Las capacidades de la inteligencia artificial están creciendo a un ritmo vertiginoso. En tan solo unos años, la IA ha pasado de hacer tareas especializadas, pero limitadas a funciones complejas como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo de datos en tiempo real y la toma de decisiones autónoma en prácticamente todos los sectores. A veces, incluso parece que el sueño de la inteligencia artificial general puede estar a la vuelta de la esquina.
Sin embargo, a pesar de los recientes avances, la IA está limitada por los datos en los que se basa. Y si esos datos contienen información sesgada o siguen patrones poco éticos, se corre el riesgo de que la IA refleje esos problemas y genere resultados injustos, inexactos o perjudiciales.
El uso responsable de la IA representa el compromiso de alimentar la IA con principios positivos. Aunque esta práctica es anterior a la explosión de la IA que acompañó a la introducción de soluciones de GPT viables y orientadas al consumidor en 2022 y 2023, es especialmente relevante para las nuevas generaciones de IA generativa. Esta circunstancia se debe a que muchos sistemas de IA generativa —diseñados para crear texto, imágenes y otros contenidos— interactúan directamente con los usuarios y afectan a las decisiones a escala, por lo que es esencial garantizar que tales modelos produzcan resultados precisos, imparciales y éticos.
La ética es un componente muy importante del uso responsable de la IA, pero no el único. De hecho, aunque a veces ambos términos se utilizan indistintamente, no son equivalentes.
- Uso responsable de la IA
El uso responsable de la IA es un marco de trabajo más completo que guía el desarrollo, la implementación y la gobernanza de los sistemas de IA. Además de la ética, también aborda la equidad, la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento para garantizar que la IA minimice el daño y sirva al bien público. El uso responsable de la IA tiene en cuenta el impacto social general de la IA e incluye prácticas para generar confianza y alinear el desarrollo de la IA con los valores establecidos. - Ética de la IA
Se suele considerar que la ética de la IA es un subconjunto del uso responsable de la IA, centrado específicamente en los aspectos morales y éticos del desarrollo y uso de la IA. Aborda cuestiones como los prejuicios, la discriminación y el efecto de la IA en los derechos humanos. Enfatiza las implicaciones morales de las decisiones de la IA y aboga por una IA que respete la justicia y los derechos fundamentales, y evite causar daños.
El propósito general del uso responsable de la IA consiste en crear sistemas inteligentes que integren un sentido de moralidad. Sin embargo, el significado del término "moral" puede variar de una persona a otra. Así, para expresar más claramente el objetivo del uso responsable de la IA, los científicos de la computación han desarrollado marcos que ayudan a definir las características ideales de una IA en la que los usuarios puedan confiar. Estos "pilares de la IA fiable" proporcionan a ingenieros y desarrolladores una lista de comprobación para las fases de diseño, prueba y ajuste de los sistemas de uso responsable de la IA.
Aunque las interpretaciones y el énfasis pueden variar en función de cada grupo, la mayoría de los marcos de trabajo fundamentales incluyen alguna de las siguientes características:
Estas características permiten a las partes interesadas comprender cómo toman las decisiones los sistemas de IA. La facilidad de explicación es particularmente importante en modelos complejos como las redes neuronales recurrentes, donde puede resultar difícil seguir los procesos de toma de decisiones. Técnicas como el análisis de la importancia de las características y los factores contrafactuales ayudan a explicar los resultados individuales, lo que hace que a los usuarios les resulte más fácil ver cómo entradas específicas afectan a las predicciones de la IA. Esta transparencia estimula la responsabilidad y ayuda a las partes interesadas a identificar y abordar cualquier defecto o sesgo en el comportamiento del modelo.
Ayudan a garantizar que los sistemas de IA traten a todos los usuarios de forma imparcial, evitando sesgos sistemáticos o resultados discriminatorios. Este pilar es fundamental cuando la IA se utiliza en la toma de decisiones de alto riesgo, como la relacionada con sistemas de contratación y la atención sanitaria. La equidad requiere un compromiso con los datos representativos y las técnicas de mitigación de sesgos, que ayudan a reducir la desigualdad del impacto en los diferentes grupos demográficos. Aplicar la equidad y la justicia genera confianza en los usuarios y protege a las empresas que están detrás de la IA frente a los daños en la reputación.
Esta característica garantiza que el rendimiento de los modelos sea coherente en condiciones similares y que el proceso de desarrollo del modelo se pueda validar y depurar. Este pilar es fundamental para el cumplimiento normativo y la auditabilidad, ya que proporciona registros claros de cómo se desarrollan, entrenan y prueban los modelos. La capacidad de replicación respalda la transparencia y, al mismo tiempo, la mejora continua de los modelos de IA.
La fiabilidad y la seguridad garantizan que los sistemas de IA funcionen de forma coherente y respondan de forma segura a situaciones inesperadas. Este pilar es fundamental para implementar la IA en áreas como la conducción autónoma o la atención sanitaria, donde los errores pueden tener consecuencias graves. Los sistemas de IA fiables se prueban rigurosamente en diversas condiciones para abordar la variabilidad y los casos extremos, lo que ayuda a evitar fallos o comportamientos poco seguros. Los estándares de fiabilidad y seguridad también incluyen mecanismos para evitar la manipulación y mitigar las vulnerabilidades, lo que refuerza la resiliencia general de la IA.
La transparencia proporciona información sobre cómo funcionan los sistemas de IA. Para que la IA sea fiable, sus operaciones, procesos y vías de toma de decisiones deben ser visibles y fáciles de entender. Los usuarios necesitan esta información para evaluar la idoneidad de la IA para tareas específicas. Asimismo, ayuda a las partes interesadas a tomar decisiones más fundamentadas basadas en métricas detalladas de rendimiento del sistema.
La privacidad y la seguridad se centran en proteger los datos personales y empresariales dentro de los sistemas de IA. Estas prácticas verifican que los sistemas de IA gestionen los datos de forma ética, restringiendo el acceso únicamente a los usuarios autorizados y protegiendo la información tanto en tránsito como en reposo. Los protocolos de privacidad y seguridad son esenciales para proteger los datos de los usuarios, impedir el acceso malicioso, conservar la confianza de los usuarios y respaldar el cumplimiento normativo.
A medida que crecen los modelos de IA a gran escala, también lo hace su huella de carbono. La sostenibilidad hace hincapié en minimizar este impacto medioambiental. El desarrollo sostenible de la IA incluye la optimización de los recursos informáticos y la mejora de la eficiencia energética. Priorizar la sostenibilidad garantiza que los sistemas de IA respalden los objetivos de responsabilidad corporativa y contribuyan a objetivos medioambientales y sociales más amplios.
La IA no funciona de forma aislada, sino que es el producto de los datos y las instrucciones que le proporcionan otros. Por este motivo, los desarrolladores y las empresas son responsables del rendimiento de los sistemas de IA y de su impacto en la sociedad. En ese sentido, la monitorización constante, la documentación detallada y los protocolos exhaustivos son esenciales para abordar los fallos del sistema y los resultados no deseados. Las prácticas de responsabilidad (como MLOps) mantienen a los sistemas de IA en sintonía con los estándares éticos y permiten a las personas controlar de forma significativa la toma de decisiones de la IA.
El antropocentrismo garantiza que los sistemas de IA sirvan a los intereses humanos, dando prioridad a las necesidades, los valores y los objetivos de los usuarios. Una IA que da prioridad a las personas se centra en la facilidad de uso y la empatía, y establece soluciones inteligentes que ayudan a la toma de decisiones humana, en lugar de sustituirla. Este pilar anima a los desarrolladores a diseñar una IA que complemente las habilidades del ser humano.
La inclusividad implica la creación de sistemas de IA que beneficien a un amplio abanico de usuarios, promuevan la accesibilidad y eviten sesgos u otros efectos excluyentes. La IA inclusiva tiene en cuenta las experiencias y necesidades de los diferentes grupos demográficos, y da prioridad a los diversos equipos de desarrollo y a una representación justa en los datos con los que se entrena la IA. Al tener en cuenta la inclusividad en el diseño de la IA, los desarrolladores pueden crear sistemas que sirvan a un público más amplio de forma más eficaz.
Es posible que la IA sea la tecnología más influyente de la década de 2020, y cada vez está más integrada en la Administración pública, los negocios y la vida cotidiana. Dada la vastedad del alcance de la IA y la gran cantidad de personas que interactúan con ella y la utilizan para tomar decisiones importantes, es imperativo garantizar que los sistemas de IA sean merecedores de tal nivel de confianza. El uso responsable de la IA aborda esta necesidad y, si se implementa correctamente, puede aportar los siguientes beneficios:
- Reducción de los sesgos
Entrenar la IA con conjuntos de datos representativos y justos ayuda a reducir el riesgo de que se tomen decisiones sesgadas que podrían afectar injustamente a ciertos grupos. - Mayor transparencia
Las prácticas de uso responsable de la IA incluyen medidas explicativas que revelan los factores que llevan a la IA a tomar decisiones específicas. - Mejora del cumplimiento
Las normativas sobre la privacidad de datos y la ética de la IA son cada vez más estrictas, y las prácticas de uso responsable de la IA ayudan a las empresas a cumplir los estándares normativos y a mantener el cumplimiento. - Aumento de la confianza de las partes interesadas
El uso responsable de la IA genera confianza entre los consumidores, los clientes y los organismos reguladores, ya que garantiza el cumplimiento de las prácticas sobre la ética de la IA. - Alineación con los estándares éticos
El uso responsable de la IA alinea las tecnologías de IA con los valores organizativos, sentando las bases de las prácticas empresariales éticas. - Mitigación de riesgos
Al identificar y abordar los posibles daños en las primeras etapas del ciclo de vida de la IA, el uso responsable de la IA reduce el riesgo de sufrir consecuencias no deseadas y posibilita aplicaciones inteligentes más seguras y fiables.
El uso responsable de la IA requiere algo más que establecer políticas; implica integrar consideraciones éticas en todas las etapas del desarrollo, la implementación y la monitorización de la IA. A continuación se muestran varias prácticas clave que ayudarán a las empresas a hacer un uso responsable de la IA.
La IA debe reflejar los valores fundamentales y los compromisos éticos de la empresa. Para definir y establecer estos principios, hay que crear pautas claras en torno al antropocentrismo, la inclusividad, la transparencia y la responsabilidad, y también hay que convertirlas en una parte fundamental del proceso de desarrollo de la IA. Los principios fundamentales deben desarrollarse en colaboración con un equipo diverso e interfuncional. Lo ideal es que este equipo incluya especialistas en IA, especialistas en ética, expertos legales y líderes empresariales. Aplicar los principios de uso responsable de la IA proporciona un plan ético compartido, lo que ayuda a garantizar que los sistemas de IA respalden los objetivos empresariales al tiempo que reflejan las expectativas sociales.
Este tipo de análisis permite evaluar los posibles efectos de los sistemas de IA. El hecho de considerar tanto los impactos positivos como los negativos permite a las empresas anticipar los riesgos con mayor precisión y crear estrategias para mitigarlos. Este proceso implica identificar las partes interesadas clave, considerar cómo podrían verse afectadas y desarrollar métodos continuos para monitorizar los impactos reales. Las evaluaciones de impacto son fundamentales para la gestión proactiva de riesgos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas y éticas antes de implementar nuevos sistemas de IA.
Es importante formar al personal, a las partes interesadas y a los responsables de la toma de decisiones sobre los principios y las prácticas de uso responsable de la IA. Mediante programas de formación específicos, las organizaciones pueden mejorar la comprensión de los requisitos normativos y las preocupaciones relacionadas con la IA. Concienciar en torno al uso responsable de la IA ayuda a crear una cultura de responsabilidad y permite al personal reconocer y abordar los problemas a medida que surgen. Además, garantiza que los principios del uso responsable de la IA se adopten en toda la empresa.
Convierte la ética en un elemento esencial del desarrollo de IA integrando las prácticas de uso responsable de la IA en cada etapa, desde la recopilación de los datos y el entrenamiento de los modelos hasta la implementación y la monitorización. La documentación de las fuentes de datos y los procesos de toma de decisiones, así como la monitorización continua, garantizan la priorización de la ética en todo momento. Deben aplicarse técnicas de detección de sesgos y pruebas de equidad con regularidad, especialmente en relación con cuestiones delicadas como la raza, el género y el estatus socioeconómico.
La IA depende de grandes conjuntos de datos diversos que suelen contener información personal, lo que plantea preocupaciones de privacidad en torno al uso indebido de los datos y el acceso no autorizado. Para solucionar este problema, las empresas deberían implementar prácticas de gobernanza de datos que hagan hincapié en la transparencia y el cumplimiento. Los sistemas de IA deben comunicar políticas de uso de datos, obtener un consentimiento informado y emplear medidas de seguridad para proteger la información confidencial.
Como se ha mencionado anteriormente, la IA nunca debe sustituir a la toma de decisiones humana. Establece medidas de supervisión mediante la definición de líneas claras de responsabilidad y la implementación de mecanismos para monitorizar los sistemas de IA. La supervisión humana en la toma de decisiones de la IA permite a las organizaciones mantener el control de los procesos esenciales, especialmente en sectores de alto riesgo como la atención sanitaria, las finanzas y la justicia penal. Establecer modelos de monitorización continua y auditoría periódica para mantener el cumplimiento ético fortalece aún más la supervisión humana.
Colabora con grupos del sector, instituciones de investigación y comunidades de código abierto centradas en el uso responsable de la IA. Establecer conexiones con organizaciones externas permite a las empresas mantenerse informadas sobre los estándares éticos más recientes y las innovaciones en el uso responsable de la IA. La colaboración externa también promueve el intercambio de conocimientos y contribuye al avance de la ética de la IA.
El hecho de que el uso responsable de la IA esté ganando cada vez más visibilidad tiene varias ventajas claras, no solo para las organizaciones que crean sistemas de IA, sino también para la sociedad en general. Las siguientes ventajas permiten hacerse una idea de cómo la ética de la IA puede estimular cambios positivos:
Adoptar prácticas de uso responsable de la IA puede mejorar directamente la calidad y la fiabilidad de los sistemas de IA de una empresa. Al priorizar la transparencia y la equidad en el diseño de los modelos, las empresas garantizan resultados más precisos e imparciales, así como una mayor transparencia en la toma de decisiones de la IA. Tal nivel de información ayuda a las empresas a ajustar constantemente los modelos de IA para optimizar el rendimiento y la equidad.
Al mismo tiempo, el uso responsable de la IA refuerza la reputación de la marca. Las empresas que se comprometen con estos principios se consideran más fiables. Este compromiso atrae a consumidores que valoran la privacidad y la equidad, y a menudo también a inversores, empleados y socios de negocio. En un mercado tan competitivo como el actual, las empresas que destacan por sus prácticas de uso responsable de la IA pueden mejorar su reputación y diferenciarse de las empresas que tienen problemas de privacidad de datos o usan prácticas de IA menos éticas.
La transparencia de la IA transmite sensaciones de control y confianza en los procesos basados en la IA, lo que hace que los usuarios estén más dispuestos a interactuar con la tecnología y a confiar en los resultados. Los usuarios que se sienten respetados e informados también son más propensos a seguir siendo fieles a las empresas que respetan sus derechos.
El uso responsable de la IA da prioridad a la privacidad de los datos y protege a los usuarios de los riesgos asociados al uso indebido de los datos y el acceso no autorizado. Unas prácticas de privacidad estrictas permiten a las organizaciones ofrecer a los usuarios un mayor control sobre su propia información, lo que les garantiza que sus datos se gestionen de forma ética y segura.
Teniendo en cuenta el impacto de la IA desde una perspectiva más amplia, su uso responsable puede mejorar la sociedad al fomentar resultados justos, inclusivos y socialmente positivos. Cuando se tiene en cuenta la ética a la hora de diseñar sistemas de IA, estos pueden generar oportunidades equitativas y proporcionar un acceso imparcial a servicios esenciales como la atención sanitaria, la educación y los recursos financieros.
De este modo, se promueve un tipo de innovación que es a la vez potente y ética, lo que permite a las organizaciones utilizar las funciones de IA para resolver problemas complejos sin comprometer sus estándares morales. Desde la reducción del impacto medioambiental hasta el avance de investigaciones científicas, el uso responsable de la IA contribuye a los objetivos públicos al aplicar las eficiencias de la IA de muchas maneras constructivas.
En un panorama donde la IA tiene cada vez más alcance e influencia, dar prioridad al uso responsable de la IA es el camino a seguir. La IA de ServiceNow demuestra su compromiso al priorizar los estándares éticos y prácticos en todo el ciclo de vida de la IA, creando soluciones inteligentes que mejoran tanto el valor empresarial como el potencial humano.
ServiceNow respalda los principios de uso responsable de la IA y se compromete a entregar una IA eficaz, imparcial, conforme y transparente. Estos principios son la base de las prácticas de desarrollo y gobernanza de ServiceNow, que, con el uso de herramientas y recursos como la Guía sobre el uso responsable de la IA, permite a los usuarios navegar por la IA de forma responsable, ética y con el objetivo de lograr un impacto positivo a largo plazo.
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