Seidor
base de datos

10 de març de 2025

Com gestionar el govern de la Intel·ligència Artificial: construint una governança efectiva

La implementació de la intel·ligència artificial (IA) està transformant organitzacions en pràcticament tots els sectors, però també planteja importants desafiaments relacionats amb l'ètica, la transparència i la responsabilitat. En aquest context, gestionar el govern de la IA s'ha convertit en un imperatiu tant per a les empreses, com per als governs. En aquest context, gestionar el govern de la IA s'ha convertit en un imperatiu tant per a les empreses, com per als governs.

En aquest article veurem com establir una capa de governança que garanteixi la transparència i compleixi amb els estàndards regulatoris i ètics.

La importància del govern de la Intel·ligència Artificial

Podríem definir el govern de la Intel·ligència Artificial com el conjunt de processos, polítiques i estructures que garanteixen que els sistemes d'IA operin de manera ètica, fiable i segura. No volem quedar-nos només en abordar els aspectes tècnics, com el disseny, el desenvolupament i la implementació de la IA, sinó també considerar l'impacte en els usuaris, empleats i la societat en general.

D'entre els múltiples reptes que estem veient que enfronten les organitzacions hi ha:

  1. Sesgos y discriminación: El uso de la IA puede amplificar desigualdades existentes si no es supervisado correctamente.
  2. Responsabilitat i transparència: Els models d'IA són caixes negres, la qual cosa significa que les seves decisions no són fàcilment comprensibles pels humans. Això crea un problema de manca de transparència i de dificultat per assignar responsabilitat en cas d'error o dany. El que anomenaríem opacitat algorísmica.
  3. Compliment regulador: Normatives com el Reglament General de Protecció de Dades (GDPR) o la Llei d'IA de la Unió Europea que impedeixen l'ús indegut de la tecnologia i la invasió de la privacitat.

Elements fonamentals en la governança de la Intel·ligència Artificial

Per garantir la transparència i la responsabilitat en l'ús de IA, és essencial establir capes de governança robustes. A continuació, presentem les tres àrees clau:

1. Transparència i explicabilitat

La transparència és fonamental per generar confiança en els sistemes d'IA. Això s'aconsegueix proporcionant explicacions clares sobre com funcionen els sistemes i com es prenen les decisions. Algunes estratègies inclouen:

  • Adoptar tecnologies o plataformes de confiança que hagin basat el seu desenvolupament incloent la governança de la IA des del començament. Com, per exemple, la plataforma d'IBM, Watsonx.
  • Documentació detallada, mantenint registres complets, des de l'origen de les dades utilitzades, peça clau en l'explicabilitat dels resultats, fins a les decisions de disseny i els resultats de les proves.
  • Comunicació efectiva, que expliqui els resultats de la IA en un llenguatge accessible per a tots els interessats, inclosos aquells sense formació tècnica.

2. Compliment normatiu i ètica

Complir amb les regulacions i mantenir un enfocament ètic és essencial per mitigar riscos legals i reputacionals que tant impacte poden tenir en les empreses i organitzacions. Algunes pràctiques recomanades inclouen:
• Avaluacions d'impacte ètic: Analitzar les possibles conseqüències socials i ètiques dels sistemes d'IA.• Plans de resposta i correcció: Dissenyar protocols per abordar problemes, com la discriminació algorísmica o errors crítics.
• Formació i sensibilització: Assegurar que tots els involucrats comprenguin els principis d'ètica i compliment.

3. Supervisió i avaluació contínua

Establir mecanismes per supervisar contínuament el rendiment dels sistemes d'Intel·ligència Artificial assegura que els resultats es mantinguin alineats amb els objectius organitzacionals. Entre les mesures clau hi ha:

  • Comitès d'ètica: Grups multidisciplinaris que supervisin l'ús de la IA i assessorin sobre decisions crítiques.
  • Revisió periòdica: Avaluacions regulars de l'impacte i l'eficàcia dels sistemes implementats.
  • Mecanismes de retroalimentació: Permetre als usuaris reportar problemes i proporcionar comentaris sobre el funcionament de la IA.

Beneficis d'una governança efectiva

Implementar una capa de governança robusta per a la Intel·ligència Artificial aporta nombrosos beneficis:

  1. Generació de confiança per a empreses i organitzacions com a usuaris: Els sistemes transparents i supervisats generen més confiança entre els clients, socis i la societat en general.
  2. Reducció de riscos: Identificar i abordar problemes de manera proactiva mitiga riscos legals i operatius.
  3. Avantatge competitiu: Les organitzacions que prioritzen l'ètica i la transparència es posicionen millor en un mercat cada cop més exigent.
  4. Alineació estratègica: La IA governada eficaçment dona suport als objectius a llarg termini de l'organització.
  5. Innovació responsable: Garantir que les eines basades en IA, com les solucions d'IA generativa, es desenvolupin i s'utilitzin per potenciar la creativitat i resoldre problemes complexos sense comprometre l'ètica ni la seguretat.

Conclusió

El govern de la Intel·ligència Artificial no és només una pràctica desitjable, sinó una necessitat per a les organitzacions que busquen adoptar aquesta tecnologia de manera responsable i sostenible. La combinació de transparència, compliment normatiu i supervisió contínua permet construir sistemes fiables i alineats amb els objectius empresarials i socials. Sens dubte, la inversió en governança efectiva de la IA, no només redueix riscos, sinó que també reforça la confiança i la reputació, empresarial i governamental, en un món impulsat cada vegada més per la IA.

Potser et pot interessar

08 de gener de 2024

La irrupció dels models de llenguatge conversacionals

Descobreix com ChatGPT i altres models de llenguatge conversacionals estan revolucionant els negocis, des d'atenció al client fins a redacció creativa. La intel·ligència artificial redefineix la interacció empresarial amb respostes coherents i eficiència operativa.

AI
SEIDOR
21 de març de 2024

Com generar un model de Machine Learning

En el dinàmic món de la tecnologia, dos conceptes que estan cobrant una importància cada vegada més gran són l'Internet de les Coses (IoT) i l'Aprenentatge Automàtic (Machine Learning). Encara que a primera vista poden semblar camps diferents, la seva integració està obrint un munt de possibilitats en diverses indústries i aplicacions.

AI
cara Carlos Polo
Carlos Polo
Director de desarrollo de negocio Innovation & Ventures en SEIDOR
14 de maig de 2024

La teva fulla de ruta per a la Intel·ligència Artificial

Descobreix com iniciar el teu journey en la intel·ligència artificial amb un enfocament centrat en el valor comercial i el suport de tota l'organització. Aprofita el potencial de la IA per impulsar la innovació i el creixement de la teva empresa.

AI