Mejores prácticas de gobernanza responsable de la IA para líderes empresariales: creación de transparencia en los sistemas de IA
Los requisitos de gobernanza de la IA están evolucionando rápidamente para mantenerse al día con las innovaciones en esta tecnología. Por ello, las empresas que priorizan IA responsable y ética Las prácticas estarán mejor posicionadas para tener éxito en el largo plazo.
¿Qué es la gobernanza de la IA?
Recientemente, se han producido cada vez más debates y avances relacionados con Gobernanza de la IA A medida que gobiernos y organizaciones de todo el mundo reconocen que la adopción de la IA no hará más que aumentar y, por lo tanto, debe estar respaldada por políticas sólidas que la supervisen y garanticen su uso responsable. Entonces, ¿qué significa este término?
La gobernanza de la IA se refiere a las reglas, políticas y marcos que supervisan el desarrollo, la implementación y el uso de tecnologías basadas en IA.
Gobernanza responsable de la IA Garantiza que los modelos de IA se desarrollen y utilicen de forma ética, transparente y en el mejor interés de la sociedad. Desarrollar herramientas de IA fiables implica garantizar que respeten la privacidad de las personas cuyos datos se utilizaron para entrenarlas. Además, las herramientas deben estar libres de sesgos y ser justas en la toma de decisiones. Parte de una gobernanza eficaz de la IA también consiste en garantizar la rendición de cuentas, es decir, quién es responsable de solucionar cualquier problema que surja y de abordar las preocupaciones de seguridad.
Antes de que su empresa implemente herramientas de IA, debe tener en cuenta lo siguiente: Regulaciones y directrices emergentes relacionadas con la gobernanza de la IA y garantizar que sus sistemas inteligentes se diseñen e implementen de conformidad con estos estándares. Deberá incorporar consideraciones éticas en sus procesos de desarrollo de IA. Además, deberá realizar auditorías y evaluaciones de riesgos periódicas para proporcionar claridad y justificación a las decisiones basadas en IA.
Por último, su empresa puede necesitar considerar el impacto potencial de la IA en su fuerza laboral y sus clientes e implementar medidas para abordar cualquier consecuencia negativa o mitigar riesgos.
¿Por qué es importante implementar la gobernanza de la IA?
Es necesario un marco para la gobernanza de la IA por varias razones.
Reducir las preocupaciones éticas
Las tecnologías impulsadas por IA tienen el potencial de impactar significativamente a las personas y a la sociedad, por ejemplo, a través de violaciones de la privacidad, discriminación y riesgos de seguridad. Por ejemplo, cualquier sesgos La información inherente a los datos de entrenamiento puede infiltrarse en el proceso de toma de decisiones del modelo. Puede influir en los resultados producidos por IA generativa. Leer más sobre IA generativa vs. inteligencia artificial agente.
Un marco de gestión de riesgos de IA puede ayudar a prevenir estos problemas a lo largo de su ciclo de vida. Los marcos de seguridad y gobernanza de la IA ayudan a garantizar que estas tecnologías se desarrollen y utilicen de forma ética y en el mejor interés de la sociedad. También establecen los procesos para solucionar cualquier problema detectado, junto con la responsabilidad de hacerlo, para minimizar el impacto de los riesgos de la IA.
Eliminando la ambigüedad
Los algoritmos de IA suelen ser complejos y opacos, lo que dificulta comprender cómo se toman las decisiones. Esta falta de claridad implica que los usuarios no pueden confiar en estos sistemas. Los marcos de gobernanza promueven la transparencia, lo que puede ayudar a generar confianza en las tecnologías de IA y permitir una supervisión eficaz. Una documentación clara puede ayudar a comprender cómo los desarrolladores de IA han estructurado el proceso de toma de decisiones utilizado para entrenar los modelos de IA.
Creando Responsabilidad
El uso de tecnologías de IA puede tener un impacto significativo en las personas y la sociedad, tanto positivo como negativo. Por lo tanto, los responsables de cualquier consecuencia negativa deben rendir cuentas. Las políticas y regulaciones de IA establecen mecanismos de rendición de cuentas, como la responsabilidad y la reparación. Con la rendición de cuentas integrada en el sistema, las partes interesadas deben adherirse a los estándares legales y éticos.
Fomentar el cumplimiento normativo
Gobiernos de todo el mundo están introduciendo regulaciones relacionadas con la IA, como leyes de protección de datos y directrices éticas, para gestionar la IA eficazmente y garantizar que estos sistemas cumplan con las normativas. Por lo tanto, si el desarrollo y la implementación de iniciativas de IA no se gestionan y gestionan adecuadamente, se corre el riesgo de sufrir consecuencias legales y reputacionales.
Impulsando la innovación
Unas directrices integrales de gobernanza de la IA pueden impulsar la innovación al proporcionar claridad y certeza sobre los parámetros éticos y legales que deben cumplir las tecnologías basadas en IA. Esto puede ayudar a su organización a tomar decisiones informadas sobre el desarrollo y la implementación de estas tecnologías.
Legislación pendiente y activa sobre gobernanza de la IA
A continuación, se presentan algunas leyes, tanto promulgadas como propuestas, que promueven la seguridad de la IA. Estas promueven el uso responsable de la IA, ayudan a reducir los riesgos y promueven una gobernanza eficaz.
Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial de 2020 (NAIIA)
Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial de 2020 (NAIIA) Se convirtió en ley el 1 de enero de 2021, como parte de la Ley de Autorización de Defensa Nacional para el año fiscal 2021.
La ley estableció una estrategia nacional coordinada para la IA, que incluye la Oficina Nacional de Iniciativas de IA, institutos de investigación en IA y comités asesores. Continúa desempeñando un papel fundamental en la promoción del desarrollo ético, seguro y colaborativo de la IA en las agencias federales y las instituciones de investigación.
Ley de Justicia Algorítmica y Transparencia en Línea
La Ley de Justicia Algorítmica y Transparencia en Línea Se propone una legislación que requeriría que las plataformas en línea revelen cómo los algoritmos utilizan los datos personales, evalúen los impactos algorítmicos en los derechos civiles y prohíban las prácticas discriminatorias en los servicios digitales.
A julio de 2025, el proyecto de ley seguía en comisión y no había avanzado, pero representaba uno de los varios esfuerzos recientes del Congreso para regular la transparencia y la equidad algorítmicas. De aprobarse, podría imponer importantes obligaciones a las plataformas de redes sociales y otros proveedores de servicios digitales, en particular en materia de moderación de contenido, publicidad dirigida y cumplimiento de los derechos civiles.
Ley AI LEAD
La Ley de Capacitación en IA, promulgada en 2022, brindó una educación básica en IA para los profesionales de adquisiciones federales.
Sobre esta base, la Ley de Liderazgo en IA para Facilitar una Implementación Responsable (AI LEAD) Se presentó en 2023 como un proyecto de ley más amplio y ambicioso para crear un marco federal integral para la supervisión de la IA.
Este proyecto de ley, actualmente en trámite, exigiría a las agencias federales nombrar Directores de Inteligencia Artificial, crear Juntas de Gobernanza de IA y publicar estrategias detalladas de IA, estableciendo estructuras de gobernanza formales para gestionar y supervisar su implementación. Hace hincapié en la privacidad, las libertades civiles, la transparencia, la rendición de cuentas algorítmica y la confianza pública en los sistemas gubernamentales de IA.
Si bien aún no se ha promulgado, la nueva versión de la Ley AI LEAD señala un cambio de política importante hacia una gobernanza de la IA estructurada e institucionalizada en todo el gobierno federal de Estados Unidos.
AI RMF
El NIST Marco de gestión de riesgos de IA (AI RMF) se lanzó el 26 de enero de 2023 como una herramienta voluntaria para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos asociados con los sistemas de IA al tiempo que promueven la confianza y desarrollo responsable de IA y uso.
En julio de 2024, el NIST publicó el Perfil de IA Generativa (NIST-AI-600-1), una extensión del Marco de Referencia de IA (RMF) que proporciona orientación específica sobre riesgos para sistemas de IA generativa, como modelos de lenguaje de gran tamaño y herramientas de síntesis de imágenes. Este perfil facilita estrategias personalizadas de mitigación de riesgos, alineándose con los principios generales del marco.
El NIST también mantiene un Centro de recursos de IA confiable y responsable, que ofrece herramientas de implementación, mejores prácticas y ejemplos de casos de uso para ayudar a las organizaciones a adoptar el marco en todos los sectores.
Ley de AI de la UE
La Ley de IA de la UE es una legislación integral que garantiza el desarrollo y la implementación seguros y éticos de la inteligencia artificial en la Unión Europea. Se adoptó formalmente el 21 de mayo de 2024 y entró en vigor el 1 de agosto de 2024, convirtiéndose en la primera ley del mundo que regula la IA. La Ley está diseñada para promover una IA fiable y centrada en el ser humano, y se espera que influya en los estándares globales, de forma similar al impacto del RGPD en la privacidad de datos.
Clasifica los sistemas de IA en función de sus niveles de riesgo (desde mínimo a inaceptable) e impone obligaciones y restricciones específicas en consecuencia:
- Sistemas de riesgo mínimo, como los juegos impulsados por IA o los filtros de spam, no están regulados por la Ley.
- Sistemas de riesgo limitado, Al igual que los chatbots o las herramientas de contenido generado por IA, están sujetos a requisitos de transparencia, como notificar a los usuarios que están interactuando con IA.
- Sistemas de alto riesgo, incluidos los que se utilizan en infraestructuras críticas, empleo, atención sanitaria o aplicación de la ley, deben cumplir requisitos estrictos, como evaluaciones de riesgos, documentación, gobernanza de datos y supervisión humana.
- Sistemas de riesgo inaceptable Están prohibidas. Estas incluyen la IA utilizada para la manipulación cognitivo-conductual, la puntuación social, la vigilancia predictiva y ciertas formas de vigilancia biométrica en espacios públicos.
La Ley también introduce normas para los sistemas de IA de propósito general (IAPG). Los modelos de IAPG que no presentan riesgos sistémicos están sujetos a obligaciones de transparencia, mientras que los que sí los presentan deben cumplir requisitos más rigurosos.
Para hacer cumplir estas normas, la legislación establece un marco de gobernanza sólido, que incluye:
- Una Oficina de IA dentro de la Comisión Europea
- Un panel científico de expertos independientes
- Una Junta de IA con representantes de los estados miembros
- Un foro consultivo para la participación de las partes interesadas
Establece sanciones por incumplimiento en función del tamaño de la empresa y su facturación global, con multas proporcionales para pymes y empresas emergentes. Los Estados miembros también deben implementar entornos de pruebas regulatorios de IA y estructuras de supervisión antes de agosto de 2026 para impulsar la innovación responsable.
Esta legislación representa un paso importante en el establecimiento de estándares legales para la IA, requiriendo que los sistemas estén diseñados para garantizar la seguridad, la equidad y la responsabilidad en toda la UE.
Cómo prepararse para la gobernanza de la IA
Para prepararse para las regulaciones emergentes para el desarrollo de la IA, puede seguir los siguientes pasos:
- Realizar una auditoría de IA: Realice una auditoría exhaustiva de los sistemas de IA de su organización para identificar posibles riesgos o inquietudes éticas, garantizando que el avance y la gobernanza de la IA se ajusten a los principios establecidos. Esto incluye la evaluación de las prácticas de recopilación y uso de datos, los procesos de toma de decisiones algorítmica y el impacto en las partes interesadas.
- Desarrollar un marco ético de IA: Cree una política que describa los valores, principios y políticas de su organización para el desarrollo y uso responsable de la IA. Este documento debe incluir directrices para la gestión de riesgos, la privacidad de datos, la mitigación de sesgos, la claridad y la rendición de cuentas.
- Capacitar a los empleados: Asegúrese de que todos los empleados involucrados en el desarrollo, la implementación o el uso de tecnologías basadas en IA estén capacitados en consideraciones éticas y las mejores prácticas para la gobernanza de la IA.
- Implementar mecanismos de seguimiento y presentación de informes: Establezca mecanismos de seguimiento e informes para rastrear el rendimiento y el impacto de sus sistemas de IA a lo largo del tiempo, utilizando métricas de gobernanza claramente definidas para medir resultados como la precisión, la imparcialidad y el sesgo potencial.
- Manténgase informado: Manténgase actualizado con los últimos avances en regulaciones de IA siguiendo fuentes de noticias relevantes, asistiendo a eventos de la industria e interactuando con expertos en el campo.
Ejemplos de marcos de gobernanza de la IA
Las políticas de gobernanza de la IA pueden aplicarse en diversos sectores para garantizar el uso responsable de la IA y la seguridad de los datos. A continuación, se presentan algunos ejemplos específicos de cada sector:
Sanidad
Protección de datos del paciente: Las prácticas de gobernanza de la IA en el sector sanitario garantizan que los sistemas de IA solo permitan el acceso a los historiales médicos y datos sanitarios confidenciales de los pacientes a profesionales sanitarios autorizados. El cifrado de datos, los estrictos controles de acceso y las técnicas de anonimización protegen la privacidad del paciente y promueven un uso responsable.
Apoyo a la toma de decisiones clínicas: La IA puede optimizar la toma de decisiones en el diagnóstico médico y la planificación de tratamientos. Las soluciones de gobernanza de IA garantizan que las recomendaciones de IA se ajusten a la ética y la normativa médica, a la vez que mantienen la seguridad de los datos.
Gobierno
Seguridad pública: La IA se utiliza para la vigilancia y la detección de amenazas, lo que significa que las personas podrían ser monitoreadas o rastreadas mediante tecnología. La gobernanza de la IA busca garantizar que los datos recopilados con fines de seguridad se utilicen dentro de los límites legales y que se respete la privacidad individual.
Servicios públicos: La IA en los servicios públicos, como la atención médica o el transporte, debe cumplir con estrictos estándares de protección de datos delineados en los marcos de gobernanza para mantener la confianza de los ciudadanos.
Educación
Aprendizaje personalizado: La IA puede adaptar el contenido educativo a las necesidades de los estudiantes. La gobernanza garantiza la privacidad de los datos de los estudiantes y el uso de plataformas de IA para mejorar los resultados de aprendizaje sin comprometer la seguridad.
Eficiencia administrativa: La IA puede optimizar los procesos administrativos. Las regulaciones, en este caso, pueden garantizar que la IA proteja registros estudiantiles sensibles y garantizar el cumplimiento de las leyes de protección de datos.
Venta al por menor
Marketing personalizado: Los sistemas de recomendación basados en IA mejoran la experiencia del cliente. La gobernanza garantiza que los datos de los clientes se utilicen de forma responsable, se anonimicen cuando sea necesario y se protejan contra el acceso no autorizado.
Gestión de inventario: La IA ayuda a optimizar los niveles de inventario. Las directrices de gobernanza garantizan la precisión y la seguridad de los datos en las operaciones de la cadena de suministro.
Mejores prácticas para implementar un marco de gobernanza de IA
A continuación, se presenta un enfoque paso a paso para que las empresas utilicen la IA de manera responsable sin comprometer el uso de datos confidenciales ni correr riesgos de exposición, garantizando el cumplimiento de los estándares de gobernanza de la inteligencia artificial:
- Gobernanza y clasificación de datos:
- Comience por establecer un protocolo claro de gobernanza de datos dentro de su organización.
- Clasificar sus datos en categorías según su sensibilidad, garantizando que los datos sensibles estén claramente identificados y protegidos.
- Recopile y conserve únicamente los datos que sean necesarios para sus aplicaciones de IA.
- Implementar medidas estrictas control de acceso medidas.
- Realice Evaluaciones de impacto sobre la privacidad (PIA) evaluar los riesgos potenciales a la privacidad de las personas al implementar sistemas de IA.
- Asegúrese de que sus modelos y algoritmos de IA sean transparentes y explicables.
- Implementar medidas para detectar y mitigar sesgos en los modelos de IA, especialmente cuando se trata de datos confidenciales.
- Definir políticas de retención de datos que especifican durante cuánto tiempo se almacenarán los datos confidenciales.
- Utilice soluciones de almacenamiento de datos seguras y bien mantenidas.
- Capacitar a los empleados en el uso responsable de la IA y prácticas de manejo de datos.
- Considere contratar auditores o expertos externos para evalúa tus sistemas de IA para cumplimiento y seguridad.
- Desarrollar una sólida plan de respuesta a incidentes en caso de violaciones de datos o incidentes de seguridad.
- Supervise continuamente el rendimiento de sus sistemas de IA y las medidas de protección de datos.
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