La importancia de la gobernanza de la IA para los negocios en América Latina

Por: Sergio Camorcio-Líder de Ecosistemas IBM Latinoamérica

Es muy interesante ver cómo la inteligencia artificial está progresando y cada vez es más relevante en el mundo de los negocios. La IA sin duda tiene el potencial de agilizar los procesos e impulsar la transformación de las empresas. Y esta transformación es lo que hemos visto en estos últimos tiempos, por ello, el 75% de los CEOs consideran que la tecnologías como la IA generativa ya no son solo un complemento, sino que son esenciales para el éxito de sus procesos de negocio, prometiendo traer muchos beneficios a las organizaciones, según un estudio del IBM Institute for Business Value (IBV).

Es comprensible que, con el avance de la IA generativa, se planteen cuestiones éticas y preocupaciones sobre el sesgo y la privacidad. La implementación de una estrategia de gobernanza de la IA es crucial para abordar estos desafíos y garantizar una adopción responsable de la tecnología. Buscar orientación experta y actuar con cautela son enfoques sensatos para navegar en este escenario de constante evolución. Según otro estudio del IBV sobre IA responsable y ética, esta es la preocupación del 58% de los ejecutivos que han estado adoptando la IA generativa en sus operaciones.

La IA fiable requiere una base sólida

Es fundamental que las empresas estén atentas ante los desafíos que presenta la IA generativa, especialmente en lo que se refiere a cuestiones de explicabilidad, equidad, robustez, transparencia y privacidad. Garantizar que la IA sea confiable, sostenible y accesible requiere un cuidadoso monitoreo y seguimiento de los modelos de esta tecnología, además de la capacidad de explicar las decisiones tomadas. Establecer una base sólida de gobernanza de la IA, que tenga en cuenta algunos imperativos, es clave para mitigar los riesgos y permitir una implementación ética y responsable de la tecnología. Me gustaría enumerar aquí 4 de estos imperativos que considero muy importantes:

1. Deshacerse de la caja negra de IA: La transparencia de los modelos es fundamental, por eso es importante que las empresas capturen el comportamiento y el rendimiento de todas las entradas (humanas o no) y de las salidas, lo que ayudará a tener eficacia y agilidad en la toma de decisiones. El avance de los diversos modelos de IA, ya sea de comunidades de código abierto o de los diversos proveedores disponibles, permite a las organizaciones tener una imagen completa de los datos, gestionar, supervisar y gobernar estos modelos de forma más eficiente.

2. Convertir el cumplimiento en una ventaja: Cumplir con las regulaciones es crucial para impulsar el negocio, independientemente de la complejidad de las leyes locales o globales. Al adoptar los procesos y la tecnología adecuados, es posible no solo garantizar el cumplimiento actual, sino también estar bien posicionados para hacer frente a futuras regulaciones. Las estrategias efectivas implican traducir las regulaciones de IA en políticas de aplicación automatizadas, además de la implementación de paneles para rastrear y monitorear el cumplimiento de políticas y regulaciones.

3. La unión hará la fuerza alrededor de la IA generativa:Actualmente, ningún modelo de IA generativa domina todas las áreas. El futuro será conformado por una comunidad colaborativa que tiene acceso a tecnologías de IA confiables, que pueden integrarse fácilmente en diversas soluciones. El desarrollo continuo del ecosistema tecnológico desempeñará un papel muy importante en la expansión de la IA generativa en las empresas a medida que se mantengan en desarrollo nuevas formas de computación, almacenamiento y modelos funcionales. Este enfoque promoverá la cooperación y la competencia, acelerando la introducción de nuevas soluciones en el mercado.

4. Anticipe los riesgos antes de que se conviertan en problemas: Para el éxito de la IA, es esencial adoptar medidas proactivas para detectar y mitigar los riesgos, incluidos los aspectos de supervisión como la equidad, el sesgo, la orientación y las métricas relacionadas con el uso de grandes modelos de lenguaje (LLMs). La automatización juega un papel crucial, lo que le permite ampliar la visibilidad y mejorar la colaboración entre diferentes entidades.

Con la rápida evolución de la tecnología, los líderes responsables de las iniciativas de IA y la IA generativa dentro de sus organizaciones enfrentan complejos desafíos. En este contexto, la experiencia de un socio comercial puede ser clave para simplificar las decisiones y aplicar una estrategia de gobernanza adecuada. El conocimiento y el acceso a las tecnologías, junto con la experiencia, hacen de los socios recursos indispensables. Actualmente, los ecosistemas tecnológicos no son solo parte de la estrategia, sino que son la estrategia en sí misma. Por lo tanto, invertir en el ecosistema es esencial para impulsar el crecimiento y ayudar a los clientes en la transformación de su negocio a través de la Inteligencia Artificial.