Cómo el Recursos Humanos puede navegar por la Ley de IA de la UE
La adopción de la IA en el ámbito de Recursos Humanos ofrece un vasto potencial para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y impulsar la innovación. Sin embargo, para lograr estos beneficios es necesario abordar las complejidades de la Ley de IA de la UE, y navegar la rápida divergencia entre los enfoques regulatorios de la UE y los EE.UU., similar a lo que ya se observa en la protección de datos.
Para cualquier empresa que maneje datos entre ambos lados del Atlántico, lo que en la actualidad incluye a la mayoría de las empresas, esta divergencia resalta la enorme necesidad de una gobernanza robusta de IA y de medidas de control que aseguren una adopción ética y segura a través de las fronteras.
Lo que puede ser aceptable en los EE.UU. podría estar en desacuerdo con las regulaciones europeas tan pronto como se involucren datos de ciudadanos de la UE o del Reino Unido. Incluso en los EE.UU., la falta de una regulación específica sobre IA no implica la ausencia de riesgos. Muchos estados cuentan con regulaciones locales de protección de datos e IA, y siempre existe el riesgo de litigios por infracción de propiedad intelectual, discriminación y prácticas engañosas, por nombrar solo tres.
Por lo tanto, es importante ser consciente de la implementación de la IA, independientemente de si existe una regla específica que lo indique. Los siguientes pasos ayudarán a prosperar en un entorno regulatorio que exige tanto agilidad como responsabilidad, y permitirán futuro-proof su estrategia de IA.
1. Comprender los niveles de riesgo
La Ley de IA de la UE categoriza las herramientas de IA en cuatro niveles de riesgo: mínimo, limitado, alto y inaceptable. Cada nivel conlleva obligaciones específicas de cumplimiento, particularmente el de alto riesgo, que abarca tecnologías utilizadas en los procesos de reclutamiento y gestión de empleados. Estos sistemas son a menudo objeto de escrutinio por su potencial impacto en los medios de vida de las personas, lo que requiere medidas estrictas para asegurar la transparencia, mitigar sesgos y garantizar una gobernanza de datos sólida.
Por lo tanto, se debe realizar una auditoría completa de los sistemas de IA actuales y planificados para determinar su nivel de riesgo. También es necesario establecer si su organización califica como un “proveedor de IA”, lo que conlleva responsabilidades adicionales bajo la Ley.
2. Realizar auditorías continuas
A diferencia del software tradicional, que se instala y luego (en teoría) se olvida, las herramientas de IA son no determinísticas por naturaleza y su comportamiento probablemente cambiará con el tiempo y las circunstancias. Nuevos tipos de datos de entrada producen respuestas inesperadas y pueden generar nuevas formas de sesgo, desinformación o incluso riesgos de protección de datos e información de seguridad. Por lo tanto, la evaluación continua de los sistemas de IA es crucial para evitar comprometer a los usuarios o crear una situación que pueda dañar la reputación de su empresa.
3. Capacitar a los equipos de Recursos Humanos
La gobernanza de IA no es solo un desafío técnico; también es un desafío cultural y educativo. Proporcionar capacitación sobre gobernanza y ética de IA empodera a los profesionales de Recursos Humanos para implementar la IA de manera responsable. Los programas de capacitación deben adaptarse a las necesidades únicas de los profesionales de Recursos Humanos, equipándolos para actuar como custodios informados de los sistemas de IA, no solo como usuarios pasivos de otro software. Esta es, de hecho, una de las promesas de la tecnología: está diseñada para aprender y evolucionar en asociación con sus contrapartes humanas, de manera que el resultado de la colaboración entre humanos y máquinas sea mejor que lo que cualquiera podría lograr por separado.
4. Construir confianza a través de la transparencia
Las divulgaciones claras sobre el uso de IA en el reclutamiento y la gestión de la fuerza laboral generan confianza entre empleados y candidatos. Esta confianza se ve reforzada cuando se demuestra un compromiso con prácticas éticas de IA, fortaleciendo su reputación como un empleador justo y visionario.
Además, los miembros del personal que comprenden cómo la IA impacta sus interacciones con la organización son más propensos a adoptar sus beneficios y contribuir a su mejora continua. Asegúrese de comunicar regularmente sobre:
- cómo se toman y monitorean las decisiones impulsadas por IA;
- qué pasos se están tomando para mejorar la precisión y equidad de estos sistemas;
- qué mecanismos están en su lugar para abordar errores o preocupaciones.
5. Monitorear el entorno regulatorio
Como dice el refrán, lo único seguro es el cambio. Esto es especialmente cierto en el entorno regulatorio de la IA, dado el grado en que el cumplimiento de la IA se ha convertido en un tema político. Trabaje con sus equipos legales, de protección de datos y de seguridad de la información para mantenerse al tanto de las actualizaciones y considere adoptar sistemas de IA con características de cumplimiento incorporadas para simplificar sus futuros ajustes regulatorios. Y observe con atención lo que otros están haciendo para aprender de sus buenos ejemplos, así como de sus deslices y errores.
Como cuestión de rutina, debe:
- mantener registros detallados de las operaciones del sistema de IA y las medidas de cumplimiento;
- involucrarse con reguladores y organismos de la industria para mantenerse informado sobre cambios próximos;
- alinear las iniciativas de IA con los objetivos organizacionales más amplios para asegurar que aporten un valor medible.
Es recomendable considerar la externalización de algunas de estas tareas, lo que puede ayudar a acelerar el ritmo del cambio, gestionar riesgos y generar ventajas competitivas.
