AI puede acelerar el cumplimiento de la investigación — si las agencias pueden explicar los resultados
A medida que los investigadores enfrentan una creciente complejidad regulatoria, la expansión de los portafolios de investigación y limitaciones persistentes de recursos, los equipos de cumplimiento están recurriendo cada vez más a la IA para actuar más rápido y obtener mejor visibilidad sobre los riesgos.
El impulso hacia la velocidad
Recientemente, se ha observado un impulso en el nivel federal. Un ejemplo es el anuncio de asociaciones con proveedores de IA para acelerar el descubrimiento científico en laboratorios nacionales y programas de investigación. Esta iniciativa destaca tanto el potencial de la IA a gran escala como la necesidad de asegurar que los resultados de la investigación impulsados por IA sean explicables, validados y defendibles.
Si bien la búsqueda de velocidad es comprensible, priorizar la eficiencia sin defensibilidad puede introducir nuevos riesgos en lugar de resolver los existentes.
La importancia de la explicabilidad
Para el cumplimiento de la investigación, la pregunta más importante es si las agencias pueden explicar, reproducir y documentar esos resultados durante auditorías o revisiones de cumplimiento.
Ventajas de la IA
Cuando se utiliza de manera responsable, la IA ofrece claras ventajas para la supervisión de investigaciones federales. Puede asumir trabajos rutinarios de cumplimiento, reducir la revisión manual y manejar grandes volúmenes de información mucho más rápido que los equipos humanos. Esto incluye el análisis de subvenciones, publicaciones, patentes y registros de colaboración a través de grandes y diversos portafolios de investigación.
La IA también puede señalar anomalías que los humanos podrían pasar por alto, permitiendo un monitoreo continuo del cumplimiento y proporcionando información oportuna para las agencias. Además, ayuda a los profesionales no expertos en la materia al organizar información compleja y proporcionar contexto, permitiendo que los profesionales de cumplimiento tomen decisiones más eficientes y bien informadas.
Riesgos de decisiones no verificadas
Los entornos de cumplimiento exigen transparencia, haciendo crítico que las decisiones sean trazables, reproducibles y respaldadas por evidencia. Sin embargo, aquí es donde muchos sistemas de IA enfrentan dificultades.
Los modelos que no pueden explicar claramente cómo se alcanzan las conclusiones — o que producen resultados inconsistentes — introducen un riesgo operativo real. Además, el sesgo incorporado en los datos de entrenamiento puede amplificarse con el tiempo, llevando a resultados desiguales. Aunque la IA generativa sigue mejorando, las alucinaciones son una preocupación. En un entorno de cumplimiento, actuar sobre información incorrecta o no respaldada puede tener consecuencias duraderas.
Estos riesgos crecen aún más cuando la IA se automatiza en exceso. Cuando se tratan los resultados como conclusiones finales en lugar de insumos de apoyo a la decisión que requieren intervención humana, las agencias pueden perder contexto crítico y supervisión. En el cumplimiento de la investigación, es imperativo que la IA no se coloque en piloto automático.
Consideraciones de seguridad y gobernanza
Además, la precisión es solo parte de la ecuación. La IA también introduce consideraciones significativas de seguridad y gobernanza. Las agencias necesitan visibilidad clara sobre dónde se envían los datos, cómo se procesan y cómo se controla el acceso. En entornos de investigación sensibles, incluso las preguntas planteadas a un sistema de IA pueden requerir un manejo cuidadoso. Los riesgos adicionales incluyen registros de auditoría insuficientes, prácticas de retención de datos poco claras y la inversión de modelos, donde los resultados podrían ser descompuestos para exponer entradas confidenciales.
La seguridad en la investigación y sus desafíos
La seguridad en la investigación resalta estos desafíos. Las agencias federales navegan un conjunto creciente de requisitos relacionados con políticas nacionales, condiciones de financiamiento y colaboración internacional, mientras trabajan para proteger la investigación financiada por los contribuyentes, salvaguardar la propiedad intelectual y reducir el riesgo de que trabajos sensibles o de doble uso sean mal utilizados.
Una evaluación de riesgos efectiva depende de identificar patrones en lugar de conclusiones binarias. Indicadores como afiliaciones no divulgadas, redes de colaboración, reconocimientos de financiamiento, relaciones con patentes y sensibilidad del campo de investigación deben evaluarse en conjunto, ya que ninguna señal única proporciona suficiente contexto por sí sola.
Un camino práctico hacia adelante
El uso responsable de la IA en el cumplimiento de la investigación comienza con límites claros. Las decisiones de alto impacto siempre deben incluir supervisión humana, mientras que los insumos de datos se minimizan y protegen, y los resultados se validan continuamente contra la verdad objetiva.
Las agencias también deben ser deliberadas sobre dónde se aplica la IA. Dividir el cumplimiento en componentes discretos — en lugar de depender de decisiones amplias y automatizadas — ayuda a reducir riesgos mientras se preserva la eficiencia.
La línea final para los líderes federales es que la IA puede mejorar significativamente la velocidad y escala del cumplimiento de la investigación. Sin embargo, en entornos gubernamentales, la efectividad depende en última instancia de una documentación sólida y una clara rendición de cuentas.
Cuando las agencias no pueden explicar cómo se alcanzó una decisión asistida por IA, pueden tener dificultades para reproducir o respaldar esa decisión durante auditorías o revisiones de cumplimiento. Las organizaciones que tengan éxito serán aquellas que adopten la IA de manera deliberada, prioricen la transparencia y definan claramente dónde comienza y termina la responsabilidad humana. En el cumplimiento de la investigación, la defensibilidad es tan importante como la eficiencia, y la IA debe respaldar ambos.
