Inteligencia Artificial

Relevancia de Inteligencia Artificial Responsable

FORBES- 6 de octubre de 2018

El acelerado desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial -en el que estamos inmersos- conlleva un mundo de oportunidades en todos los ámbitos de nuestra vida.

Durante el último año, en diversos foros relacionados con distintos temas de actualidad, se ha venido registrando una discusión creciente en torno a las preocupaciones éticas que genera una revolución tecnológica y social como la que habilita la IA, particularmente en la prospectiva del desplazamiento laboral.

En este sentido, ha venido creciendo también en frecuencia e importancia la discusión sobre la aplicación práctica y concreta de una perspectiva ética al campo de la innovación, el desarrollo y la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial potencialmente disruptivas, allí donde se están aplicando a la transformación de los procesos de interacción entre humanos y máquinas.

En este contexto, Accenture desarrolló un enfoque específico de Inteligencia Artificial Responsable, orientada a la alineación de las iniciativas de IA en las organizaciones con sus valores centrales y principios éticos. Las iniciativas de IA pueden y deben realizarse con esta visión: con una mirada integradora de los beneficios que se pueden producir por igual a consumidores, empleados, empresas, ciudadanos, gobiernos y a la sociedad toda.

Iniciativas de IA en concordancia con esta visión, permiten a las organizaciones que las impulsan cultivar la confianza tanto de sus stakeholders, como del conjunto de la sociedad en la que se insertan.

Hablando en términos prácticos, la metodología IA Responsable se traduce en la arquitectura e implementación de soluciones centradas en la persona humana. A través de la aplicación disciplinada de design thinking, enfocando la reflexión a cuestiones éticas fundamentales en cada contexto, para clarificar un conjunto de principios enfocados a la generación de valor, bajo los cuales se desplieguen las iniciativas de IA.

La Inteligencia Artificial Responsable está fundamentada en el compromiso con principios fundamentales: rendición de cuentas, equidad, honestidad, centralidad de la persona humana y transparencia. El enfoque de IA Responsable aborda el imperativo de:

Gobernar: Definir el marco adecuado para permitir que la IA se desarrolle al máximo de su potencial, siempre basada en los valores fundamentales de la organización, los principios éticos y la rendición de cuentas.

Diseñar: Diseñar y desplegar IA con la confianza de todos los involucrados (asegurando privacidad, transparencia y seguridad). A través de un diseño integrado, centrado en la persona.

Monitorear: Supervisar y auditar el rendimiento de la IA de cara a métricas clave basadas en la generación de valor, incluyendo además perspectivas tales como la responsabilidad de la construcción y gestión de lógicas algorítmicas cuyos efectos no deseados se deben anticipar y minimizar; excluyendo sesgos de comportamiento y asegurando la ciberseguridad de las soluciones manera integral.

Es esencial que los líderes de las organizaciones aborden de manera proactiva los problemas críticos que plantea la Inteligencia Artificial, creando nuevos modelos y enfoques con una filosofía de Inteligencia Responsable.

Mirando hacia el futuro inmediato, lo que nos debe preocupar cuando valoramos la irrupción vertiginosa de la Inteligencia Artificial no es el desplazamiento del empleo, sino nuestra incapacidad para pensar en el empleo del futuro y habilitar a las personas a través de educación y capacitación para aprovecharlo; no es el efecto de la IA en el comportamiento humano, sino nuestra incapacidad para orientar las soluciones de IA a servir al ser humano y empoderarlo en cualquiera de sus roles: ciudadanos, consumidores, trabajadores.

En este contexto, es imperativo vigorizar los códigos de ética de nuestras organizaciones y adaptarlos a las diversas formas en que la IA transformará las operaciones de las empresas y la interacción entre las personas (y con IA); y es esencial pensar en la nuevas normas y estándares de adaptación y autoevaluación que requeriremos para mantener la competitividad y al mismo tiempo la competitividad en el entorno disruptivo de un desarrollo y adopción acelerada de la Inteligencia Artificial en todos los ámbitos.