A medida que avanzan los sistemas de Inteligencia Artificial que usamos en nuestro día a día, surgen nuevos inconvenientes que ponen en jaque la confianza que depositan las personas en estas tecnologías. Se han dado casos de sesgos o errores en estimaciones que perjudican a ciertos grupos de personas, cuyas consecuencias podrían tener un gran impacto en nuestra sociedad. Es esencial que como desarrolladores y usuarios de IA, trabajemos de manera conjunta para crear sistemas transparentes, justos y equitativos, minimizando el riesgo de decisiones sesgadas que puedan dañar a los más vulnerables.
En este artículo vamos a discutir como algunos de los comportamientos humanos pueden motivar la aparición de ciertos sesgos, y cómo organizaciones y equipos de diferentes empresas en todo el mundo trabajan para fomentar la priorización en temas como la privacidad, la equidad y la transparencia.
La transparencia en la Inteligencia Artificial se refiere a la capacidad de entender y explicar cómo un modelo de IA llega a sus decisiones. Al entrenar un modelo, se crean sistemas con millones de parámetros que procesan datos y generan predicciones. Esta complejidad puede hacer que los modelos sean percibidos como "cajas negras", donde el proceso interno es opaco para los usuarios y desarrolladores. Esta falta de claridad puede provocar desconfianza, ya que resulta difícil identificar y corregir errores o sesgos en las predicciones del modelo.
La transparencia es fundamental para mitigar estas preocupaciones. Al permitir una mayor comprensión de cómo funcionan los modelos, desde la recopilación y el procesamiento de datos hasta la implementación de controles de calidad, se puede aumentar la confianza en estos sistemas. Un ejemplo ilustrativo es el de los restaurantes con cocinas abiertas, donde los clientes pueden observar todo el proceso de preparación de sus comidas. De manera similar, una IA transparente permite a los usuarios y stakeholders ver y entender cómo se generan los resultados, lo que promueve un uso más informado y seguro de la tecnología.
A través de prácticas como la documentación detallada, la auditoría de modelos y el uso de herramientas de interpretabilidad, las empresas pueden proporcionar un mayor grado de transparencia. Esto no solo ayuda a construir confianza, sino que también facilita el cumplimiento de normativas y estándares éticos, esenciales en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA.
Responsabilidad y gobernanza en Inteligencia Artificial
En el desarrollo de sistemas de IA, es crucial definir quién es responsable de los resultados y decisiones que estos sistemas generan. Las decisiones tomadas por una IA dependen en gran medida del tipo de datos utilizados para entrenarla y de los modelos implementados por los desarrolladores. Por lo tanto, es fundamental que exista una clara atribución de responsabilidad para manejar y mitigar los riesgos asociados.
Un enfoque ético y responsable en la gobernanza de IA requiere la participación de todos los actores involucrados en el desarrollo y uso del sistema, incluyendo el equipo de desarrollo, los usuarios finales y otros responsables. Las empresas deben establecer políticas de gobernanza robustas que incluyan la realización de auditorías periódicas de los modelos para evaluar su desempeño y la detección de posibles sesgos. Además, es importante implementar mecanismos de responsabilidad que asignen claramente quién debe responder ante fallos o resultados no deseados, así como la creación de comités de ética encargados de supervisar y orientar el uso de la IA.
La gobernanza de la IA es esencial para asegurar que estos sistemas operen de manera justa, segura y alineada con las normas éticas de la sociedad. Al establecer protocolos de calidad y supervisión, se busca garantizar que las decisiones tomadas por la IA sean transparentes y responsables. Esto no solo protege a los usuarios y otras partes interesadas de posibles impactos negativos, sino que también fortalece la confianza en la tecnología. Entender cómo y por qué una IA toma ciertas decisiones permite mejorar los sistemas y garantizar que se utilicen de manera responsable y ética, promoviendo un entorno de desarrollo sostenible y seguro para la Inteligencia Artificial.
Privacidad y protección de datos
Todo sistema de Inteligencia Artificial comienza con un conjunto de datos que este utiliza para aprender a estimar predicciones en base a una tarea. Es común pensar en que, a mayor cantidad de datos, más precisas serán las estimaciones finales, pero también debemos asegurarnos de que estos datos sean correctos y fieles a la realidad. En este proceso de obtención de datos válidos, resulta crucial respetar la privacidad de los usuarios, y ofrecer medidas de protección que garanticen su anonimato.
Las empresas deben cumplir en todo momento con regulaciones de privacidad, como el GDPR en Europa, y tratar de ser transparentes sobre cómo se utilizan los datos. Tomar acciones que prioricen la privacidad de los datos puede ser igualmente útil para desarrollos internos que no estén a disposición del público, pues ayuda a evitar estimaciones erroneas y sesgadas en determinados momentos de la vida de los modelos.
Favorecer la inclusión y diversidad en el desarrollo de IA
En grandes empresas, es cada vez más común formar equipos de desarrollo diversos, en términos de género, raza, origen étnico y experiencia. Esta multiculturalidad tiende a hacer que el equipo sea más consciente de posibles sesgos, lo que puede favorecer el desarrollo de sistemas más inclusivos.
Como hemos visto antes, un modelo sesgado puede proporcionar resultados ofensivos o discriminatorios, ignorando matices culturales. Un equipo de desarrollo multicultural puede ayudar a detectar más fácilmente este tipo de sesgos, y trabajar en conjunto para abordarlos de forma precisa.
Por otro lado, la Inteligencia Artificial nos puede ayudar a impulsar la diversidad y la inclusión en nuestra organización. Es posible que algunas actividades, como la gestión de los procesos de contratación y reclutamiento, sean víctimas de algún tipo de sesgo inherente a los profesionales que llevan a cabo estas tareas. Los modelos de IA nos pueden ayudar en estos casos, participando en estos procesos, y detectando todo tipo de prejuicios inconscientes para eliminarlos, asegurando unos resultados más justos y diversos.
No debemos olvidar que, si bien la IA es una herramienta tecnológica, también es un catalizador del cambio social. En este sentido, una buena política de gobernanza en la empresa junto con métodos de acción que aseguren la privacidad y protección de datos de los usuarios, pueden marcar el desarrollo de modelos de IA que favorezcan la inclusión y diversidad corporativa, además de, por supuesto, cumplir con los estándares éticos impuestos en la actualidad.
Educación en IA
Aunque hoy en día hay un mayor consenso sobre la importancia y el impacto de la Inteligencia Artificial, todavía queda mucho por hacer para asegurar una comprensión amplia y profunda de esta tecnología. Es fundamental promover la educación y la difusión del conocimiento tanto entre los profesionales del sector como entre el público general, que también se ve afectado por los avances en IA.
En OverStand, creemos firmemente que educar a las personas en el uso ético y responsable de la IA es crucial. Esto incluye no solo a los desarrolladores y expertos técnicos, sino también a los usuarios y a aquellos que toman decisiones sobre la implementación de estas tecnologías. A medida que aumenta nuestra comprensión de cómo los modelos de IA toman decisiones, podemos desmitificar el concepto de "cajas negras" y fomentar una mayor transparencia y confianza en estos sistemas. Esto, a su vez, facilita que más empresas consideren la integración de la IA en sus procesos, sabiendo que pueden hacerlo de manera ética y segura.
