Construir un sistema de gestión de IA efectivo y de alta integridad requiere enfrentar una verdad incómoda: la gobernanza que parece robusta en papel puede colapsar catastróficamente cuando está desconectada de la supervisión organizacional más amplia. El esquema Robodebt de Australia es un ejemplo claro de cómo los controles técnicos sofisticados pueden fallar sin una supervisión adecuada.
Este artículo describe cómo mapear los componentes fundamentales de los sistemas de inteligencia artificial, incluyendo modelos, conjuntos de datos, interfaces y agentes, para una gobernanza efectiva. Utilizando un sistema de «tarjetas», se captura información esencial para entender las relaciones y riesgos asociados a cada componente.
Los modelos de inteligencia artificial (IA) pueden perpetuar o amplificar sesgos presentes en los datos con los que son entrenados, lo que puede llevar a resultados injustos que afectan desproporcionadamente a ciertos grupos demográficos. Es esencial abordar estos sesgos para garantizar la equidad y la responsabilidad en el uso de la IA en procesos de toma de decisiones críticos.
La Dra. Maria Moloney, especialista en inteligencia artificial en PrivacyEngine, explora la relación entre la privacidad digital y el avance de la inteligencia artificial. Se centra en cómo la Ley de IA de la UE puede fortalecer los derechos digitales y promover un entorno digital más seguro en Europa.
El desarrollo de agentes de inteligencia artificial (IA) plantea importantes preocupaciones éticas relacionadas con el sesgo, la privacidad, la seguridad y la responsabilidad. Asegurar un desarrollo responsable de la IA requiere un enfoque estructurado para abordar estos desafíos y fomentar la transparencia y la equidad en los sistemas de IA.
En el mundo de las conferencias tecnológicas corporativas, el desarrollo responsable de la inteligencia artificial se ha convertido en un ejercicio de marca, donde la sustancia queda en segundo plano. A pesar de las promesas brillantes y las presentaciones pulidas, la realidad a menudo revela una desconexión entre las palabras y las acciones.
Todos afirmamos usar IA, pero ¿realmente la usamos de manera responsable? La IA responsable es el marco que asegura que los sistemas de IA se desarrollen y desplieguen de maneras éticas, justas y alineadas con los valores humanos.
La nueva Ley de IA de la UE restringe los sistemas de reconocimiento emocional en el lugar de trabajo, prohibiendo el uso de tecnologías que inferen emociones a partir de datos biométricos. Estas restricciones buscan proteger la dignidad de los trabajadores y prevenir prácticas discriminatorias.
La nueva Ley de IA de la UE restringe el uso de sistemas de reconocimiento emocional en los lugares de trabajo. Estas restricciones buscan proteger la dignidad de los trabajadores y prevenir prácticas discriminatorias.
La inteligencia artificial (IA) puede hacer decisiones confiables y explicables para las empresas, pero su funcionamiento se basa en patrones estadísticos en lugar de un entendimiento real. Los sistemas de IA generativa, como los modelos de lenguaje grandes, presentan limitaciones en la toma de decisiones autónomas, lo que subraya la necesidad de enfoques híbridos que integren la IA generativa con modelos de decisión estructurados.