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Puntos clave para entender la ética de la inteligencia artificial

En 2018, ocurrió un trágico incidente que capturó la atención del mundo: Elaine Herzberg murió en lo que se cree que fue la primera muerte de un peatón a manos de un vehículo autónomo. Este suceso planteó preguntas cruciales sobre si podemos confiar en la inteligencia artificial (IA) con algo tan valioso como nuestras vidas. Sin embargo, este evento también provocó una reflexión más amplia sobre cómo las organizaciones pueden aprovechar esta tecnología de manera responsable y ética.

 

El concepto de «IA responsable» ha sido impulsado por expertos en la industria de todo el mundo, y los estudios han revelado que cada vez más organizaciones están preocupadas por las implicaciones éticas de la IA. De hecho, un estudio realizado por el Instituto de Investigación de CapGemini mostró que el 51% de los ejecutivos a nivel mundial considera importante garantizar que los sistemas de IA sean éticos y transparentes.

El funcionamiento del machine learning, una rama esencial de la IA, implica el uso de datos para aprender y realizar predicciones. Sin embargo, esto plantea la cuestión fundamental de cómo podemos evaluar si las conclusiones o salidas de un sistema de IA son seguras y libres de sesgo. Aquí es donde la ética de la IA juega un papel crucial.

Para entender el significado de una «IA ética», debemos comprender que incluso los humanos pueden tener desacuerdos razonables sobre decisiones éticas, como las relacionadas con la atención médica durante la pandemia de COVID-19. Si los humanos pueden dudar sobre cuál es la decisión correcta, es comprensible cuestionar cómo puede una IA mejorar esto.

Dentro del entorno empresarial, donde la IA se utiliza para automatizar procesos y mejorar la experiencia del cliente, algunos podrían pensar que la ética es menos relevante. Sin embargo, independientemente de su aplicación, el propósito principal de la IA en todas las organizaciones debe ser brindar información confiable que mejore la toma de decisiones.

Cuando hablamos de ética en la IA, hay cuatro puntos clave que deben considerarse. Primero, el sesgo o prejuicio en los modelos de datos y algoritmos puede llevar a resultados injustos o incorrectos. Segundo, la responsabilidad y explicabilidad son fundamentales para entender y justificar las acciones de la IA. Tercero, la transparencia, que permite una comprensión completa de cómo funciona el sistema de IA y cómo llega a sus conclusiones. Y por último, la certeza en el manejo de datos personales, donde las regulaciones de privacidad imponen nuevas responsabilidades a las organizaciones para garantizar un uso ético de estos datos.

En este contexto, establecer un equipo directivo que supervise el uso de la IA en toda la empresa y desarrollar un marco ético claro son prácticas recomendadas para evitar sesgos, fomentar la transparencia y la responsabilidad.

Aunque algunos desafíos éticos son relativamente nuevos debido a la rápida evolución de la IA, es esencial abordarlos para garantizar que esta tecnología pueda ser utilizada de manera responsable y beneficiosa en beneficio de la sociedad en su conjunto. La «IA responsable» es un camino hacia un futuro más seguro y ético para todos.

 

Punto Clave Descripción
Sesgo o prejuicio La presencia de sesgos o prejuicios en los modelos de datos y algoritmos de la IA que pueden llevar a resultados injustos o discriminatorios.
Responsabilidad y explicabilidad La capacidad de la IA para explicar y justificar sus acciones, permitiendo la rendición de cuentas por parte de la tecnología.
Transparencia La claridad y visibilidad en el funcionamiento interno de la IA, lo que permite comprender cómo llega a sus conclusiones y toma decisiones.
Certeza en los datos La gestión ética de los datos, especialmente los datos personales, utilizados para entrenar y mejorar los sistemas de IA, respetando las regulaciones de privacidad y evitando riesgos involucrados.
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