Mejores prácticas de gobernanza de la IA: Transparencia en los sistemas de IA

Mejores prácticas de gobernanza de IA para líderes empresariales: creación de transparencia en los sistemas de IA

La gobernanza de la IA está evolucionando rápidamente para mantenerse al día con las innovaciones en esta tecnología. Por ello, las empresas 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, que se refiere a las reglas, políticas y marcos que rigen el desarrollo, la implementación y el uso de tecnologías basadas en IA.

Gobiernos y organizaciones de todo el mundo reconocen la importancia de una gobernanza responsable de la IA. Esta gobernanza garantiza que la IA se desarrolle y utilice de forma ética, transparente y en el mejor interés de la sociedad. Esto incluye abordar las preocupaciones sobre privacidad, sesgo, equidad, rendición de cuentas y seguridad, aspectos fundamentales para la gobernanza de la IA en cualquier sector.

Las empresas deben ser conscientes de la 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. Deberán incorporar consideraciones éticas en sus procesos de desarrollo de IA. Además, deberán realizar auditorías y evaluaciones de riesgos periódicas para proporcionar claridad y justificación a las decisiones basadas en IA.

Por último, las empresas tal vez deban considerar el impacto potencial de la IA en su fuerza laboral y sus clientes e implementar medidas para abordar cualquier consecuencia negativa o mitigar los riesgos.

¿Por qué es necesaria la gobernanza de la IA?

La gobernanza de la IA es necesaria 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, mediante violaciones de la privacidad, discriminación y riesgos de seguridad. Por ejemplo, cualquier sesgo inherente a los datos de entrenamiento puede infiltrarse en el proceso de toma de decisiones del modelo. Puede influir en los resultados obtenidos por... IA generativa.

Un Marco de gestión de riesgos de IA Pueden ayudar a prevenir estos problemas. 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.

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.

Creando Responsabilidad

El uso de tecnologías de IA puede tener un impacto significativo en las personas y la sociedad, y es fundamental exigir responsabilidades a los responsables de cualquier consecuencia negativa. Las políticas y regulaciones de IA establecen mecanismos de rendición de cuentas, como la responsabilidad y la reparación, para exigir responsabilidades a las partes responsables. Con la rendición de cuentas integrada en el sistema, las partes interesadas deben adherirse a los estándares legales y éticos.

Fomentar el cumplimiento normativo

Los gobiernos de todo el mundo están introduciendo cada vez más regulaciones relacionadas con la IA, como leyes de protección de datos y directrices éticas, con el fin de gestionar la IA eficazmente y garantizar que los sistemas de IA cumplan con estos estándares. El cumplimiento de estas regulaciones es fundamental para que las organizaciones eviten riesgos legales y reputacionales.

Impulsando la innovación

Las directrices de gobernanza de la IA pueden fomentar la innovación al proporcionar claridad y certeza sobre los parámetros éticos y legales dentro de los cuales deben operar las tecnologías basadas en IA. Esto puede ayudar a las organizaciones 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 propuestas legislativas de gobiernos y agencias federales para la seguridad de la IA. Estas promueven el uso responsable de la IA, ayudan a reducir riesgos y promueven una gobernanza eficaz.

Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial de 2020 (NAIIA)

La Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial de 2020 (NAIIA) es una propuesta legislativa destinada a impulsar la investigación, el desarrollo y las políticas de IA en Estados Unidos. De promulgarse, podría impactar significativamente la gobernanza de la IA al establecer estándares, promover prácticas responsables de IA y proporcionar recursos para fortalecer las capacidades de IA, a la vez que aborda posibles desafíos regulatorios y consideraciones éticas.

Ley de Justicia Algorítmica y Transparencia en Línea

La Ley de Justicia Algorítmica y Transparencia en Línea Se trata de una propuesta legislativa diseñada para regular y reducir la ambigüedad en los sistemas algorítmicos, en particular en las plataformas en línea. De aprobarse, podría definir el futuro de la gobernanza de la IA al exigir rendición de cuentas, imparcialidad y transparencia en los algoritmos de IA utilizados en diversos servicios en línea. Esto influiría en la gestión de datos sensibles y la toma de decisiones algorítmicas por parte de las empresas.

Ley AI LEAD

La Ley AI LEAD Se centra en mejorar el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial, abordando el desarrollo de la fuerza laboral, la investigación y la colaboración internacional. De implementarse, esta estructura de gobernanza podría tener un impacto positivo en la gobernanza de la IA, fomentando prácticas responsables de IA, promoviendo la investigación en IA y facilitando la cooperación internacional en materia de estándares y regulaciones de IA, contribuyendo así a un ecosistema de IA más ético y seguro.

AI RMF

El NIST Marco de gestión de riesgos de IA (AI RMF) Se introdujo para ayudar a las organizaciones a diseñar, desarrollar, implementar y utilizar sistemas impulsados por IA de una manera que gestione los riesgos asociados y al mismo tiempo promueva la confianza y desarrollo responsable de IA Publicado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NITS), el AI RMF es flexible, adaptable y no específico de ningún sector. Permite una amplia aplicación en diversas industrias.

El Marco de Referencia de IA (RMF) prioriza la orientación práctica para incorporar consideraciones éticas y garantizar la seguridad, fiabilidad y equidad de la IA. Apoya la mejora continua y la evaluación de riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA, fomentando la innovación y protegiendo los valores sociales.

Ley de AI de la UE

En Ley de AI 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. Clasifica los sistemas de IA según sus niveles de riesgo, desde mínimo hasta inaceptable, e impone obligaciones y restricciones específicas en consecuencia. Los sistemas de alto riesgo, como los utilizados en infraestructuras críticas, empleo y fuerzas de seguridad, están sujetos a requisitos estrictos como evaluaciones de riesgos, gobernanza de datos y supervisión humana. La ley también identifica ciertas prácticas de IA como inaceptables. Estas están prohibidas para prevenir daños y proteger los derechos fundamentales.

Esta legislación representa un paso significativo en el establecimiento de estándares legales para la IA, similar al impacto del RGPD en la privacidad de datos. Incluye disposiciones de claridad y rendición de cuentas, que exigen que los sistemas de IA se diseñen para garantizar la seguridad y la equidad. Establece sanciones por incumplimiento y un protocolo de gobernanza para aplicar estas normas en toda la UE. Esta ley está destinada a influir en los estándares globales de IA, promoviendo el enfoque europeo para la regulación tecnológica a nivel internacional.

Cómo prepararse para la gobernanza de la IA

Para prepararse para las regulaciones emergentes sobre IA, las organizaciones pueden tomar las siguientes medidas:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. Implementar mecanismos de seguimiento y presentación de informes: Establezca mecanismos de monitoreo y generación de informes para monitorear el rendimiento y el impacto de sus sistemas de IA a lo largo del tiempo. Esto incluye evaluaciones periódicas de la precisión, la imparcialidad y los posibles sesgos del sistema.

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:

IA para la atención médica

Protección de datos del paciente: La gobernanza de la IA en el ámbito sanitario garantiza que solo profesionales sanitarios autorizados accedan a los historiales médicos de los pacientes y a los datos de salud confidenciales. 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.

IA gubernamental

Seguridad pública: La IA se utiliza para la vigilancia y la detección de amenazas. La gobernanza de la IA garantiza 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.

IA educativa

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.

IA para minoristas

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 de gobernanza de la 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.
  • Clasifique sus datos en categorías según su sensibilidad, garantizando que los datos confidenciales estén claramente identificados y protegidos.
• Minimización de datos:
  • Recopile y conserve únicamente los datos que sean necesarios para sus aplicaciones de IA.
  • Evite la recopilación innecesaria de datos para minimizar el riesgo asociado con el almacenamiento de información confidencial.
• Control de acceso:
  • Implementar medidas estrictas control de acceso medidas.
  • Asegúrese de que solo el personal autorizado pueda acceder a datos confidenciales y utilizarlos. control de acceso basado en roles (RBAC) Para gestionar permisos.
• Evaluaciones de impacto sobre la privacidad:
  • Realice Evaluaciones de impacto sobre la privacidad (PIA) evaluar los riesgos potenciales a la privacidad de las personas al implementar sistemas de IA.
  • Abordar los riesgos identificados e implementar las medidas de seguridad necesarias.
• Claridad y explicabilidad:
  • Asegúrese de que sus modelos y algoritmos de IA sean transparentes y explicables.
  • Proporcionar documentación clara sobre cómo el sistema de IA procesa datos confidenciales y toma decisiones.
• Mitigación de sesgos:
  • Implementar medidas para detectar y mitigar sesgos en los modelos de IA, especialmente cuando se trata de datos confidenciales.
  • Supervise y actualice periódicamente sus modelos para reducir el sesgo.
• Retención y eliminación de datos:
  • Definir políticas de retención de datos que especifican durante cuánto tiempo se almacenarán los datos confidenciales.
  • Implementar procesos seguros de eliminación de datos cuando los datos ya no sean necesarios.
• Almacenamiento y procesamiento seguro de datos:
  • Utilice soluciones de almacenamiento de datos seguras y bien mantenidas.
  • Emplear medidas de ciberseguridad sólidas para proteger los sistemas de IA de las amenazas cibernéticas.
• Cumplimiento de la normativa:
  • Manténgase informado sobre las regulaciones de protección de datos y las leyes de privacidad relevantes, como GDPR, HIPAAo CCPA.
  • Asegúrese de que sus prácticas de IA se alineen con estas regulaciones.
• Capacitación y concientización de los empleados:
  • Capacitar a los empleados en el uso responsable de la IA y prácticas de manejo de datos.
  • Fomente una cultura de privacidad y seguridad de datos dentro de su organización.
• Auditorías de terceros:
  • Considere contratar auditores o expertos externos para evaluar sus sistemas de IA en términos de cumplimiento y seguridad.
  • Las auditorías externas pueden proporcionar una evaluación objetiva de sus medidas de protección de datos.
• Plan de respuesta a incidentes:
  • Desarrollar un plan de respuesta a incidentes sólido en caso de violaciones de datos o incidentes de seguridad.
  • Asegúrese de que su equipo sepa cómo responder con rapidez y eficacia para mitigar daños potenciales.
• Monitoreo y Mejora Continua:
  • Supervise continuamente el rendimiento de sus sistemas de IA y las medidas de protección de datos.
  • Esté preparado para adaptar y mejorar sus prácticas a medida que la tecnología evoluciona y surgen nuevos riesgos.

El enfoque de BigID para la gobernanza de la IA

El enfoque de BigID hacia la gobernanza de la IA lo distingue en la industria al poner privacidad de los datosLa seguridad y la gobernanza son la vanguardia de sus soluciones. Mediante algoritmos avanzados de IA y aprendizaje automático de última generación, BigID permite a las organizaciones comprender mejor sus datos y cumplir con las normativas, a la vez que les permite descubrir sus datos empresariales en todas sus formas.

A medida que la importancia de la gobernanza de la IA continúa creciendo, BigID sigue a la vanguardia de la conversación, ofreciendo soluciones de vanguardia que priorizan la privacidad, seguridad, y el cumplimiento de una enfoque centrado en los datos.

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Autor

Alexis Porter

Responsable de marketing de contenidos

Alexis trabaja como Directora de Marketing de Contenidos para BigID, proveedor líder de DSPM. Se especializa en ayudar a las nuevas empresas tecnológicas a crear y perfeccionar su voz para contar historias más convincentes que resuenen con diversos públicos. Tiene una licenciatura en Escritura Profesional y un máster en Comunicación de Marketing por la Universidad de Denver. Alexis reside en Orlando, Florida.