Asegurando la Conformidad con la Ley de IA de la UE
La Ley de IA de la UE establece un marco regulatorio integral para la inteligencia artificial, exigiendo a las empresas que operan en Europa cumplir con nuevos estándares de transparencia, calidad de datos y reducción de sesgos, que serán efectivos intermitentemente durante los próximos años.
Categorización de Soluciones de IA
Las empresas deben categorizar sus soluciones de IA según el nivel de riesgo y garantizar la conformidad a través de una gestión de datos diligente, controles de diseño, procesos de gestión de riesgos y monitoreo continuo para mitigar sesgos y errores.
Oportunidades en la Conformidad
Aunque el cumplimiento puede parecer una carga, la Ley de IA de la UE presenta oportunidades para mejorar la alfabetización en IA dentro de los equipos financieros, permitiendo una mejor comprensión y uso de la IA para innovar y apoyar la toma de decisiones informadas.
Marco Regulatorio y Efectos
La Unión Europea ha promulgado el primer marco regulatorio completo para la inteligencia artificial con la Ley de IA de la UE. A partir de su implementación, las empresas que operan en la UE deben cumplir con nuevos estándares de transparencia, calidad de datos y reducción de sesgos.
Los diferentes proveedores, implantadores e importadores de IA serán categorizados según su nivel de riesgo. Las empresas deben entender su categorización y lo que necesitan hacer para permanecer conformes con las nuevas regulaciones.
Transparencia y Sesgos
Para ayudar a las empresas a entender cómo acomodar tanto sus ambiciones de IA como la nueva legislación, se han establecido pautas que abordan cómo las aplicaciones financieras pueden verse afectadas.
Requisitos de Transparencia
La Ley introduce nuevos requisitos de transparencia que entrarán en vigencia el 2 de agosto de 2025. Los desarrolladores y desplegadores de sistemas de IA deben asegurarse de que los usuarios finales sean conscientes de que están interactuando con IA, como chatbots y deepfakes.
Calidad de Datos y Gobernanza
La calidad de datos y la gobernanza son otros énfasis importantes de la Ley de IA de la UE que las empresas deben tener en cuenta. Para permanecer conforme, las empresas deben asegurarse de contar con:
- Procedimientos de Gestión de Datos: Implementación de protocolos para la adquisición, colección, análisis, etiquetado, almacenamiento, filtrado, minería, agregación y retención de datos.
- Controles de Diseño y Desarrollo: Asegurar acciones sistemáticas para el diseño, verificación y validación de sistemas de IA.
- Procesos de Gestión de Riesgos: Identificación, evaluación y mitigación de riesgos asociados con las operaciones del sistema de IA.
- Aseguramiento de la Idoneidad de los Datos: Utilización de conjuntos de datos que sean relevantes, representativos, libres de errores y lo más completos posible para minimizar sesgos e inexactitudes.
- Monitoreo Continuo: Evaluación regular de la calidad de los datos a lo largo del ciclo de vida del sistema de IA para detectar y abordar problemas potenciales de manera oportuna.
Implicaciones para las Empresas
La IA es un servicio esencial y ahora debe ser regulado como tal. Casi el 70% de los líderes empresariales planean invertir entre $50 a $250 millones en IA durante el próximo año, un aumento respecto al 51% del año anterior. Claramente, la tecnología de IA no va a desaparecer. Las empresas deben estar preparadas para que sus prácticas de IA sean escrutadas de la misma manera que otros flujos de trabajo esenciales.
Es crucial asegurar la conformidad incluso con soluciones de IA de bajo riesgo. Aunque la Ley de IA de la UE está dirigida principalmente a la IA generativa y otros casos de uso con mayor potencial de daño, las empresas que utilizan IA para fines financieros también deben ser conscientes de las nuevas regulaciones.
Por último, aunque el cumplimiento puede sentirse como una carga, las nuevas reglas también pueden tener impactos positivos. La Ley enfatiza la importancia de la alfabetización en IA dentro de los equipos financieros, lo que puede ayudar a las empresas con sus ambiciones de adopción de IA. A medida que los CFO comprenden mejor esta tecnología, desbloquearán casos de uso potenciales para innovar y fortalecer la toma de decisiones.
