A medida que la IA transforma Singapur y el resto del mundo, las organizaciones deben abordar los desafíos de gestión de riesgos que esta tecnología conlleva. Un enfoque estandarizado que incorpore un consenso global es útil para guiar a las organizaciones en la búsqueda de un equilibrio entre la innovación y una buena gestión de riesgos.
La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea está transformando rápidamente el panorama regulatorio para el desarrollo y despliegue de la IA, tanto dentro de Europa como a nivel global. Este enfoque por etapas permite a las organizaciones adaptarse, aunque también crea un entorno de cumplimiento complejo.
La inteligencia artificial (IA) en el sector salud presenta desafíos críticos en gobernanza, riesgo y cumplimiento. Es esencial establecer marcos adecuados para asegurar la ética y la seguridad en el uso de la IA.
A medida que la inteligencia artificial (IA) transforma la atención médica, las organizaciones enfrentan oportunidades y riesgos sin precedentes. Sin un sólido marco de gobernanza, gestión de riesgos y cumplimiento (GRC), estos avances pueden llevar a dilemas éticos y violaciones regulatorias.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la educación superior, trayendo cambios significativos en las admisiones, la investigación y el apoyo a los estudiantes. Para garantizar un uso responsable y ético de la IA, las instituciones deben implementar un marco integral de Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC) de IA que proteja los datos de los estudiantes y asegure la equidad.
El rápido crecimiento de la inteligencia artificial (IA), especialmente la IA generativa y los chatbots, presenta a las empresas una gran cantidad de oportunidades para mejorar sus operaciones. Sin embargo, la IA generativa también ha traído problemas, que van desde fallas de seguridad y preocupaciones sobre la privacidad hasta preguntas sobre sesgo y precisión.
La adopción de la inteligencia artificial en las empresas ha sido silenciosa y gradual, pero plantea preocupaciones sobre la seguridad y el cumplimiento. La falta de trazabilidad de los datos se ha convertido en una crisis de gobernanza en entornos de modelos de lenguaje grande (LLMs).
Las nubes públicas soberanas son cruciales para garantizar el cumplimiento de la soberanía de datos, lo que significa que la información se almacena y gestiona dentro de un país específico, cumpliendo con las leyes locales. Un nuevo documento de Microsoft y Core42 detalla cómo estas soluciones pueden impulsar la transformación digital en los Emiratos Árabes Unidos, alineando el progreso tecnológico con las prioridades nacionales.
A medida que las empresas dependen más de los sistemas automatizados, la ética se ha convertido en una preocupación clave. Los sistemas sesgados pueden negar préstamos, trabajos o atención médica, lo que resalta la importancia de establecer estándares éticos claros en la automatización.
La Comisión Europea publicó un informe que analiza la retroalimentación de las partes interesadas sobre las definiciones de IA y las prácticas prohibidas, destacando preocupaciones significativas sobre prácticas como el reconocimiento de emociones y la identificación biométrica en tiempo real. Además, se requiere que los proveedores y desplegadores de sistemas de IA aseguren un nivel adecuado de alfabetización en IA entre su personal, según el artículo 4 de la Ley de IA.