Navegando hacia el futuro: Construyendo confianza en la IA a través de una hoja de ruta para la gobernanza responsable
La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente de una tecnología de nicho a una capacidad empresarial central. En el último año, su adopción se ha disparado en diversas industrias, impulsada por la promesa de eficiencia, innovación y ventaja competitiva.
Un ejemplo real se observa en una empresa fintech con sede en Tailandia que utiliza una aplicación de préstamos digitales impulsada por IA. Esta compañía ha logrado aprobar préstamos para más del 30% de los solicitantes que anteriormente fueron rechazados por los bancos debido a la falta de declaraciones de ingresos formales o historial crediticio. El modelo de IA les ha permitido alcanzar a clientes con mayor precisión y menor sesgo, aumentando también la tasa de recuperación total de la cartera de préstamos.
De manera similar, una compañía fintech en Indonesia también está utilizando IA para aprobar préstamos para personas no bancarizadas. Analizan miles de diferentes puntos de datos, como el uso del teléfono y transacciones digitales, en lugar de los tradicionales puntajes de crédito. Esto les permite evaluar la solvencia crediticia de aquellos sin un historial bancario, resultando en un proceso de préstamo más inclusivo que otorga acceso financiero a millones que anteriormente fueron excluidos por los sistemas bancarios tradicionales.
La necesidad de una gobernanza sólida
Este crecimiento rápido exige el desarrollo de marcos de gobernanza consistentes y confiables que permitan a las organizaciones gestionar con confianza los riesgos asociados con la IA y asegurar su uso responsable.
Un resultado de IA poco fiable puede generar demandas, penalizaciones regulatorias, daños reputacionales e incluso la erosión del valor para los accionistas. Por lo tanto, las organizaciones están bajo una presión cada vez mayor para garantizar que la IA funcione como se previó, se alinee con los objetivos estratégicos y se utilice de manera responsable. Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo.
Consideraciones de gestión de riesgos de IA
Un marco de gobernanza de IA es un sistema estructurado de políticas, estándares y procesos diseñado para guiar todo el ciclo de vida de la IA. Su objetivo principal es maximizar los beneficios mientras se mitigan riesgos significativos como el sesgo y las violaciones de privacidad, asegurar el cumplimiento de las regulaciones en evolución, fomentar la confianza pública y promover la innovación.
Diseñar un marco de gobernanza de IA responsable es complejo, especialmente en un entorno donde las mejores prácticas aún están emergiendo. Los programas exitosos de gestión de riesgos de IA a menudo comparten varios principios fundamentales clave.
- Equilibrio entre innovación y gestión de riesgos: La gobernanza de IA no debe percibirse como un obstáculo para la innovación.
- Consistencia con prácticas de gestión de riesgos existentes: La alineación con prácticas como la gestión de riesgos de modelos (MRM) puede mejorar la eficiencia.
- Alineación de los interesados: Involucrar a equipos multifuncionales, incluidos ciberseguridad, TI, legal y cumplimiento, asegura que los marcos de gobernanza sean completos y bien respaldados.
- Gestión de cambios regulatorios: A medida que las regulaciones de IA evolucionan, prácticas sólidas de gestión del cambio serán esenciales para mantener el cumplimiento.
En última instancia, la gestión de riesgos de IA debe integrarse en el marco de riesgo empresarial más amplio. Aprovechar las estructuras existentes mientras se adaptan a los desafíos únicos de la IA puede ayudar a las organizaciones a construir sistemas de gobernanza resilientes y adaptables.
Cómo empezar en el viaje de gobernanza de IA
El marco de IA de confianza de Deloitte ofrece un enfoque estructurado para implementar prácticas éticas de IA y mitigar riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Comenzar en este viaje de gobernanza requiere un enfoque estructurado y holístico. Las organizaciones pueden iniciar enfocándose en tres áreas clave: diseño, proceso y formación.
- Diseño: Conceptualizar y documentar el uso previsto, objetivos y riesgos de los sistemas de IA.
- Proceso: Desarrollar, implementar, validar y monitorear continuamente los sistemas de IA.
- Formación: La capacitación en ética de IA para desarrolladores y usuarios finales fomenta la conciencia sobre posibles daños y consideraciones éticas.
Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden sentar una base sólida para el uso y gobernanza responsable de la IA.
Estableciendo una gobernanza de IA confiable
En el corazón de una gobernanza de IA efectiva radica un compromiso con la confianza. Un programa sólido de gestión de riesgos de IA debe incorporar los siguientes principios:
- Justo e imparcial: Limitar el sesgo en los resultados de IA es crucial.
- Transparente y explicable: Los interesados deben entender cómo se utilizan sus datos y cómo se toman las decisiones de IA.
- Responsable: Deben definirse políticas claras que determinen quién es responsable de las decisiones influenciadas por tecnologías de IA.
- Robusto y confiable: Los sistemas de IA deben producir resultados confiables de manera constante.
- Privado: Se debe respetar la privacidad de los datos utilizados para entrenar y probar modelos de IA.
- Seguro: Las empresas deben abordar los riesgos de ciberseguridad cuidadosamente.
- Responsable: La IA debe desarrollarse y operarse de manera socialmente responsable.
Al incorporar estos principios en sus marcos de gobernanza de IA, las organizaciones pueden fomentar la confianza entre los interesados, garantizar el cumplimiento de las regulaciones en evolución y desbloquear todo el potencial de la IA de manera responsable y sostenible.
Mirando hacia un futuro confiable
El viaje hacia una IA confiable comienza ahora. Al adoptar una gobernanza responsable, las organizaciones pueden liderar con confianza, desbloquear un valor transformador y dar forma a un futuro donde la innovación y la integridad vayan de la mano.
