Adopción responsable de la IA generativa
Seguridad de la IA: 5 pasos para la adopción responsable de la IA generativa
Ramón Riquelme, Senior Advisory Solutions Consultant en Appian
La IA generativa está transformando las industrias. Desde el lanzamiento de ChatGPT, su adopción ha superado el crecimiento inicial de internet. La IA conlleva grandes beneficios, pero también grandes riesgos. Para maximizar el valor, las organizaciones deben encontrar un equilibrio entre el potencial de innovación y un uso responsable.
Siga estos cinco pasos para utilizar la IA de forma segura y eficaz.
1. Garantice la transparencia
Los modelos de IA generativa no siempre explican sus decisiones. Las organizaciones deben rastrear las acciones de la IA, supervisar el comportamiento y crear registros de auditoría claros. Una plataforma de procesos facilita la asignación de tareas a agentes de IA y bots, y la derivación a humanos para su aprobación final.
La IA también debería citar sus fuentes para que los usuarios puedan verificar la precisión de los resultados según sea necesario. La Universidad del Sur de Florida por ejemplo, utiliza chatbots de IA generativa para proporcionar a los asesores académicos datos de casos personalizados sobre cada estudiante. El sistema extrae datos de los expedientes estudiantiles, genera agendas de reuniones, redacta correos electrónicos de seguimiento y proporciona a los asesores enlaces a los datos estudiantiles para su verificación.
2. Utilice IA privada para una mejor protección de datos
Las directrices de IA deben prevenir los riesgos de privacidad y las infracciones regulatorias. Los modelos públicos de IA utilizan grandes conjuntos de datos públicos, lo que puede generar resultados sesgados y exponer información confidencial. Peor aún, podrían incorporar sus datos en su proceso de aprendizaje, lo que podría beneficiar a la competencia.
La IA privada mantiene sus datos internamente, lo que permite a las organizaciones entrenar modelos dentro de los límites de cumplimiento. Esto protege la propiedad intelectual y le permite mantener un control total.
3. Prevenga el sesgo de la IA
El sesgo de la IA se produce cuando los datos de entrenamiento o los algoritmos generan resultados injustos. Para reducir el sesgo, elimine identificadores sensibles como la raza, el género y la edad de los conjuntos de datos. Utilice datos diversos y representativos y revise periódicamente las decisiones de IA para detectar problemas de forma temprana.
Crear modelos de IA privados también ayuda. Cuando la IA se entrena solo con sus datos, usted tiene el control y puede prevenir más fácilmente la aparición de sesgos externos.
4. Elija sabiamente los casos de uso de IA
Están surgiendo regulaciones con directrices sobre cuándo y cómo usar la IA. La Ley de IA de la UE, por ejemplo, establece normas estrictas sobre cómo usar la IA en áreas de alto riesgo como el empleo y la atención médica. Para aplicaciones de IA de menor riesgo, como chatbots y sistemas de recomendación, las directrices exigen transparencia para informar a los usuarios que están interactuando con la IA. Determinar los niveles de riesgo e implementar los protocolos adecuados son pasos esenciales para garantizar la seguridad.
Utilice la IA donde aporte valor, pero mantenga la supervisión humana para las decisiones críticas. Por ejemplo, la IA no debería aprobar hipotecas, ya que podría denegar préstamos injustamente. En cambio, debería ayudar recopilando datos y formulando recomendaciones, derivando los casos de alto riesgo a los humanos para que tomen la decisión final.
Otro ejemplo: una importante compañía de seguros agilizó la suscripción de seguros con IA. Antes, la introducción manual de datos generaba formatos de dirección inconsistentes. Ahora, la IA estandariza las direcciones con una precisión del 80-90% mientras los suscriptores toman las decisiones finales.
5. Integre IA en los procesos
La IA debe operar con directrices claras. Una plataforma de procesos estructura la IA, establece límites y señala las tareas que requieren revisión humana. También ayuda a las organizaciones a entrenar modelos de IA privados y a controlar dónde se implementa.
La IA responsable no solo es ética, sino que también representa una ventaja competitiva. La IA generativa segura genera confianza en los clientes, reduce el riesgo empresarial e impulsa el crecimiento a largo plazo.
