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La inteligencia artificial es tanto una oportunidad como una amenaza.

La oportunidad es que los personas aprovechen y aceleren el logro de los resultados deseados al aprovechar las capacidades de las máquinas, pero la Inteligenicia Artificial (IA) también puede ser una amenaza que invoca la preocupación por los derechos humanos y el bienestar.

Ni la oportunidad ni la amenaza han pasado desapercibidas: ambos sectores público y privado se han comprometido. Los dominios ricos en datos de los sectores de transporte, tecnología financiera y salud han liderado la adopción, según lo medido por la inversión, pero el software, la robótica, la biotecnología de IA, la defensa y la utilización más amplia de IA aumentan a un ritmo acelerado. En el sector público, los temas de policía, seguridad e identidad se presentan regularmente. Se alienta el papel de la academia, como proveedor de investigación, líder de pensamiento y moderador casi privado y público. Adoptar un enfoque de IA responsable es juicioso y requerirá equilibrar el contexto privado, público y académico.

En la búsqueda de tal responsabilidad, los gobiernos, los reguladores y la industria por igual están avanzando en la regulación, los marcos, la legislación, las políticas, las herramientas y la orientación para desarrollar mejores prácticas y resultados que estén «en sintonía» con sus características regionales, culturales, socioeconómicas y políticas.

Todos quieren lograr las ventajas competitivas y los beneficios de la Inteligencia Artificial, pero nadie quiere poner en riesgo a los vulnerables, exacerbar aún más las privaciones en la sociedad o, en el peor de los casos, ser cautivo. Es fundamental que se mantengan la libertad, la justicia y la transparencia. La Inteligencia Artificial responsable es una discusión sobre ética y confianza.

Sin embargo, crear inteligencia artificial desde cero es difícil, costoso e implica mucho tiempo, por lo que en la mayoría de los casos no será una opción rentable. Por ello, lo óptimo es aprovechar soluciones ya existentes como Power Platform, un conjunto de herramientas inteligentes en la nube de Microsoft que nos ayudan a digitalizar, crear y automatizar nuestros procesos de negocio.

Desde Sandav podemos extraer 5 consejos prácticos para llevar a cabo la automatización de vuestros procesos de negocio aplicando la Inteligencia Artificial , con el fin de conseguir mayor eficiencia y resolver problemas operativos en cualquiera de las áreas de negocio: recursos humanos, marketing, finanzas, etc.

1. Anticípate que habrá desafíos técnicos, económicos y legales que se aplicarán en cualquier trayectoria de la próxima regulación y legislación interjurisdiccional de la Inteligenicia Artificial.

Empieza a prepararte ahora. Desarrolle criterios de continuar o no continuar para continuar o cancelar proyectos en función de los criterios de evaluación y determinar quién tendrá la fuerza de voluntad organizacional para decir no cuando corresponda.

La tecnología se ocupa principalmente de defender la equidad de los algoritmos y conjuntos de datos de IA para que los derechos de los consumidores, en particular los de las partes vulnerables, no se vean socavados. Las divisiones dentro de las organizaciones deben asegurarse de que se cumplan los requisitos de la mesa, como los requisitos de privacidad de su(s) jurisdicción(es), sabiendo que no existe una respuesta única para todos. Comience a prepararse para la IA con una simple revisión de la gestión de datos personales y luego desarrolle la preparación para la IA sobre esa base firme.

Las consideraciones económicas son reales. Deberá presupuestar la preparación para la IA. Sepa qué cantidad está a su disposición. Participe en la planificación de respuesta de IA proactiva y reactiva. Esté preparado para realizar cambios en su modelo operativo que, como mínimo, debe estar diseñado para monitorear y medir las oportunidades y amenazas de la IA como parte de su plan de gestión de riesgos de «negocios como siempre». Como aspiración, debe definir qué beneficios específicos busca realizar. ¿Es un aumento de la rentabilidad? Reducción en el costo? ¿Reputación mejorada?.

Los desafíos legales requerirán la participación de su asesor legal, los directores de riesgos y las partes interesadas en el cumplimiento desde el principio. Defina los principales riesgos de IA y los escenarios regulatorios dentro de su industria y ejecute ejercicios de ‘tabla’ para validar sus prácticas, como informar compromisos de IA (o fallas en IA que podrían violar las regulaciones de la UE cuando se introduzcan). Pruebe el rigor de su respuesta haciendo preguntas como: ¿Cuál es la granularidad adecuada para la categorización basada en el riesgo? ¿Son las categorías de riesgo proporcionales y adecuadas para su propósito? ¿Quién es responsable del fraude iniciado por un sistema de IA? Hasta la fecha, la postura de la UE ha sido tratar a la IA como un producto. ¿Están sus equipos de respuesta legal de contratos y responsabilidad extracontractual preparados para gestionar y responder? ¿Se requiere entrenamiento especial?

2. Definir bien el flujo del proceso a automatizar, comunícalo en tu cultura de empresa.

El orden es la base de cualquier proceso, y más cuando hablamos de automatización robótica. Establecer de manera precisa todos los pasos de cada proceso a automatizar y definir su flujo óptimo, es primordial y te ahorrará ineficiencias en el futuro.

Declara tu visión y misión y comunícala. Establezca un comité de beneficios a largo plazo compuesto por personas que no tengan conexión con la empresa o sus proveedores/clientes, para tener la última palabra en asuntos que incluyen la composición de la junta directiva de la organización. Por último, pero no menos importante, planifique llevar al personal de la organización a través del entrenamiento, la tutoría y la capacitación necesarios para motivar los cambios de comportamiento necesarios para garantizar que la consideración de la ética sea primordial.

3. Trabaja con empresas de Inteligencia Artificial en la que confías y respetes.

Parece obvio, pero contar con un equipo experto que tenga la especialización tecnológica y experiencia para que te acompañe y recomiende las mejores prácticas, termina siendo la mejor inversión. Además de ser profesionales la confianza y la experiencia es muy importante.

4. Probar y probar antes de lanzar la automatización.

La experiencia nos enseña que es importantísimo tener en cuenta todas las posibles casuísticas para poner al límite y probar a fondo el proceso que hemos automatizado antes de ponerlo en producción, con el fin de evitar problemas y que genere más trabajo que valor aportado. Invierte tiempo en testearlo para ganarlo después.

5. Testea y valida todo el proceso.

Que tu organización pueda cumplir con los principios clave de transparencia y responsabilidad, ya que es probable que se pueda lograr una cantidad significativa de cumplimiento normativo a través de resultados auditados demostrables. Afirmar metodologías que se pueden usar para validar la ausencia de sesgo en artefactos clave, como conjuntos de datos de origen y modelos. Verifique los casos de prueba ellos mismos. La IA es un sistema dinámico, así que planifique el monitoreo continuo de los sistemas de IA. Determina cómo creará espacios aislados para cumplir con los requisitos de la política corporativa interna, de modo que esté listo para responder a las demandas reglamentarias cuando finalice.