Desafíos de Cumplimiento Regulatorio en Empresas Impulsadas por IA
Las empresas que adoptan soluciones de inteligencia artificial (IA) enfrentan numerosos desafíos relacionados con el cumplimiento regulatorio. A medida que la adopción de la IA se expande, la falta de claridad sobre cómo lograr el cumplimiento se convierte en un impedimento significativo para muchas organizaciones.
Carga Regulatoria Creciente
El cumplimiento regulatorio ha aumentado considerablemente, especialmente en Europa, donde las empresas deben adherirse a numerosas normas, leyes y regulaciones. En la industria automotriz, por ejemplo, se estima que las compañías deben seguir entre 250 y 300 regulaciones para poder comercializar sus productos a nivel mundial.
Con la implementación del GDPR y la Data Act, la carga regulatoria ha aumentado, y con la entrada en vigor de la IA Act y la Ciber Resilience Act (CRA), se espera que la situación empeore en los próximos años. Las sanciones por incumplimiento pueden llegar hasta el 10% de los ingresos, lo que provoca que muchas empresas eviten tomar riesgos.
Desafíos Específicos del Cumplimiento
Las empresas enfrentan varios desafíos en el contexto del cumplimiento regulatorio relacionado con la IA:
- Dificultad de interpretación: Las nuevas leyes frecuentemente presentan desafíos significativos en su interpretación. Un caso notable revela que una empresa consultó a cinco bufetes de abogados sobre la Data Act y recibió cinco interpretaciones diferentes.
- Evitar riesgos: Las empresas a menudo optan por decisiones que les alejan del límite de la legalidad para evitar sanciones. Esto puede llevar a una resistencia al cambio y a la innovación, lo que expone a las empresas a un riesgo mayor de interrupción.
- Necesidad de supervisión humana: Muchas regulaciones requieren un humano en el proceso para proporcionar la supervisión necesaria, lo que complica la implementación de soluciones completamente automatizadas.
- Comportamiento no determinista: La naturaleza no determinista del aprendizaje automático puede dar lugar a resultados variables, lo que plantea preocupaciones en contextos críticos de seguridad.
- Falta de automatización: La carga de prueba de cumplimiento recae en la empresa, lo que puede requerir un esfuerzo humano significativo. A pesar de que algunas soluciones pueden automatizar la recolección de evidencia, muchas empresas aún dependen del trabajo manual, lo que limita su capacidad para innovar.
Conclusión
Los desafíos que enfrentan las empresas que buscan convertirse en líderes en IA están marcados por la complejidad regulatoria. Los problemas de interpretación, la evitación de riesgos, la necesidad de supervisión humana, el comportamiento no determinista y la falta de automatización son preocupaciones clave. La incertidumbre sobre cómo lograr el cumplimiento utilizando agentes de IA puede llevar a las empresas a evitar o ralentizar la adopción de la IA, lo que a su vez impide la obtención de sus beneficios. En un contexto donde la innovación es crucial, es fundamental encontrar un equilibrio entre la regulación y la libertad para innovar.
