Confianza en la Inteligencia Artificial

Adoptar la IA con confianza y responsabilidad

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestra vida personal y profesional. Aun así, a menudo genera inquietudes y reservas. ¿Qué pasa si una aplicación activada por voz graba todas tus conversaciones? ¿O si el asistente de conducción automatizado toma decisiones que parecen impredecibles? Para evitar estos escenarios, es crucial desarrollar, operar y mantener sistemas de IA responsables.

En PwC estamos comprometidos con aprovechar el enorme potencial de la IA y garantizar su uso responsable y ético. Nuestros servicios están diseñados para infundir confianza en sus iniciativas de IA mediante la validación y el perfeccionamiento rigurosos de los modelos para ofrecer resultados óptimos. Con un firme compromiso con las prácticas de IA responsable, ayudamos a las organizaciones a navegar el complejo panorama de la inteligencia artificial, promoviendo la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas en el despliegue de soluciones de IA.

Podemos ofrecer orientación práctica para ayudar a gestionar la complejidad de la IA con confianza. Hay ejes críticos por ejemplo en lo que se refiere a riesgos de terceros, gobernanza de datos, regulación, pruebas de modelos, y más. Las funciones de Riesgos, Control y Auditoría Interna se benefician también de nuevas herramientas y son críticas en la perspectiva de la IA Responsable.

Gonzalo Riederer,Socio Auditoría.

Mitigar los riesgos de la IA con transparencia

Como con cualquier herramienta poderosa, existen riesgos inherentes al adoptar la IA. Las empresas deben equilibrar la velocidad y la confianza en su implementación, asegurando un enfoque basado en riesgos para obtener ventajas competitivas y mantener la confianza de los stakeholders. Una gestión de riesgos eficaz es vital para aprovechar plenamente los beneficios de esta tecnología transformadora.

Las conversaciones sobre los aspectos éticos de la IA, como el potencial de los deepfakes, los sesgos y la infracción de la propiedad intelectual, son fundamentales. Y también deben tomarse en serio los temores respecto del impacto de la tecnología en el empleo y su potencial para sustituir aspectos de la inteligencia humana.

Generar confianza en el uso de la IA implica comprender plenamente los riesgos y contar con un enfoque claro para abordarlos —así como las preocupaciones de los grupos de interés— de manera efectiva y convincente. Solo haciendo hincapié en la participación humana, la robustez, la equidad, la seguridad, la privacidad y la gobernanza, las empresas pueden navegar con destreza el panorama de la IA y aprovechar todo su potencial.

No sacrifiques confianza por velocidad

Manejar la información generada por IA requiere cautela, curiosidad y un ojo crítico. Para prosperar con la IA y asegurar una ventaja competitiva, una organización debe establecer un marco sólido de gestión de riesgos que no solo proteja contra eventuales controversias, sino que también desbloquee oportunidades.

Este enfoque de IA basado en riesgos también sienta las bases para una relación positiva con reguladores, consumidores y otros stakeholders.

Cómo abordar los riesgos clave de la IA

Con nuestra experiencia en desarrollar e implementar soluciones de IA, hemos identificado áreas clave de riesgo y la mejor forma de abordarlas:

Protección de datos
Las consideraciones clave en materia de protección de datos incluyen realizar evaluaciones de riesgo exhaustivas, garantizar la transparencia, obtener el consentimiento informado, monitorear de forma vigilante los sesgos, implementar políticas de retención de datos y revisar y actualizar regularmente dichas políticas para asegurar el cumplimiento y la seguridad.

Preocupaciones de seguridad
Abordar las preocupaciones de seguridad en la IA implica evaluar los riesgos potenciales, implementar controles de seguridad robustos, capacitar a los empleados en mejores prácticas de seguridad, mantener el software actualizado con parches regulares y utilizar validación de terceros para fortalecer las medidas de seguridad.

Dependencia excesiva de datos generados
Para mitigar el riesgo de una dependencia excesiva de los datos generados, es importante educar a los stakeholders sobre las limitaciones de la IA, establecer pautas claras para su uso, validar los datos generados frente a fuentes de datos del mundo real y monitorear y revisar continuamente el uso de los datos generados en los procesos de toma de decisiones.

Explicabilidad
Para abordar las preocupaciones sobre la explicabilidad del modelo, es importante reconocer las limitaciones del modelo y de sus datos de entrenamiento. Utilizar modelos interpretables siempre que sea posible, realizar evaluaciones exhaustivas del modelo y mantenerse al día de los últimos avances en técnicas de IA explicable para aumentar la transparencia y la comprensión.

IA en acción: una amplia gama de aplicaciones

Los modelos y algoritmos de IA crean datos originales al identificar patrones en conjuntos de datos existentes. Estos modelos producen resultados que reflejan sus datos de entrenamiento, pero muestran variaciones distintivas. Las aplicaciones son amplias y diversas, e incluyen la generación de imágenes, la síntesis de texto y voz, la composición musical y más. Pero también conllevan el potencial de sesgo si no se entrenan y validan adecuadamente. A pesar de estos desafíos, los modelos de IA desempeñarán un papel cada vez mayor en la generación de datos y la toma de decisiones en distintos sectores y aplicaciones.

Desde campañas de marketing hiperpersonalizadas y la mejora de la experiencia del cliente, hasta agilizar las operaciones del negocio, la gestión de la fuerza laboral y la optimización de la cadena de suministro, pasando por la detección de fraude y cuestiones legales, la IA está transformando las industrias.

La IA brinda un apoyo valioso para una variedad de tareas de RR. HH. Puede ayudar a generar preguntas de entrevista a la medida para evaluar candidatos, asegurando una evaluación integral. La IA también puede depurar y dar formato a datos, como CV, para hacerlos fácilmente comparables. Además, puede automatizar tareas como la redacción de correos electrónicos y la gestión de respuestas, habilitando funciones de RR.HH. de autoservicio.

En finanzas, la IA ayuda a predecir la deuda de clientes, lo que permite una mejor gestión del capital de trabajo. La IA utiliza técnicas de machine learning para detectar patrones fraudulentos, mejorando así la seguridad. También proporciona insights valiosos al explicar variaciones en pronósticos financieros y hacer recomendaciones para distintos escenarios de pronóstico y las decisiones de negocio relacionadas.

En marketing y ventas, la IA puede usarse para crear contenido altamente personalizado en una amplia variedad de medios, incluidos texto, video e imágenes. La IA también puede ayudar a crear guías de usuario y a analizar la retroalimentación de clientes resumiendo textos y extrayendo conclusiones clave. Además, se pueden crear o mejorar chatbots impulsados por IA para brindar valioso soporte de ventas.

En operaciones, la IA puede clasificar texto en categorías específicas para una organización eficiente. La IA también puede asistir en la ejecución fluida de tareas generando listas de tareas detalladas. Destaca en identificar y corregir errores, anomalías y defectos en textos. Asimismo, los chatbots de soporte al cliente impulsados por IA brindan una ayuda valiosa en este ámbito.

La IA ofrece varios beneficios en la gestión de la cadena de suministro. Puede mejorar la precisión de los pronósticos, asegurando la máxima disponibilidad mientras minimiza la obsolescencia de productos. La IA también apoya la optimización de los parámetros de entrada para maximizar la calidad del producto. Y puede anticipar y prevenir proactivamente riesgos de seguridad en procesos de manufactura.

En el contexto de riesgos y asuntos legales, la IA aporta varias ventajas. Puede ayudar a redactar y revisar documentos legales, agilizar procesos, investigar y comparar documentos legales, y extraer de forma eficiente información crítica. También puede responder preguntas basadas en conocimiento examinando grandes volúmenes de documentos legales y resumiendo secciones clave para una consulta rápida.

Las cuatro dimensiones de la IA responsable

Si bien identificar los riesgos relacionados con la IA y mitigarlos, la IA Responsable enfatiza el diseño ético, la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas en los sistemas de inteligencia artificial. Su objetivo es asegurar que la IA respete los derechos humanos, evite sesgos, mantenga la privacidad y opere de manera ética, fomentando la confianza y beneficiando a la sociedad mientras minimiza los posibles daños.

Estrategia

Profundiza en la ética del uso de datos y de la IA, e intégrala en los valores de tu organización. Manténte a la vanguardia en políticas y regulación anticipando y comprendiendo los desarrollos normativos críticos, lo que permite alinear los procesos de cumplimiento para una implementación responsable de la IA.

Control

En términos de gobernanza, es esencial establecer mecanismos de monitoreo que abarquen las tres líneas de defensa dentro de tu organización. En cumplimiento, prioriza la adhesión a las regulaciones, las políticas internas de la organización y los estándares de la industria. En la gestión de riesgos, amplía tus prácticas tradicionales de detección y mitigación para abordar de manera efectiva los riesgos únicos y los posibles daños asociados con las tecnologías de IA.

Prácticas responsables

Al implementar IA, es importante garantizar la interpretabilidad y la transparencia; los modelos de IA deben tomar decisiones transparentes para una comprensión clara. La sostenibilidad debe ser una prioridad, con el objetivo de reducir el impacto ambiental. Los sistemas de IA deben ser robustos y confiables, y al mismo tiempo abordar los sesgos potenciales y garantizar la equidad. La ciberseguridad es crucial para proteger frente a amenazas, y las preocupaciones de privacidad deben abordarse mediante medidas de protección de datos. Por último, la seguridad es clave: los sistemas de IA deben diseñarse y probarse para evitar daños físicos y garantizar un uso seguro.

Prácticas esenciales

Define claramente el problema específico y evalúa si la IA/ML es la solución adecuada. Adhiérete a las mejores prácticas y estándares de la industria para asegurar consistencia y calidad. Evalúa continuamente el desempeño del modelo y realiza mejoras iterativas para optimizar las métricas. Implementa un monitoreo continuo para identificar cambios en el desempeño y riesgos potenciales.

Cómo estamos liderando el camino hacia una IA responsable

El panorama de la IA está lleno de fronteras por explorar, que ofrecen enormes oportunidades, pero también desafíos significativos. Un enfoque prudente de la IA es crucial, asegurando que la ética y la intervención humana se mantengan en el centro. Construir sistemas de IA sobre una base ética sólida es esencial, considerando su impacto en todos los usuarios.

Nuestros equipos multidisciplinarios, con amplia experiencia en el diseño e implementación de soluciones de IA, lo guiarán a través de los pasos críticos y le brindarán apoyo continuo mientras emprende una transformación de IA exitosa. Nuestro enfoque de la IA se basa en cuatro pilares: habilitación, evaluación de idoneidad, aseguramiento por terceros y capacitación.

Habilitación

Construimos confianza digital definiendo estructuras adecuadas de gobernanza de IA, procesos de dirección y controles, considerando los requisitos y riesgos únicos de tu empresa en particular. Esto implica:

Gestión de riesgos: definir un enfoque apropiado de gestión de riesgos de IA y las pautas de IA relacionadas, así como establecer KPIs adecuados para la dirección y el monitoreo efectivos de tus desarrollos de IA.
Procesos y controles: diseñar procesos y controles a la medida de proyectos de IA individuales, teniendo en cuenta las pautas internas de IA, los riesgos específicos y las necesidades del negocio.

Evaluación de idoneidad

Juntos, aumentamos la transparencia y la confianza examinando a fondo tu entorno, procesos y controles de IA. Si este análisis revela algún problema, desarrollaremos soluciones a la medida. Nuestro enfoque incluye definir expectativas realistas y establecer una estrategia adecuada de gestión de riesgos mediante:

Evaluación de madurez: realizar una evaluación de madurez basada en tu gobernanza de IA y estructuras de gestión de riesgos.
Pautas de IA: evaluar los controles existentes y las pautas de IA considerando las regulaciones, normas y requisitos relevantes (y cómo difieren de los ejemplos de mejores prácticas).
Procesos en cumplimiento: definir medidas organizacionales y tecnológicas para asegurar y optimizar procesos en cumplimiento a lo largo del ciclo de vida de la IA.

Aseguramiento por terceros

Garantizamos la adhesión a los más altos estándares de calidad y la implementación transparente de esta tecnología, adaptada a tus necesidades específicas. Para generar confianza en tu aplicación de IA, nos enfocamos en:

Evaluar el cumplimiento de criterios específicos que el servicio de IA debe satisfacer de acuerdo con el catálogo de criterios establecido en el mercado.
Aplicar mejores prácticas de las industrias o sectores relevantes en línea con estándares, condiciones marco y catálogos de criterios establecidos.
Evaluar y reportar sobre el cumplimiento de los sistemas de control interno de IA con base en un informe de auditoría en línea con ISAE 3000 (Revised).

Capacitación

Ayudamos a asegurar que tus empleados estén bien preparados para usar la IA de forma efectiva mediante:

Evaluar el uso de la IA y los riesgos asociados.
Fortalecer la concientización de los empleados con el desarrollo de casos de uso específicos de la industria y la capacitación sobre riesgos relacionados con la IA.
Promover el uso de una IA ética y construir confianza en los modelos de IA.

Somos tu socio de confianza en IA

Confianza en la transformación. Para seguir siendo competitivas en la era digital, las empresas necesitan un enfoque estratégico de la IA que se enfoque en la seguridad y la transparencia. Muchos proyectos de IA fracasan temprano, a menudo debido a una confianza digital insuficiente a lo largo del ciclo de vida de la IA, incluyendo la protección de datos, el sesgo en el entrenamiento de modelos y las incertidumbres en el desempeño y la robustez de la IA. El éxito depende de definir e implementar las estrategias organizacionales y tecnológicas correctas en servicios y productos. Te guiamos a través de los pasos necesarios para aprovechar plenamente el potencial de la IA y te acompañamos en el camino hacia una IA responsable exitosa.

En PwC estamos acelerando nuestro compromiso con la tecnología de IA, forjando alianzas con la industria, enfocándonos en la capacitación y mejorando nuestros servicios para clientes (iniciativas que ya nos han posicionado como pioneros en el campo de la IA). Nuestro enfoque para implementar la IA en las empresas se basa en construir confianza y obtener resultados. Estos principios constituyen la columna vertebral de nuestras innovaciones desarrolladas en laboratorio y de nuestras soluciones de IA tangibles.

Además de nuestra participación directa con las empresas, participamos activamente en debates y organismos que están dando forma a los estándares y las prácticas éticas de la IA responsable.