Las competencias de la inteligencia artificial (IA) se están ampliando a un ritmo asombroso. En los últimos años, la IA pasó de realizar tareas limitadas y especializadas a manejar funciones complejas, como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el análisis predictivo de datos en tiempo real y la toma de decisiones autónoma en casi todas las industrias. A veces, incluso parece que el sueño de la inteligencia artificial general (IAG) está a la vuelta de la esquina.
Aun así, a pesar de todos sus avances recientes, la IA está limitada por los datos en los que se basa. Además, cuando esos datos contienen patrones sesgados o poco éticos, los sistemas de IA corren el riesgo de perpetuar esos problemas, lo que provoca resultados que pueden ser injustos, inexactos o perjudiciales.
La IA responsable es un término que describe el compromiso de desarrollar principios positivos en la IA. Aunque esta práctica es anterior a la explosión de IA que acompañó la introducción de soluciones de GPT viables orientadas al consumidor en 2022 y 2023, es particularmente relevante para las nuevas generaciones de IA generativa (GenAI). Eso se debe a que muchos sistemas de GenAI, diseñados para crear textos, imágenes y otros contenidos, interactúan directamente con los usuarios e influyen en decisiones a gran escala, por lo que es esencial garantizar que estos modelos produzcan resultados precisos, imparciales y éticamente correctos.
La ética es un elemento importante de la IA responsable, pero no es el único. De hecho, la IA responsable y la IA ética, aunque a veces se usan indistintamente, no son lo mismo.
- IA responsable
La IA responsable es un marco de trabajo más completo que guía el desarrollo, la implementación y la gobernanza de los sistemas de IA. Aborda no solo la ética, sino también la equidad, la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento, para garantizar que la IA minimice el daño y sirva al bien público. La IA responsable considera el impacto social más amplio de la IA e incluye prácticas para desarrollar confianza y alinear el desarrollo de la IA con los valores establecidos. - IA ética
La IA ética a menudo se considera un subconjunto de la IA responsable, centrada específicamente en las dimensiones morales y éticas del desarrollo y el uso de la IA. Aborda cuestiones como el sesgo, la discriminación y el efecto de la IA en los derechos humanos. La IA ética enfatiza las implicaciones morales de las decisiones de la IA, abogando por una IA que respete la justicia y los derechos fundamentales, y evite causar daños.
La idea general detrás de la IA responsable es crear sistemas inteligentes que demuestren un sentido integrado de la moralidad. Por supuesto, el término “moral” puede tener distintos significados para cada persona. Para expresar con mayor claridad el objetivo de una IA responsable, los científicos informáticos desarrollaron marcos que ayudan a definir las características ideales de una IA en la que los usuarios estarían dispuestos a confiar. Estos “pilares de IA confiable” proporcionan una especie de lista de comprobación para ingenieros y desarrolladores a medida que diseñan, prueban y refinan sistemas de IA responsables.
Aunque los diferentes grupos pueden tener sus propias interpretaciones y énfasis, la mayoría de los marcos de los pilares incluyen alguna variación de lo siguiente:
La explicabilidad y la interpretabilidad permiten a los interesados comprender cómo toman decisiones los sistemas de IA. La explicabilidad es particularmente importante en modelos complejos como las redes neuronales recurrentes (RNN), donde los procesos de toma de decisiones pueden ser difíciles de seguir. Las técnicas como el análisis de la importancia de las características y el contrafáctico ayudan a explicar los resultados individuales, lo que facilita a los usuarios comprender cómo influyen determinadas entradas en las predicciones de la IA. Esta transparencia permite asumir la responsabilidad, ya que ayuda a los interesados a identificar y abordar cualquier defecto o sesgo en el comportamiento del modelo.
Esto ayuda a garantizar que los sistemas de IA traten a todos los usuarios de manera imparcial, lo que evita sesgos sistemáticos o resultados discriminatorios. Este pilar es vital para la IA utilizada en la toma de decisiones de alto riesgo, como los sistemas de contratación y la atención médica. La imparcialidad requiere un compromiso con los datos representativos y las técnicas de mitigación de sesgos, que ayudan a reducir los impactos desiguales en diferentes grupos demográficos. Establecer equidad e imparcialidad genera la confianza de los usuarios y protege a las organizaciones que usan la IA contra daños a la reputación.
La reproducibilidad garantiza que los modelos funcionen de manera consistente 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 capacidad de auditar, ya que proporciona registros claros de cómo se desarrollan, entrenan y prueban los modelos. La reproducibilidad respalda la transparencia y, al mismo tiempo, respalda la mejora continua de los modelos de IA.
La confiabilidad y la seguridad garantizan que los sistemas de IA funcionen de manera consistente 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 médica, en las que los errores pueden tener consecuencias significativas. Los sistemas de IA confiables se prueban rigurosamente en diversas condiciones para manejar la variabilidad y los casos extremos, lo que ayuda a prevenir fallas o comportamientos inseguros. Los estándares de confiabilidad y seguridad también incluyen mecanismos para resistir la manipulación y mitigar las vulnerabilidades, lo que fortalece la resiliencia general de la IA.
La transparencia proporciona información sobre cómo funcionan los sistemas de IA. Para que la IA sea confiable, sus operaciones, procesos y vías de toma de decisiones deben ser visibles y fáciles de comprender. De esa manera, se proporciona a los usuarios la información que necesitan para evaluar la idoneidad de la IA para tareas específicas. También ayuda a los interesados a tomar decisiones mejor fundamentadas basadas en métricas detalladas del 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 manera ética, restringiendo el acceso 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, evitar el acceso malicioso, mantener 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 ambiental. El desarrollo de IA sostenible 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 ambientales y sociales más amplios.
Las IA no funcionan en el vacío; son el producto de los datos y las instrucciones que les proporcionan otros usuarios. La responsabilidad obliga a los desarrolladores y a las organizaciones a responder por el funcionamiento de los sistemas de IA y el impacto que tienen en la sociedad. Esto requiere un monitoreo constante, documentación detallada y protocolos completos para abordar fallas del sistema o resultados no deseados. Las prácticas de responsabilidad (como MLOps) mantienen los sistemas de IA alineados con los estándares éticos y proporcionan a los seres humanos un control significativo sobre la toma de decisiones de la IA.
El antropocentrismo garantiza que los sistemas de IA promuevan los intereses humanos, priorizando las necesidades, los valores y los objetivos de los usuarios. La IA centrada en el ser humano se enfoca en la facilidad de uso y la empatía, estableciendo soluciones inteligentes que ayudan en lugar de reemplazar la toma de decisiones humana. Este pilar alienta a los desarrolladores a diseñar una IA que complemente las habilidades humanas.
La inclusión implica crear sistemas de IA que beneficien a un amplio rango de usuarios, promover la accesibilidad y evitar sesgos u otros efectos excluyentes. La IA inclusiva considera las experiencias y las necesidades de diferentes grupos demográficos, priorizando diversos equipos de desarrollo y una representación justa en los datos de formación de IA. Al diseñar la IA teniendo en cuenta la inclusión, los desarrolladores pueden crear sistemas que atiendan a una amplia audiencia de manera más eficaz.
La IA puede ser la tecnología más influyente de la década de 2020, ya que se integra cada vez más en el Gobierno, las empresas y la vida cotidiana. Con tanto alcance y tantas personas que interactúan y basan decisiones importantes en los resultados de la IA, es más importante que nunca que los sistemas de IA sean dignos de ese nivel de confianza. La IA responsable aborda esta necesidad. Si se implementa correctamente, la IA responsable permite lo siguiente:
- Reducción de sesgos
La formación de la IA respecto de conjuntos de datos representativos y justos ayuda a reducir la probabilidad de decisiones sesgadas que podrían afectar injustamente a ciertos grupos. - Mayor transparencia
Las prácticas de la IA responsable incluyen medidas de explicabilidad que revelan los factores que producen decisiones específicas de IA. - Mejor cumplimiento
A medida que las regulaciones en torno a la privacidad de los datos y la ética de la IA se vuelven más estrictas, las prácticas de IA responsable ayudan a las organizaciones a cumplir con los estándares regulatorios y mantener el cumplimiento. - Mayor confianza de los interesados
La adopción de la IA responsable ayuda a generar confianza entre los consumidores, los clientes y los reguladores, garantizado que se sigan las prácticas éticas de IA. - Alineación ética
La IA responsable alinea las tecnologías de IA con los valores de la organización, lo que crea una base para las prácticas empresariales éticas. - Mitigación del riesgo
Al identificar y abordar posibles daños en las primeras etapas del ciclo de vida de la IA, la IA responsable reduce el riesgo de afrontar consecuencias no deseadas y admite aplicaciones inteligentes más seguras y confiables.
Implementar la IA responsable requiere más que establecer políticas; implica incorporar consideraciones éticas en cada etapa del desarrollo, la implementación y el monitoreo de la IA. A continuación, se presentan varias prácticas clave para guiar a las organizaciones en la implementación eficaz de la IA responsable:
La IA debe reflejar los valores fundamentales y los compromisos éticos de la organización. Definir y establecer estos principios implica crear pautas claras en torno al antropocentrismo, la inclusión, la transparencia y la responsabilidad, y hacer que estos estándares sean una parte fundamental del proceso de desarrollo de IA. Los principios básicos deben desarrollarse en colaboración con la información de un equipo diverso e interfuncional. Idealmente, este equipo incluirá especialistas en IA, especialistas en ética, expertos legales y líderes empresariales. El establecimiento de principios de IA responsable proporciona un plan ético compartido, lo que ayuda a garantizar que los sistemas de IA respalden ambos objetivos empresariales mientras reflejan las expectativas de la sociedad.
Realiza evaluaciones de impacto para evaluar los posibles efectos de los sistemas de IA. Mediante el análisis de los impactos positivos y negativos, las organizaciones pueden anticipar los riesgos con mayor precisión y crear estrategias para mitigarlos. Este proceso implica identificar a los interesados clave, considerar cómo podrían verse afectados y desarrollar métodos continuos para monitorear los impactos reales. Las evaluaciones de impacto son fundamentales para la gestión proactiva del riesgo, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas y éticas antes de implementar nuevos sistemas de IA.
Formar a los empleados, interesados y responsables de la toma de decisiones sobre principios y prácticas de IA responsable. A través de programas de formación específicos, las organizaciones pueden mejorar la comprensión de los requisitos regulatorios y las preocupaciones respecto de la IA. Concientizar sobre la IA responsable ayuda a crear una cultura de responsabilidad y permite a los empleados reconocer y abordar los problemas a medida que surgen. Esto también garantiza que los principios de la IA responsable se integren en toda la organización.
Haz que la ética sea un elemento central para el desarrollo de IA mediante la incorporación de prácticas de IA responsable en cada etapa, desde la recopilación de datos y la formación de modelos hasta la implementación y el monitoreo. Documentar las fuentes de datos y los procesos de decisión, e implementar un monitoreo continuo, garantiza que la ética sea una prioridad siempre. Se deben aplicar regularmente técnicas de detección de sesgos y pruebas de imparcialidad, en especial para cuestiones delicadas como la raza, el género y el estado socioeconómico.
La dependencia de la IA de conjuntos de datos grandes y diversos, que a menudo contienen información personal, plantea preocupaciones de privacidad en torno al uso indebido de los datos y el acceso no autorizado. Para abordar esta cuestión, las organizaciones deben 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 mencionó anteriormente, la IA nunca debe ser un reemplazo para la toma de decisiones humanas. Establece la supervisión definiendo líneas claras de responsabilidad e implementando mecanismos para monitorear los sistemas de IA. La supervisión humana en la toma de decisiones de IA permite a las organizaciones mantener el control sobre procesos esenciales, en especial, en áreas de alto riesgo como la atención médica, las finanzas y la justicia penal. Establecer un monitoreo continuo y auditar regularmente modelos para el cumplimiento ético fortalece aún más la supervisión humana.
Asóciate con grupos de la industria, instituciones de investigación y comunidades de código abierto centradas en la IA responsable. La conexión con organizaciones externas permite a las empresas mantenerse informadas sobre los últimos estándares éticos e innovaciones en materia de IA responsable. La colaboración externa también promueve el intercambio de conocimientos y contribuye al avance más amplio de la IA ética.
A medida que la IA responsable se vuelve más común, conlleva varias ventajas distintas, no solo para las organizaciones que desarrollan sistemas de IA, sino también en el contexto más amplio de la sociedad humana. Las siguientes ventajas ofrecen una visión general del modo en que un enfoque de IA ética impulsa un cambio positivo:
Adoptar prácticas de IA responsable puede mejorar directamente la calidad y la confiabilidad de los productos de IA de una empresa. Al priorizar la transparencia y la imparcialidad en el diseño de modelos, las empresas garantizan resultados más precisos y menos sesgados, y una mayor transparencia en la forma en que se toman las decisiones de IA. Este nivel de conocimientos permite que las empresas mejoren constantemente los modelos de IA para lograr un rendimiento y una imparcialidad óptimos.
Al mismo tiempo, la IA responsable fortalece la reputación de la marca. Las empresas que se comprometen con estos principios se consideran más confiables. Este compromiso atrae a los consumidores que valoran la privacidad y la imparcialidad. A menudo, también atrae a inversores, empleados y socios de negocio. En un mercado competitivo, las organizaciones que se destacan por las prácticas de IA responsables pueden obtener una ventaja en cuanto a la reputación, diferenciándose de las empresas que se enfrentan a problemas de privacidad de datos o prácticas de IA menos éticas.
La transparencia de la IA fomenta un sentido de control y confianza en los procesos impulsados por la IA, lo que hace que los usuarios tengan más probabilidades de interactuar con la tecnología y confiar en sus resultados. Los usuarios que se sienten respetados e informados también tienen más probabilidades de ser leales a las empresas que respetan sus derechos.
La IA responsable prioriza la privacidad de datos y protege a los usuarios de los riesgos asociados con el uso indebido de los datos y el acceso no autorizado. Mediante la implementación de prácticas de privacidad estrictas, las organizaciones brindan a los usuarios más control sobre su propia información, lo que les garantiza que sus datos se manejan de manera ética y segura.
Teniendo en cuenta la visión más amplia del impacto de la IA, la IA responsable tiene el potencial de mejorar la sociedad mediante la promoción de resultados justos, inclusivos y socialmente beneficiosos. Cuando los sistemas de IA se diseñan con consideraciones éticas, pueden respaldar oportunidades equitativas y proporcionar un acceso imparcial a servicios esenciales, como la atención médica, la educación y los recursos financieros.
Esto promueve un tipo de innovación potente y de carácter ético, que permite a las organizaciones utilizar las competencias de IA para resolver problemas complejos sin comprometer sus estándares morales. Desde la reducción de los impactos ambientales hasta el avance de la investigación científica beneficiosa, la IA responsable contribuye a los objetivos públicos mediante la aplicación de las eficiencias de la IA de muchas maneras constructivas.
A medida que el alcance y la influencia de la IA continúan creciendo, dar prioridad a una IA responsable es sin duda el camino más adecuado. El compromiso de la IA de ServiceNow se refleja en la prioridad que otorga a los estándares éticos y prácticos a lo largo del ciclo de vida de la IA, creando soluciones inteligentes que mejoran tanto el valor empresarial como el potencial humano.
Al adherirse a los principios de la IA responsable, ServiceNow lidera la tarea de ofrecer una IA eficaz, imparcial, acorde con la normativa y transparente. Estos principios guían las prácticas de desarrollo y gobernanza de ServiceNow y, con el apoyo de herramientas y recursos como el Manual de IA responsable, ServiceNow permite a los usuarios usar la IA de manera responsable y ética con miras a lograr un impacto positivo a largo plazo.
¿Tienes todo listo para experimentar los beneficios de una IA que se alinea con tus valores? Solicita una demostración de las soluciones de IA generativa de ServiceNow hoy.