Tres razones clave por las que su organización necesita una IA responsable

La responsabilidad es un comportamiento que se aprende. Con el tiempo, conectamos los puntos, entendiendo la necesidad de satisfacer las expectativas sociales, cumplir con las reglas y leyes, y respetar los derechos de los demás. Vemos el vínculo entre la responsabilidad, la rendición de cuentas y las recompensas posteriores. Cuando actuamos de manera responsable, las recompensas son positivas; cuando no lo hacemos, podemos enfrentar consecuencias negativas que incluyen multas, pérdida de confianza o estatus e incluso confinamiento. El cumplimiento de las normas de inteligencia artificial (IA) responsable sigue principios similares.

Gartner (enlace externo a ibm.com) predice que el mercado de software de inteligencia artificial (IA) alcanzará casi los 134.8 mil millones de dólares para 2025.

A medida que la IA y la creación y el escalado de modelos se vuelven más críticos para su organización, lograr una IA responsable (RAI) debe considerarse un tema muy relevante. Existe una creciente necesidad de impulsar de manera proactiva decisiones justas, responsables y éticas y cumplir con las leyes y regulaciones actuales.

Gestione los riesgos y la reputación

Ninguna organización quiere estar en las noticias por las razones equivocadas, y recientemente ha habido muchas historias en la prensa sobre cuestiones de IA con sesgo, inexplicable o injusta. Las organizaciones necesitan proteger la privacidad de las personas e impulsar la confianza. Las acciones con sesgo o incorrectas basadas en datos o suposiciones erróneas pueden dar lugar a demandas y desconfianza de clientes, stakeholders, accionistas y empleados. En última instancia, esto puede dañar la reputación de la organización y la pérdida de ventas e ingresos.

Adherirse a los principios éticos

La importancia de impulsar decisiones éticas (no favorecer a un grupo sobre otro) requiere incorporar la equidad y detectar sesgos durante la adquisición de datos, la construcción, el despliegue y el monitoreo de modelos. Las decisiones justas también requieren la capacidad de adaptarse a los cambios en los patrones y perfiles de comportamiento, lo que puede requerir el reentrenamiento o la reconstrucción del modelo a lo largo del ciclo de vida de la IA.

Protéjase y escale frente a las normativas gubernamentales

Las regulaciones de IA están creciendo y cambiando a un ritmo rápido y el incumplimiento puede dar lugar a costosas auditorías, multas y prensa negativa. Las organizaciones globales con sucursales en varios países se enfrentan al reto de cumplir con las normas y reglamentos locales y específicos de cada país. Si bien las organizaciones en mercados altamente regulados, como la atención médica, el gobierno y los servicios financieros, enfrentan desafíos adicionales para cumplir con las regulaciones específicas de la industria.

“Los costos potenciales del incumplimiento son asombrosos y van mucho más allá de las simples multas. Para empezar, las organizaciones pierden un promedio de USD 5.87 millones en ingresos debido a un solo evento de incumplimiento. Pero esto es solo la punta del iceberg: el impacto financiero va mucho más allá de sus resultados finales”. The True Cost of Noncompliance (enlace externo a ibm.com)

Gartner define la gobernanza de la IA (enlace externo a ibm.com) como “el proceso de crear políticas, asignar derechos de decisión y garantizar la responsabilidad organizacional por los riesgos y las decisiones de inversión para la aplicación y el uso de técnicas de inteligencia artificial”. 

A pesar de las buenas intenciones y la evolución de las tecnologías, lograr una IA responsable puede ser un desafío. Una IA responsable requiere gobernanza de la IA y para muchas organizaciones esto requiere mucho trabajo manual, que se ve amplificado por los cambios en los datos y las versiones de los modelos y el uso de múltiples herramientas, aplicaciones y plataformas. Las herramientas y procesos manuales pueden conducir a costosos errores humanos y a modelos que carecen de transparencia, catalogación y monitoreo adecuados. Estos modelos de “caja negra” pueden producir resultados analíticos que son inexplicables incluso para el científico de datos y otros stakeholders clave.

Los resultados explicables son cruciales cuando se enfrentan preguntas sobre el rendimiento del modelo por parte de la gerencia, los stakeholders y los accionistas. Los clientes merecen y están exigiendo a las compañías que expliquen las razones de la decisión analítica, incluyendo aspectos como la denegación de crédito, hipotecas y aceptación escolar, así como los detalles del diagnóstico o tratamiento sanitario. Los hechos del modelo documentados y explicables también son necesarios al defender decisiones analíticas con auditores o reguladores.

El enfoque automatizado de IBM para la gobernanza le ayuda a dirigir, gestionar y monitorear las actividades de IA de su organización. Al emplear la automatización, esta solución ayuda a fortalecer su capacidad para cumplir con los requisitos normativos y dirigirse a las preocupaciones éticas (sin los costos excesivos de cambiar de su plataforma de ciencia de datos actual).

La solución watsonx.governance, que abarca todo el ciclo de vida de la IA, monitorea y administra la creación de modelos, el despliegue, el monitoreo y la centralización de hechos para la transparencia y la explicabilidad de la IA. Los componentes de la solución incluyen:

• Gobernanza del ciclo de vida: monitoree, catalogue y gobierne los modelos de IA desde donde residen. Automatice la captura de metadatos del modelo y aumente la precisión predictiva para identificar cómo se utiliza la IA y dónde deben actualizarse los modelos.
• Administración de riesgos: automatice los datos del modelo y los flujos de trabajo para el cumplimiento de los estándares del negocio. "Identifique, administre, supervise y notifique riesgos y cumplimiento a escala." Utilice paneles dinámicos para proporcionar resultados personalizables para los stakeholders. Mejore la colaboración entre varias regiones y geografías.
• Cumplimiento de normas: traduzca las regulaciones externas de IA en políticas para la aplicación automatizada. Mejora el cumplimiento de las normas de auditoría y conformidad, y proporciona informes personalizados a los stakeholders clave.

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