Mejorando la Gobernanza de la IA para una Mayor Conformidad e Innovación Universitaria
A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra más en la educación superior, las universidades deben adoptar prácticas de gobernanza robustas para garantizar que la IA se utilice de manera responsable. La IA puede generar insights valiosos para las instituciones de educación superior y mejorar el proceso de enseñanza. Sin embargo, esto solo se puede lograr cuando las universidades implementan un conjunto estratégico y proactivo de políticas de gestión de datos y procesos para su uso.
Desafíos Únicos de Datos en la Educación Superior
La educación superior enfrenta desafíos únicos de datos derivados de los requisitos regulatorios y de la estructura operativa de las universidades. En el lado regulatorio, las instituciones deben cumplir con una variedad de marcos, incluyendo la Ley de Derechos Educativos y Privacidad Familiar (FERPA) para la privacidad de los datos de los estudiantes, la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) para escuelas de medicina y el Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS) para transacciones financieras. También pueden aplicarse regulaciones regionales, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) para la protección de datos.
Los requisitos federales relacionados con la aceptación de fondos gubernamentales para la investigación complican aún más los esfuerzos de cumplimiento. Las instituciones académicas pueden tener múltiples capas de políticas internas para abordar estos requisitos regulatorios, con varios niveles de supervisión que pueden incluir la aprobación del senado académico o de la junta directiva. Esto crea un entorno complejo en el que las universidades pueden tener dificultades para equilibrar el cumplimiento normativo estricto con sus propias prácticas de gestión de datos.
En este contexto, la gobernanza de datos abarca más que solo la seguridad; también incluye la calidad de los datos, las prácticas de gestión y los roles y responsabilidades claramente definidos. Esta visión expansiva de la gobernanza es necesaria para igualar el alcance de la IA en prácticamente todos los aspectos de las operaciones universitarias.
Prioridades Clave para la Gobernanza de la IA
Para mejorar la gobernanza de datos y la utilización de la IA en la educación superior, las instituciones deben centrarse en varias prioridades clave. Una área crítica es la privacidad de los datos y garantizar que los sistemas de IA operen de manera efectiva sin insertar datos sensibles de los estudiantes en los modelos. Técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG) y los enfoques de IA basados en grafos permiten a las instituciones utilizar insights impulsados por IA mientras mantienen controles de privacidad estrictos.
Las instituciones también deben explorar técnicas de IA que preserven la privacidad, como el aprendizaje federado, que permite que los modelos de IA se entrenen en datos descentralizados sin exponer información sensible. La generación de datos sintéticos es otro enfoque valioso, permitiendo a las instituciones crear conjuntos de datos realistas que apoyan la investigación y el desarrollo de IA mientras protegen los datos reales de los estudiantes. Al aprovechar estos métodos, las instituciones de educación superior pueden mantener altos niveles de privacidad de datos mientras maximizan el potencial de la IA para mejorar el éxito estudiantil.
La responsabilidad es otra prioridad importante. Tratar la IA como un actor en las políticas de gobernanza asegura la transparencia en la toma de decisiones, reforzando la adopción ética de la IA en todos los procesos académicos. Por ejemplo, la IA puede analizar paquetes de solicitudes, ayudando en la toma de decisiones al identificar patrones en aplicaciones exitosas. Los chatbots impulsados por IA también pueden apoyar a los solicitantes durante el proceso de admisión, respondiendo preguntas y guiándolos a través de los requisitos de envío, pero estas capacidades deben estar respaldadas por una cadena de lógica transparente y fácilmente documentada para garantizar el cumplimiento del proceso.
Una Gobernanza Fuerte de la IA Impulsa la Innovación en la Universidad
Los equipos de transformación en la educación superior reconocen que las prioridades y técnicas mencionadas para gestionar la IA deben ser apoyadas por los pasos de modernización adecuados a nivel de sistemas e infraestructura. Las plataformas deben diseñarse para romper los silos de datos tradicionales y proporcionar flexibilidad en la integración de soluciones de IA en varios departamentos académicos, asegurando que los marcos de gobernanza se apliquen de manera consistente en toda la universidad.
