Mejores Prácticas para la Gobernanza de IA Federal
Desde hace más de tres décadas, se introdujo la regla 1-10-100 de calidad de datos. Esta regla establece que cuesta un dólar prevenir un error de datos, diez dólares corregirlo y cien dólares si se ignora. Hoy en día, los datos erróneos pueden ser exponencialmente más costosos. Con la IA, cientos de usuarios y modelos dependen de conjuntos de datos compartidos. La evolución de esta matemática se presenta como 1-10-100-1,000,000: una anomalía de datos no verificada puede tener efectos en cadena en sistemas, modelos y paneles de control, convirtiendo un pequeño descuido en consecuencias multimillonarias.
Evitar estas consecuencias requiere una gobernanza de datos cohesiva, pero desarrollar esos marcos es un desafío para las organizaciones, particularmente para las agencias federales. Se proyecta que, para 2026, las organizaciones abandonarán alrededor del 60% de sus proyectos de IA porque, sin una gobernanza sólida, no tienen datos listos para IA. La falta de gobernanza no solo reduce la eficiencia, sino que socava la confianza y limita el impacto de la IA.
Un Enfoque Adaptable y Responsable hacia la Gobernanza
La gobernanza debe abordar tanto la generación como el consumo de datos como parte de un ecosistema conectado. Una gobernanza unificada asegura que las políticas, la línea de datos y los controles de acceso se apliquen de manera consistente en conjuntos de datos, modelos, indicaciones y resultados. Esto proporciona a las organizaciones una visión clara de cómo se transforman los datos, se entrenan los algoritmos y se producen los conocimientos.
La gobernanza también debe estar integrada en los flujos de trabajo diarios del personal de la agencia. La gobernanza centrada en las personas permite que los responsables políticos, propietarios de datos y analistas colaboren en tiempo real, de modo que la calidad y el cumplimiento se integren en el ciclo de vida de los datos, en lugar de añadirse posteriormente.
Por encima de todo, la gobernanza de IA no puede ser estática. Debe revisarse, modificarse y actualizarse frecuentemente a medida que evolucionen los requisitos de la agencia o las necesidades públicas.
Pasos para Implementar un Enfoque de Gobernanza Unificado
Para pasar a un enfoque de gobernanza centrado en las personas, las agencias deben:
- Comenzar con la estructura. Debe existir un marco claro y ajustado al riesgo que defina cómo se crean, gestionan y supervisan los sistemas de datos e IA. Este marco debe facilitar la transparencia en los flujos de datos y la propiedad.
- Empoderar con integración. Integrar los controles de gobernanza directamente en las plataformas y flujos de trabajo de la agencia para fomentar la eficiencia, evitando la burocracia. Las agencias deben incorporar la gobernanza en catálogos de datos, pipelines de MLOps y herramientas de colaboración, de modo que las revisiones y auditorías se realicen sin problemas como parte de las operaciones normales.
- Diseñar para la adaptación. La gobernanza de IA debe evolucionar a medida que cambian las necesidades. Las agencias deben involucrar continuamente a sus partes interesadas y utilizar su retroalimentación para informar las actualizaciones de los marcos de gobernanza, permitiendo que la agencia se ajuste a nuevas tecnologías, políticas y necesidades de misión.
- Guiar a través de la confianza. Los líderes deben demostrar cómo la gobernanza de IA puede ser un catalizador para la innovación. Una forma de hacerlo es publicar indicadores clave de rendimiento (KPI) claros y trazas de auditoría que conviertan la supervisión en confianza y la confianza en impacto.
Acelerando la Gobernanza de IA
La gobernanza de datos protege datos críticos para la misión, hace que la IA sea explicable y asegura que los conocimientos puedan resistir el escrutinio regulatorio y del Congreso.
Un enfoque de gobernanza cohesivo y flexible es un paso esencial para las agencias federales a medida que se alejan de la gestión de datos aislada y hacia una inteligencia integrada. Es crucial no solo para apoyar la toma de decisiones en tiempo real y la eficiencia operativa, sino también para facilitar la responsabilidad. La gobernanza protege datos críticos para la misión, hace que los algoritmos sean explicables y asegura que los conocimientos derivados de la IA puedan defenderse bajo el escrutinio regulatorio.
Lejos de frenar la innovación, una buena gobernanza ayuda a las agencias a evitar el destino 1-10-100-1,000,000, asegurando que puedan explorar con confianza y realizar el valor completo de sus iniciativas de IA.
