Mejores prácticas en inteligencia artificial para empresas

A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa transformando el panorama empresarial, es fundamental que las organizaciones comprendan cómo lograr su uso responsable, protegiendo la privacidad de los datos y promoviendo la transparencia.

Datos como eje de la estrategia en IA

Calidad y diversidad

Buscar que los datos de entrenamiento tengan la calidad y variedad suficiente para evitar sesgos y prevenir resultados desiguales en los sistemas de IA.

Privacidad y protección de datos

Priorizar la implementación de medidas de seguridad sólidas, obteniendo el consentimiento informado y cumpliendo con regulaciones de protección de datos.

Claridad para el cumplimiento

Transparencia

Mostrar cómo funcionan los algoritmos y modelos de IA, y que los usuarios y las partes interesadas los entiendan. Esto implica informar cómo se deciden y corrigen los posibles sesgos, e incluir el control y la revisión de los sistemas de IA.

Marcos de referencia

Definir e implementar directrices y mecanismos de supervisión y control, así como procesos de recurso y reparación en caso de daños o perjuicios. Es esencial que los sistemas de IA cumplan con las leyes y regulaciones aplicables.

Rendición de cuentas y alianzas

Supervisión humana y responsabilidad

Enfocarse en el rol de la gente para que esté involucrada en los procesos de toma de decisiones y asuma la responsabilidad de los resultados.

Colaboración e intercambio de conocimientos

Involucrar investigadores, entidades reguladoras, expertos de la industria y el público en general para abordar colectivamente los desafíos y encontrar el camino para una adopción responsable de la IA.

Supervisión para el desarrollo de la IA

Monitoreo y evaluación continua

Realizar un seguimiento y evaluación periódica de los sistemas de IA para identificar y abordar cualquier sesgo, error o consecuencia no deseada que pueda surgir conforme aumente el uso de esta tecnología.

Actualizaciones y mejoras constantes

Mantener los sistemas de IA actualizados con los últimos avances, abordando las preocupaciones emergentes y mejorando continuamente su rendimiento y equidad es la base de esta práctica.