Cómo operacionalizar la “IA Responsable”
La IA responsable no es lo mismo que el uso responsable de datos o la IA ética. El uso responsable de datos se centra en cómo se recopilan, almacenan, utilizan y comparten los datos, priorizando la privacidad individual, la seguridad de los datos y la equidad (es decir, la no discriminación). Por otro lado, la IA ética se ocupa del desarrollo y la implementación de sistemas de IA que priorizan la equidad, la transparencia, la responsabilidad y el respeto a los valores humanos.
La IA responsable, por tanto, busca unir ambos conceptos, incorporando elementos de robustez del sistema. Se pueden resumir los principios de la IA responsable en cinco categorías clave:
1. Explicabilidad
Se refiere a la capacidad de proporcionar una predicción precisa, trazabilidad y claridad sobre cómo la IA toma decisiones.
2. Equidad
Implica el uso de datos diversos y representativos, la conciencia y mitigación de sesgos, el desarrollo por un equipo diverso y la sujeción a una revisión ética.
3. Robustez
La IA debe ser capaz de manejar datos anómalos de manera efectiva, ya sean intencionados o no, y garantizar una fuerte seguridad cibernética y digital.
4. Transparencia
Los usuarios finales deben poder ver cómo funciona la IA y evaluar las fortalezas y debilidades de sus características y funcionalidades.
5. Privacidad
Es crucial proteger a los usuarios de la filtración o el uso indebido de sus datos personales.
Marco Operacional
Los principios son marcos conceptuales que introducen ideas como guía, pero dejan espacio para interpretaciones más matizadas en la práctica. Por el contrario, los marcos operacionales son más estructurados, abordando procedimientos operativos estándar (SOP), políticas y roles y responsabilidades.
La creación de un marco operacional que manifieste los principios de la IA responsable es un gran desafío. Por ejemplo, el principio de equidad se aborda principalmente a través de la gobernanza de modelos de IA/ML, mientras que el principio de privacidad se incluye en la supervisión existente de TI en la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, el principio de transparencia es más difícil de traducir.
Ejemplo de un Marco Operacional para la IA Responsable
Un marco operacional de IA responsable podría incluir los siguientes elementos:
- Gobernanza de Modelos de IA: La gobernanza de modelos de IA/ML se ha establecido durante más de una década. Con la introducción de la IA generativa, es necesario actualizar las metodologías y métricas de evaluación para adaptarse a la naturaleza menos estructurada de esta nueva forma de IA.
- Diseño de Experiencia de IA: Es necesario diseñar políticas y procedimientos que aborden la seguridad psicológica y digital, incluyendo listas de verificación sobre la información que debe ser explícita para los usuarios.
- Diagnóstico de IA: Deben existir instrucciones claras de diseño arquitectónico que faciliten los diagnósticos de los sistemas de IA y pasos procedimentales claros para los equipos de datos al enfrentar problemas definidos.
- Integración de IA: La IA debe integrarse de manera que minimice las co-dependencias críticas, permitiendo una desconexión sin causar caos en el sistema.
Conclusión
La traducción de principios orientadores en marcos operacionales prácticos es un desafío no trivial. La IA responsable debe ir más allá del ciclo de vida del desarrollo del modelo; debe cubrir la experiencia del usuario final y los mecanismos de recurso, así como el diseño arquitectónico e integración. La implementación efectiva de estos principios es esencial para el desarrollo sostenible de la IA en las organizaciones.
