Las compañías de seguros están integrando cada vez más la inteligencia artificial en sus procesos, lo que permite un aumento significativo en la velocidad del procesamiento de datos y una mejor interacción con los asegurados. Sin embargo, esto también plantea nuevos desafíos regulatorios, como garantizar la transparencia de los algoritmos y prevenir la discriminación injusta.
Sam Peters, el Director de Producto de ISMS.online, explica cómo las marcas pueden construir modelos de IA seguros, éticos y centrados en el cumplimiento en el actual panorama de amenazas en evolución. A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en las operaciones comerciales, es fundamental que las organizaciones incorporen la gobernanza y la seguridad en el núcleo de sus iniciativas de IA.
La vigilancia impulsada por IA aumenta la seguridad, pero también conlleva riesgos de sesgo y erosión de libertades civiles. La regulación es desigual a nivel mundial, con la necesidad de una gobernanza centrada en el ser humano y la transparencia para garantizar una vigilancia ética.
La discusión global sobre la inteligencia artificial ha entrado en una nueva fase, centrada en cómo utilizar estas herramientas de manera responsable, especialmente en los servicios financieros donde la precisión y el cumplimiento son esenciales. Empresas como WNSTN están demostrando que la adopción responsable de la IA no solo es posible, sino también comercialmente viable, al combinar datos verificados, diseño listo para el cumplimiento y un enfoque en la educación.
La certificación puede convertirse en una ventaja competitiva en la adopción de inteligencia artificial (IA) confiable y sostenible. A medida que la regulación avanza, las empresas que demuestran cumplimiento no solo evitan multas, sino que también ganan credibilidad y acceso al mercado.
La inteligencia artificial explicable (XAI) es esencial para generar confianza, asegurar transparencia y permitir responsabilidad en áreas críticas como la salud y las finanzas. Con regulaciones que exigen explicaciones claras y específicas de las decisiones de IA, la verdadera confianza proviene de explicaciones accionables y honestas que empoderan a las personas para comprender y actuar responsablemente.
La investigación de UX solo es tan sólida como las decisiones humanas que la guían, y los sesgos cognitivos pueden distorsionar los hallazgos. Este artículo explora cómo integrar la inteligencia artificial de manera responsable en los flujos de trabajo de investigación de UX para evitar errores costosos.
La adopción de la inteligencia artificial en las empresas plantea riesgos significativos que muchas organizaciones están ignorando. A medida que los agentes de IA se convierten en colegas digitales, es crucial establecer principios de cumplimiento y estructuras de gobernanza para gestionar su uso de manera segura.
La revolución de la inteligencia artificial ya no es una promesa distante, está aquí y está remodelando industrias y la vida diaria. La clave para garantizar que el poder de la IA se utilice de manera responsable radica en una colaboración interindustrial y una alineación regulatoria que permita mitigar riesgos y capitalizar oportunidades de crecimiento.
La AMA ha publicado una guía sobre la adopción y gobernanza de la inteligencia artificial (IA) para sistemas de salud, destacando la importancia de establecer políticas adecuadas en un entorno tecnológico en rápida evolución. Se identifican ocho elementos fundamentales para una adopción responsable de la IA, que incluyen la evaluación de políticas actuales y el desarrollo de nuevas políticas para la adopción de IA.