BigID lanzó la gestión de la postura de riesgo de privacidad de IA para ayudar a las organizaciones a manejar los riesgos de privacidad de datos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Con evaluaciones automatizadas y controles de privacidad accionables, BigID empodera a las empresas a gobernar la IA de manera responsable mientras se anticipan a las regulaciones en rápida evolución.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el sector de Insurtech plantea cuestiones sobre si estos sistemas se consideran de alto riesgo debido a su capacidad para tomar decisiones significativas en relación con el seguro. Las regulaciones en diferentes jurisdicciones, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y la Ley de Inteligencia Artificial de Colorado, establecen criterios específicos para clasificar un sistema de IA como de alto riesgo.
El presidente de la Dewan Rakyat, Tan Sri Johari Abdul, ha propuesto la introducción de nueva legislación para abordar la difamación derivada del mal uso de la inteligencia artificial en Malasia. Destacó la necesidad de equilibrar la protección de la libertad de expresión y la prevención de daños en un entorno digital cada vez más complejo.
Las empresas de inteligencia artificial están adoptando la IA agentiva, que se considera la próxima evolución de la IA generativa. A medida que la innovación avanza, los desarrolladores de IA argumentan que los procesos de seguridad actuales y las regulaciones existentes pueden proteger a las empresas y a los consumidores que comienzan a utilizar esta tecnología.
El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) en la tecnología cotidiana presenta grandes oportunidades, así como desafíos éticos significativos. Los diseñadores de productos están en la vanguardia para garantizar que las aplicaciones de IA se desarrollen con consideraciones éticas, enfocándose en la seguridad del usuario, la inclusión y la transparencia.
Actualmente trabajo en una startup secreta que construye soluciones de IA que creemos que darán forma al futuro de la interacción con los usuarios de manera responsable. Uno de mis últimos proyectos es un recomendador de películas impulsado por IA, y mientras lo construía, me hice preguntas más profundas sobre la imparcialidad y la explicabilidad del sistema.
MineOS ha lanzado un nuevo agente de IA que automatiza la creación y mantenimiento de Registros de Actividades de Procesos (RoPA) para ayudar a las organizaciones a cumplir con los requisitos de privacidad. Este agente proporciona detección de riesgos y asesoría de privacidad en tiempo real, facilitando el cumplimiento normativo.
Los expertos en políticas advierten que prohibir a empresas como OpenAI, Google y Meta entrenar sus modelos de IA con material protegido por derechos de autor en el Reino Unido podría resultar en modelos sesgados y afectar negativamente los ingresos de los creadores. Argumentan que un régimen de exclusión podría producir sistemas de IA ineficaces y frenar la innovación.
El artículo presenta un nuevo modelo de colaboración donde los equipos de ingeniería de datos pasan de ser constructores únicos a arquitectos de habilitación, empoderando a las unidades de negocio para construir soluciones de IA escalables y confiables. A medida que la demanda de IA aumenta, los equipos de ingeniería de datos deben adaptarse para facilitar la innovación sin comprometer la calidad ni la gobernanza.
En la era de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), entender el «por qué» detrás de las decisiones de la IA es tan importante como el «qué». Este enfoque se ha vuelto crucial en un mundo saturado de IA, donde la regulación y la confianza del usuario son fundamentales para la adopción de modelos de aprendizaje automático.