Por Diego Herrera, Sr. Account Executive, Appian
La IA generativa está transformando las industrias. Desde el lanzamiento de ChatGPT, la adopción de la IA generativa ha superado el crecimiento inicial de Internet. La IA conlleva grandes beneficios, pero también grandes riesgos. Para maximizar el valor, las organizaciones deben equilibrar el potencial de innovación con el uso responsable.
Siga estos cinco pasos para utilizar la IA de forma segura y eficaz.
1. Garantizar la transparencia
Los modelos de IA generativa no siempre explican sus decisiones. Las organizaciones deben realizar un seguimiento de las acciones de IA, supervisar el comportamiento y crear pistas de auditoría claras. Una plataforma de procesos ayuda asignando primero las tareas a los agentes de IA y a los bots, enrutándolas a los humanos para su aprobación final.
La IA también debe citar sus fuentes para que los usuarios puedan verificar la precisión de los resultados según sea necesario. Por ejemplo, la Universidad del Sur de Florida utiliza chatbots de IA generativa para dar a los asesores académicos datos personalizados de los casos de cada estudiante. El sistema extrae datos de los registros de los estudiantes, genera agendas de reuniones, redacta correos electrónicos de seguimiento para los estudiantes, y proporciona a los asesores enlaces a los datos de los estudiantes para su verificación.
2. Utilice la IA privada para una mejor protección de datos
Las políticas de IA deben prevenir los riesgos de privacidad y los incumplimientos normativos. Los modelos públicos de IA utilizan grandes conjuntos de datos públicos, que pueden producir resultados sesgados y exponer datos confidenciales. Peor aún, pueden incorporar sus datos en su proceso de aprendizaje, lo que podría alertar a los competidores.
La IA privada mantiene sus datos internamente, lo que permite a las organizaciones entrenar modelos dentro de los límites de cumplimiento. Esto protege la propiedad intelectual y le permite mantener el control total.
3. Evitar el sesgo de la IA
El sesgo de la IA se produce cuando los datos de entrenamiento o los algoritmos crean resultados injustos. Para reducir el sesgo, elimine los identificadores confidenciales, como la raza, el sexo y la edad, de los conjuntos de datos. Utilice datos diversos y representativos y revise periódicamente las decisiones de la IA para detectar problemas con antelación.
La creación de modelos privados de IA también ayuda. Cuando la IA se entrena solo con sus datos, usted tiene el control y puede evitar más fácilmente que se introduzcan sesgos externos.
4. Elija bien los casos de uso de la IA
Están surgiendo regulaciones con pautas sobre cuándo y cómo usar la IA. La Ley de IA de la UE, por ejemplo, establece normas estrictas sobre cómo utilizar la IA en áreas de alto riesgo como el empleo y la atención sanitaria. En el caso de las aplicaciones de IA de menor riesgo, como los chatbots y los sistemas de recomendación, las directrices exigen transparencia para informar a los usuarios que están interactuando con la IA. Determinar los niveles de riesgo y luego implementar los protocolos adecuados son pasos esenciales para garantizar la seguridad.
Utilice la IA cuando añada valor, pero mantenga la supervisión humana para las decisiones críticas. Por ejemplo, la IA no debería aprobar hipotecas, ya que podría denegar préstamos injustamente. En su lugar, la IA debería ayudar recopilando datos y haciendo recomendaciones, elevando los casos de alto riesgo a los humanos para una decisión final.
He aquí otro ejemplo. Una compañía de seguros líder optimizó la suscripción con IA. Antes, la entrada manual de datos daba lugar a formatos de dirección incoherentes. Ahora, la IA estandariza las direcciones con una precisión del 80-90% mientras los suscriptores toman las decisiones finales.
5. Integrar la IA en los procesos
La IA debe operar con directrices claras. Una plataforma de procesos proporciona a la IA estructura, establece barreras de seguridad y marca las tareas que necesitan revisión humana. También ayuda a las organizaciones a entrenar modelos privados de IA y a controlar dónde se despliega la IA.
La IA responsable no es solo ética, es una ventaja competitiva. La IA generativa segura genera confianza en los clientes, reduce el riesgo empresarial e impulsa el crecimiento a largo plazo.
Una plataforma de procesos para una IA responsable
La forma más segura de incorporar la IA en sus procesos es con una plataforma. Everest Group clasificó recientemente a los principales proveedores de plataformas de automatización inteligente en su informe anual y analizó las fortalezas y limitaciones de cada uno. Si desea obtener más información sobre el mercado actual de la IA, este informe es un gran recurso.
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Fuente: PR