Al implementar tecnologías inteligentes, la confianza no es opcional. Sus sistemas deben ser seguros, respetar los derechos humanos y proteger la privacidad.
Para lograr esto, las organizaciones deben comprender la Principios de gobernanza de la IA que forman la base de los marcos de IA responsables. A medida que se acelera la adopción de la IA, la gobernanza se convierte en algo más que un requisito de cumplimiento. Se convierte en una necesidad estratégica.
Antes de profundizar en los marcos de gobernanza, es útil comprender los principios básicos que guían la IA responsable.
Principios básicos de gobernanza de la IA
Los principios básicos de gobernanza de la IA incluyen:
- Transparencia
- Responsabilidad
- Justicia
- Seguridad
- Seguridad
- Robustez
- Explicabilidad
- Gobernanza de datos
Los principios de gobernanza de la IA son directrices que ayudan a las organizaciones a diseñar, implementar y supervisar la inteligencia artificial de forma responsable. Estos principios promueven la transparencia, la rendición de cuentas, la equidad y la seguridad durante todo el ciclo de vida de la IA.
Si bien los distintos marcos los definen de manera ligeramente distinta, la mayoría de los modelos de gobernanza se centran en los siguientes principios básicos:
- Transparencia – Las decisiones de IA deben ser comprensibles para que los usuarios y los reguladores puedan ver cómo se generan los resultados.
- Responsabilidad – Las organizaciones deben asumir la responsabilidad de los resultados de la IA y establecer una supervisión clara.
- Justicia – Los sistemas deben evitar sesgos y resultados discriminatorios entre diferentes grupos.
- Seguridad – Los sistemas de IA deben estar protegidos contra la manipulación, los ataques adversarios y la exposición de datos.
- Seguridad – La IA no debería causar daños a las personas, a la sociedad ni al medio ambiente.
- Robustez – Los modelos deben funcionar de manera confiable incluso cuando se producen cambios en los datos o entradas inesperadas.
- Explicabilidad – Las partes interesadas deben poder comprender cómo el sistema llegó a una decisión.
- Gobernanza de datos – Los datos de entrenamiento deben gestionarse de forma responsable, incluidos los controles de calidad, seguridad y acceso.
Estos principios de gobernanza de la IA proporcionan una base para que las organizaciones creen sistemas de IA responsables y confiables.
Estos principios guían a las organizaciones en el diseño de sistemas de IA que sean confiables, compatibles y alineados con los valores sociales.
¿Qué es un marco de gobernanza de la IA?
La gobernanza de datos se centra en cómo se protege y gestiona la información, alineándose con las obligaciones regulatorias. La gobernanza de la IA extiende estos mismos controles a los modelos, los datos de entrenamiento, las prácticas de implementación y las estructuras de rendición de cuentas. Ayuda a mantener el desarrollo de la IA alineado con regulaciones como la Ley de AI de la UE y el Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (AI RMF).
Los marcos de gobernanza ayudan a las organizaciones a comprender cómo se diseñan, entrenan, validan y supervisan los sistemas de IA. También definen quién es responsable de los resultados a lo largo del ciclo de vida de la IA.
IA ética vs. IA responsable
Si bien ambos términos suelen usarse indistintamente, existen algunas diferencias clave que es importante tener en cuenta.
IA ética Las prácticas priorizan el impacto humano, la equidad y la privacidad, considerando al mismo tiempo las implicaciones sociales más amplias de la adopción de la IA. Por otro lado, IA responsable Se centra más específicamente en cómo se utiliza la IA. Usar estos sistemas de forma responsable implica considerar cuestiones relacionadas con la transparencia, la rendición de cuentas y el cumplimiento normativo.
Cuando comprendes las implicaciones éticas que rodean las tecnologías de IA, puedes tomar mejores decisiones relacionadas con su uso.
¿Por qué es necesaria una gobernanza eficaz de la IA?
Hoy en día, la IA se utiliza para automatizar una amplia gama de procesos empresariales. Usos como los chatbots, que gestionan consultas sencillas de los clientes, pueden aliviar la carga de los responsables de atención al cliente. Estas aplicaciones suelen considerarse de bajo riesgo para el uso de la IA.
Sin embargo, otras aplicaciones caen en la categoría de IA de alto riesgo, y son iniciativas de IA que tienen el potencial de afectar la vida, el sustento o los derechos fundamentales.
Riesgos clave de gobernanza de la IA que deben abordarse
La IA ahora tiene la capacidad de influir en diagnósticos médicos, decisiones de contratación, aprobaciones de préstamos e incluso en la navegación de vehículos. Cuando se producen errores en estos contextos, las consecuencias van más allá de las molestias. Afectan directamente la salud, los ingresos y la seguridad.
En la categoría de vida o sustento, si el sistema falla o arroja un resultado erróneo, podría afectar la salud de las personas o su capacidad para obtener empleo o préstamos, lo que resalta la importancia de una IA responsable. Los resultados injustos también pueden afectar la capacidad de una persona para... solicitar un empleo o comprar una casa.
El sesgo no es el único riesgo que plantean los modelos de IA. También existe el riesgo de violaciones de la privacidad. Cualquier información sensible o información personal identificable (IPI) En los datos de entrenamiento del modelo existe el riesgo de que se revelen en los resultados de un sistema de IA, especialmente cuando es IA generativa (GenAI). Por lo tanto, es necesario contar con medidas de seguridad para evitar que eso suceda.
Otros riesgos de la IA incluyen:
- Falta de transparencia: Sin visibilidad sobre cómo se producen las decisiones, defender o auditar los resultados se vuelve difícil.
- Riesgos de seguridad: Si el modelo no cuenta con medidas de seguridad, podría correr el riesgo de sufrir ataques y manipulaciones maliciosas.
- Riesgos de datos: El sobreajuste o la generalización deficiente ocurren cuando los datos de entrenamiento no son lo suficientemente amplios o no brindan el contexto adecuado para el uso en el mundo real, lo que plantea implicaciones para la IA en la implementación.
- Deriva y decadencia del modelo: Con el tiempo, los datos o la lógica del modelo comienzan a desviarse, lo que genera malos resultados.
- Mal uso ético: Si bien el modelo está diseñado aparentemente para un uso determinado, podría empezar a usarse para otro fin que podría violar la privacidad de las personas.
- Riesgo existencial: Existe la posibilidad de que los humanos pierdan el control de la IA si la inteligencia artificial general (AGI) desarrolla objetivos que no estén alineados con los valores humanos o si se vuelve capaz de ser más inteligente que sus creadores.
- Otros riesgos: Estos incluyen el desplazamiento laboral, la manipulación social, la dependencia de la IA y la posible desigualdad social.
Principios de la OCDE sobre IA para un marco de gobernanza responsable de la IA
El propósito de la gobernanza es reducir el riesgo antes de que se materialice. En lugar de reaccionar ante los fallos, una supervisión rigurosa los anticipa y los mitiga con antelación. Estos principios se aplican a todo el ciclo de vida, desde el diseño y el desarrollo hasta la implementación y el retiro.
En Principios de gobernanza de la IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) Enfatizar el uso responsable de la IA por parte de todos los actores de la IA. Los principios son:
- Crecimiento inclusivo, desarrollo sostenible y bienestar
- Derechos humanos y valores democráticos, incluida la equidad y la privacidad
- Transparencia y explicabilidad
- Robustez, seguridad y protección
- Responsabilidad
Sus recomendaciones para los responsables de las políticas incluyen:
- Invertir en investigación y desarrollo de IA
- Fomentar un ecosistema inclusivo que facilite la IA
- Configuración de un entorno de gobernanza y políticas interoperable que facilite la IA
- Desarrollo de la capacidad humana y preparación para la transición al mercado laboral
- Cooperación internacional para una IA confiable
Mejores prácticas de gobernanza de IA para sistemas de IA confiables
Estos principios generales de IA de la OCDE se pueden desglosar en las siguientes nueve prioridades:
1. Explicabilidad
Un sistema de IA necesita procesos de toma de decisiones abiertos y explícitos. Poder explicar cómo el sistema llegó a un resultado es importante por varias razones, una de las cuales es la confianza. Ni las partes interesadas ni los usuarios pueden confiar en un sistema de caja negra, lo que pone de relieve la necesidad de una gobernanza eficaz en las prácticas de IA. Este proceso es esencial para que las personas comprendan por qué se tomó la decisión.
La explicabilidad también ayuda a prevenir sesgos. Si existe un flujo lógico de resultados que condujo a una conclusión, se puede identificar dónde un atributo sensible contribuyó a ella. Así, al saber exactamente dónde el proceso empezó a inclinarse hacia la discriminación (o incluso a una mala decisión que no constituye un sesgo), los desarrolladores saben cómo corregirlo. Esto facilita la depuración.
Finalmente, poder explicar cómo funcionan los algoritmos de su sistema mejora la transparencia de la IA y facilita el cumplimiento de leyes como el RGPD y la Ley de IA de la UE. Estas leyes incluyen disposiciones sobre el "derecho a la explicación" y la transparencia algorítmica. Por lo tanto, poder mostrar cómo funciona su sistema le permite cumplir con la normativa.
2. Responsabilidad
Alguien —una persona— debe responsabilizarse de una decisión tomada por su empresa, incluso si fue generada por IA, especialmente si tiene consecuencias reales. No puede simplemente culpar al algoritmo y evitar las consecuencias. Si alguien se vio perjudicado por un resultado de su sistema, debería poder interponer un recurso. Necesita un punto de contacto que pueda responder a sus preguntas, corregir el error y pagar una indemnización.
Saber quién es responsable también te proporciona una línea clara de responsabilidad por los resultados de la IA. No se trata de atribuir culpas, sino de determinar dónde falló el sistema y quién debe solucionarlo. Este conocimiento te permite tomar medidas correctivas rápidamente. También te proporciona una estructura para la supervisión, las auditorías y la gestión continua de riesgos. Y, como la rendición de cuentas es un requisito legal, te permite cumplir con las normas.
3. Seguridad
Un sistema de IA no debe causar daño a las personas, la sociedad ni el medio ambiente. No importa si fue intencional o no, ni si se trató de un daño físico, psicológico, financiero o social.
La idea de que una inteligencia artificial dañe a los humanos no es nueva. De hecho, las tres leyes de la robótica de Isaac Asimov, que eran una obra de ficción, se están aplicando a aplicaciones de IA en el mundo real, porque la seguridad es importante.
La idea de no causar daño va más allá del resultado del modelo. Ciertas adopciones o prácticas de IA se consideran contrarias a los valores democráticos y la autonomía humana. Por ejemplo:
- Monitoreo de personas en función de características protegidas
- Utilizando tácticas psicológicas para influir en las decisiones de las personas
- Seguimiento y elaboración de perfiles con ayuda de software de reconocimiento facial
Dado que la seguridad es un principio tan importante, es importante integrarlo desde las etapas de diseño y desarrollo, especialmente si el modelo se va a utilizar en aplicaciones que afectan la vida y el sustento.
4. Seguridad
No basta con desarrollar un modelo que sea seguro; los actores maliciosos pueden usar varias técnicas, como ataques adversarios o ataques de envenenamiento, para “infectar” un modelo seguro y que arroje resultados deficientes.
Ataques como la inversión de modelos y la extracción de datos también pueden utilizarse para robar información confidencial e información personal identificable (PII) de los datos de entrenamiento del modelo. Esta información pertenece a los consumidores de quienes se recopiló y, por lo tanto, está protegida por las leyes de privacidad de datos relacionadas con las prácticas de gobernanza de la IA. Si se determina que no se contaban con las medidas de seguridad adecuadas para proteger esta información, podría enfrentarse a sanciones y acciones legales en virtud de los sólidos estándares de gobernanza de la IA.
Los estándares de seguridad de datos (cifrado, control de acceso y entrenamiento de modelos seguros) pueden ayudarlo a protegerse contra dichas violaciones.
Cuando sus sistemas de seguridad son débiles, los modelos de IA pueden utilizarse indebidamente para tareas para las que no fueron diseñados. En caso de uso indebido de su sistema, su reputación podría estar en riesgo, independientemente de quién sea el responsable.
5. Transparencia
Aunque muchos podrían creer que explicar cómo se toman las decisiones es suficiente para ser transparentes, existen algunos pasos adicionales que deben implementarse para garantizar que los sistemas de IA se alineen con los principios de gobernanza. Será necesario examinar el contexto circundante de los sistemas, teniendo en cuenta para qué está diseñado el sistema, quién lo desarrolló y cómo las personas pueden comprender su comportamiento. Tener esta claridad a lo largo del ciclo de vida de la IA ayuda a todos, desde los usuarios hasta los reguladores, a ver qué está sucediendo y a formular preguntas cuando sea necesario.
Cuando la transparencia se mantiene como una prioridad, los reguladores, los usuarios y los investigadores independientes pueden auditarla, hacer preguntas y ofrecer críticas útiles que pueden influir positivamente en sus operaciones.
La transparencia también respalda la supervisión de terceros y la rendición de cuentas democrática, ambas especialmente importantes en las operaciones del sector público, donde las decisiones automatizadas pueden afectar los derechos humanos o los valores públicos.
6. Equidad e inclusión
La equidad en la IA debe conllevar la intención de mitigar activamente los daños y garantizar que ningún grupo se vea sistemáticamente desfavorecido. Lograrlo requerirá decisiones bien pensadas respecto al uso de datos, el diseño de modelos y los criterios de evaluación. Cubrir estas bases impulsará el desarrollo responsable y una sólida gobernanza de la IA.
La inclusión implica considerar e involucrar activamente diferentes perspectivas, necesidades y experiencias a lo largo del ciclo de vida de la IA. Esto debe incluir diversas voces que participan en las estructuras de gobernanza. Incorporar voces diversas, como las de las comunidades afectadas, los especialistas en ética, los expertos en accesibilidad o los defensores de los derechos civiles, ayuda a identificar puntos débiles y garantiza que el sistema funcione para una población más amplia, no solo para el grupo mayoritario.
7. Reproducibilidad
La reproducibilidad se basa en la consistencia. Al igual que se espera que el software produzca el mismo resultado al utilizar la misma información, los sistemas de IA deben producir resultados predecibles en todo momento. Esta consistencia genera confianza y facilita la investigación de errores, el cumplimiento normativo y la confirmación de que el sistema funciona según lo previsto.
Para garantizar la reproducibilidad de su sistema, debe documentar cuidadosamente las fuentes de datos, el diseño del modelo, los procesos de entrenamiento y las configuraciones del sistema. Su equipo puede usar estos registros para investigar errores, garantizar el cumplimiento normativo y verificar que el sistema funcione según lo previsto.
8. Robustez
Los sistemas no solo deben funcionar en condiciones consideradas ideales, sino que también deben ser capaces de mantenerse estables incluso ante cambios en la entrada, datos con ruido o cambios inesperados en el entorno.
Cuando su sistema es robusto, se mantendrá estable, incluso bajo presión. Realizar pruebas, simular condiciones adversas y monitorear continuamente las herramientas de IA ayudará a su equipo a identificar debilidades. Una vez identificadas, se pueden tomar las medidas necesarias para garantizar que su sistema sea capaz de manejar circunstancias inusuales o recuperarse de errores cuando sea necesario. Esto es especialmente crucial en áreas como los vehículos autónomos, el diagnóstico médico o la previsión financiera, donde los errores pueden tener graves consecuencias.
9. Gobernanza de datos
Una gobernanza eficaz de la IA comienza con datos sólidos. La calidad, la seguridad y la integridad de sus datos influirán directamente en la imparcialidad, precisión y transparencia de sus sistemas de IA.
Una gobernanza de datos sólida es una base fundamental para la gobernanza de la IA porque la calidad, la seguridad y el contexto de los datos de entrenamiento influyen directamente en los resultados de la IA.
Sin una supervisión clara de dónde provienen los datos, cómo se procesan y quién tiene acceso a ellos, incluso los modelos de IA más sofisticados corren el riesgo de sufrir sesgos, infracciones o incumplimiento normativo.
Preguntas frecuentes sobre los principios de gobernanza de la IA
¿Cuáles son los principios de gobernanza de la IA?
Los principios de gobernanza de la IA son directrices que ayudan a las organizaciones a diseñar, implementar y supervisar sistemas de IA de forma responsable. Estos principios promueven la transparencia, la equidad, la rendición de cuentas, la seguridad y la integridad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Las organizaciones utilizan estos principios para reducir riesgos como sesgos, violaciones de la privacidad, uso indebido de modelos y toma de decisiones automatizada insegura.
¿Por qué son importantes los principios de gobernanza de la IA?
Los principios de gobernanza de la IA ayudan a las organizaciones a garantizar que los sistemas de IA funcionen de forma segura, ética y en cumplimiento con los marcos regulatorios.
Sin gobernanza, los sistemas de IA pueden presentar riesgos como resultados sesgados, exposición de datos sensibles o decisiones inexplicables o auditables. Los marcos de gobernanza ayudan a las organizaciones a mantener la supervisión y la rendición de cuentas mientras utilizan la IA a gran escala.
¿Qué marcos guían la gobernanza de la IA?
Existen varios marcos globales que orientan la gobernanza responsable de la IA, entre ellos:
- Los Principios de IA de la OCDE
- La Ley de IA de la UE
- El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF)
- Las normas ISO de gobernanza de la IA
Estos marcos definen las mejores prácticas para la transparencia, la responsabilidad, la equidad y la gestión de riesgos en los sistemas de IA.
¿Cuál es la diferencia entre la gobernanza de la IA y la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos se centra en cómo se recopilan, gestionan, protegen y utilizan los datos dentro de una organización.
La gobernanza de la IA amplía estos controles para incluir:
- Modelos de IA
- Conjuntos de datos de entrenamiento
- Comportamiento del algoritmo
- Procesos de implementación
- Estructuras de seguimiento y rendición de cuentas
Una gobernanza de datos sólida es un componente fundamental para una gobernanza eficaz de la IA.
¿Cuáles son los mayores riesgos que enfrentan las organizaciones con la IA?
Algunos de los riesgos más importantes de la IA incluyen:
- Sesgo y discriminación en las decisiones automatizadas
- Violaciones de la privacidad causadas por la exposición de datos sensibles
- Falta de transparencia en la toma de decisiones algorítmicas
- Vulnerabilidades de seguridad como envenenamiento de modelos o ataques adversarios
- Deriva del modelo que reduce la precisión con el tiempo
Los marcos de gobernanza de la IA ayudan a las organizaciones a identificar y mitigar estos riesgos antes de que afecten a los usuarios o las operaciones comerciales.
¿Cómo pueden las organizaciones implementar la gobernanza de la IA?
Las organizaciones pueden implementar la gobernanza de la IA estableciendo políticas, procesos y controles tecnológicos que monitoreen los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida.
Los pasos clave incluyen:
- Implementación de prácticas sólidas de gobernanza de datos
- Documentar el desarrollo del modelo y los datos de entrenamiento
- Monitoreo de modelos para detectar sesgos, desviaciones y riesgos de seguridad
- Establecer la rendición de cuentas por las decisiones de IA
- Garantizar la transparencia y auditabilidad de los sistemas de IA
Las plataformas tecnológicas que proporcionan descubrimiento de datos, clasificación y monitoreo de riesgos pueden respaldar estos esfuerzos de gobernanza.
¿Cómo respalda la seguridad de los datos la gobernanza de la IA?
Los sistemas de IA dependen en gran medida de grandes conjuntos de datos, que a menudo contienen información sensible o regulada.
Las prácticas de seguridad de datos, como el descubrimiento, la clasificación, los controles de acceso y la supervisión, ayudan a las organizaciones a proteger los datos de capacitación y reducir riesgos como la fuga de datos o el uso no autorizado.
Una sólida seguridad de los datos garantiza que los modelos de IA se basen en datos confiables y bien gobernados.
¿Qué papel juega la explicabilidad en la gobernanza de la IA?
La explicabilidad permite a las organizaciones comprender cómo un sistema de IA toma sus decisiones.
Esta capacidad ayuda a los equipos a detectar sesgos, validar resultados y cumplir con los requisitos regulatorios que exigen transparencia en la toma de decisiones automatizada.
La IA explicable también genera confianza en los usuarios, los reguladores y las partes interesadas.
Implemente las mejores prácticas de gobernanza responsable de IA con BigID
Si desea implementar un desarrollo responsable de IA, sus sistemas deben gestionar los datos de forma ética y transparente. Por ello, su organización se beneficiará de herramientas que automatizan el descubrimiento, la clasificación y el control de datos en todos los entornos.
En BigID, podemos brindar visibilidad a sus activos de datos, respaldar la aplicación de políticas y ayudar a garantizar el cumplimiento de las regulaciones pertinentes. Mapeo y clasificación de datos automatizados Puede facilitar la gestión responsable de la información.
Además, una plataforma de seguridad y gobernanza Garantizará que los datos que utilizan sus sistemas de IA se limpien, enriquezcan y protejan. Monitorear activamente sus sistemas para detectar riesgos y corregirlos le permitirá usar su tecnología con confianza.
¿Quieres explorar cómo BigID puede ayudar? gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad ¿Mientras tanto, se alinea con los marcos regulatorios clave?
¡Programe una demostración con nosotros hoy!
Autor
