Las brechas de gobernanza de IA ponen en riesgo a las empresas canadienses
Las empresas canadienses están enfrentando desafíos significativos en torno al riesgo de la inteligencia artificial (IA), mientras sus competidores avanzan más rápidamente. Muchos de estos problemas son solucionables mediante una gobernanza enfocada.
Enfoque en los riesgos concretos
Es crucial que los equipos de liderazgo dejen de debatir sobre peligros abstractos y comiencen a preguntarse qué riesgos concretos son relevantes para su negocio y cómo pueden controlarlos sin desactivar herramientas útiles. Este desafío se enfrenta a las políticas genéricas que han proliferado en las juntas directivas, políticas que, como se señala, “sobrerreaccionan ante riesgos que no se aplican a usted” mientras pasan por alto “ciertos riesgos que son realmente importantes para su negocio”.
Experiencia en la industria
La experiencia en empresas que han lidiado con la IA mucho antes de la actual ola de interés es fundamental. En el caso de una empresa que gestiona datos valiosos, si un tercero pudiera usar un modelo de IA entrenado con esos datos, sería un problema grave, ya que esos conjuntos de datos constituyen una ventaja competitiva clave.
Diferentes contextos, diferentes riesgos
Los riesgos cambian según el contexto; por ejemplo, en una planta de fabricación, los datos generados plantean preocupaciones sobre la fiabilidad, mientras que en un estudio creativo, las cuestiones de derechos de autor son primordiales. Esto demuestra que no existe una política de IA válida para todos: se trata de determinar qué tiene sentido para cada empresa, comenzando por las expectativas de los clientes y partes interesadas.
Implementación y gobernanza de herramientas
Es crucial examinar cómo se implementan las herramientas de IA, no solo qué marca está en el contrato. Las decisiones sobre la gestión de datos y el acceso pueden cambiar la evaluación de riesgos. Bloquear el uso de herramientas generativas sin una definición clara de “información confidencial” puede llevar a un uso no controlado de tecnologías y a lo que se conoce como “IA en la sombra”.
Construyendo una gobernanza efectiva
La solución no es restringir más, sino construir una gobernanza que los empleados puedan realmente seguir. Las políticas efectivas se combinan con un mapeo detallado de lo que los empleados están haciendo o desean hacer, identificando cargas de trabajo donde la IA podría aportar valor real.
Desafíos de propiedad intelectual
Las preguntas sobre la propiedad intelectual son complejas; poseer los resultados generados por IA es un desafío, ya que la orientación actual a menudo asume que estos resultados no están protegidos de la misma manera que las obras creadas por humanos.
Conclusión
A pesar de los desafíos, es esencial no caer en la parálisis. Las empresas canadienses corren el riesgo de exagerar algunos de los riesgos y no adoptar la IA tan rápido como podrían. Los problemas legales y de cumplimiento son obstáculos superables para aquellos que están dispuestos a entender la tecnología y hacer preguntas difíciles.
