanza y salvaguardias para supervisar el desarrollo de modelos de IA y identificar y mitigar proactivamente los riesgos. Dada la rápida evolución del desarrollo de la IA, los líderes deben avanzar ahora para implementar marcos y procesos maduros. Las regulaciones en todo el mundo están llegando, y ya una de cada dos organizaciones ha tenido un fracaso en la IA responsable.

Desafíos para Implementar la IA Responsable

La IA responsable abarca hasta 20 funciones comerciales diferentes, lo que aumenta la complejidad de los procesos y la toma de decisiones. Los equipos de IA responsable deben trabajar con partes interesadas clave, incluyendo liderazgo; propietarios de negocios; equipos de datos, IA y TI; y socios para:

• Crear soluciones de IA que sean justas y libres de sesgo: Los equipos y socios pueden utilizar diferentes técnicas, como el análisis de datos exploratorio, para identificar y mitigar posibles sesgos antes de desarrollar soluciones, de modo que los modelos se construyan con equidad desde el principio. Los equipos y socios también pueden revisar los datos utilizados en el preprocesamiento, el diseño de algoritmos y el posprocesamiento para asegurarse de que sean representativos y equilibrados. Además, pueden utilizar técnicas de equidad de grupo e individual para asegurarse de que los algoritmos traten a los diferentes grupos e individuos de manera justa. Y los enfoques de equidad contrafáctica modelan los resultados si ciertos factores cambian, lo que ayuda a identificar y abordar los sesgos.
• Promover la transparencia y la explicabilidad de la IA: La transparencia de la IA significa que es fácil entender cómo funcionan los modelos de IA y toman decisiones. La explicabilidad significa que estas decisiones se pueden comunicar fácilmente a otros en términos no técnicos. Utilizar terminología común, mantener discusiones regulares con las partes interesadas y crear una cultura de conciencia y aprendizaje continuo de la IA pueden ayudar a lograr estos objetivos.
• Asegurar la privacidad y la seguridad de los datos: Los modelos de IA utilizan montañas de datos. Las empresas están aprovechando los datos de primera y tercera parte para alimentar a los modelos. También utilizan técnicas de aprendizaje de privacidad, como la creación de datos sintéticos para superar los problemas de escasez. Los líderes y equipos querrán revisar y evolucionar las salvaguardias de privacidad y seguridad de los datos para asegurarse de que los datos confidenciales y sensibles sigan protegidos mientras se utilizan de nuevas maneras. Por ejemplo, los datos sintéticos deben emular las características clave de los clientes, pero no deben ser rastreables hasta los individuos.
• Implementar la gobernanza: La gobernanza variará según la madurez de la IA corporativa. Sin embargo, las empresas deben establecer principios y políticas de IA desde el principio. A medida que aumenta el uso de los modelos de IA, pueden nombrar oficiales de IA; implementar marcos; crear mecanismos de rendición de cuentas y informes; y desarrollar programas de retroalimentación y mejora continua.

Habilitadores Críticos de un Programa de IA Responsable

¿Qué diferencia a las empresas que son líderes en IA responsable de las demás? Ellos:

• Crean una visión y objetivos para la IA: Los líderes comunican su visión y objetivos para la IA y cómo beneficia a la empresa, los clientes y la sociedad.
• Establecen expectativas: Los líderes senior establecen las expectativas adecuadas con los equipos para construir soluciones de IA responsable desde el principio, en lugar de intentar adaptar soluciones después de que estén completas.
• Implementan un marco y procesos: Los socios proporcionan marcos de IA responsable con procesos transparentes y salvaguardias. Por ejemplo, las comprobaciones de privacidad de datos, equidad y sesgo deben incorporarse en la preparación inicial de datos, el desarrollo de modelos y la supervisión continua.
• Acceden a habilidades de dominio, industria y IA: Los equipos quieren acelerar la innovación de las soluciones de IA para aumentar la competitividad empresarial. Pueden recurrir a socios para habilidades de dominio y sector relevantes, como la configuración y ejecución de la estrategia de datos y IA, combinada con análisis de clientes, tecnología de marketing, cadena de suministro y otras capacidades. Los socios también pueden proporcionar habilidades de IA de espectro completo, incluyendo ingeniería, desarrollo, operaciones y capacidades de plataforma de modelo de lenguaje grande (LLM), aprovechando marcos y procesos de IA responsable para diseñar, desarrollar, operacionalizar y producir soluciones.
• Acceden a aceleradores: Los socios ofrecen acceso a un ecosistema de IA, lo que reduce el tiempo de desarrollo para proyectos piloto de IA tradicional y generativa responsable en un 50%. Las empresas obtienen soluciones verticales que aumentan su competitividad en el mercado.
• Aseguran la adopción y la rendición de cuentas del equipo: Los equipos de empresas y socios se capacitan en las nuevas políticas y procesos. Además, las empresas auditan a los equipos para garantizar el cumplimiento de las políticas clave.
• Utilizan las métricas adecuadas para cuantificar los resultados: Los líderes y equipos utilizan puntos de referencia y otras métricas para demostrar cómo la IA responsable contribuye al valor empresarial para mantener la participación de las partes interesadas alta.
• Supervisan los sistemas de IA: Los socios proporcionan servicios de supervisión de modelos, resolviendo problemas de manera proactiva y asegurando que entreguen resultados de confianza.

Planifique la IA Responsable Ahora

Si su empresa está acelerando la innovación de la IA, es probable que necesite un programa de IA responsable. Avance de manera proactiva para reducir los riesgos, madurar los programas y procesos, y demostrar la rendición de cuentas a las partes interesadas.

Un socio puede proporcionar los conjuntos de habilidades, marcos, herramientas y socios que necesita para desbloquear el valor empresarial con la IA responsable. Despliegue modelos que sean justos y libres de sesgo, haga cumplir los controles y aumente el cumplimiento de los requisitos de la empresa mientras se prepara para las regulaciones futuras.