Generando confianza con IA ética: una guía para empresas mexicanas

Las empresas que operan en el México deben adaptarse no solo a los estándares éticos globales, también a las consideraciones culturales, legales y sociales locales.

Por Enrique Upton, vicepresidente ejecutivo y gerente general de América Latina del Norte de ServiceNow. Foto: cortesía. Portal ERP México.

A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra cada vez más al panorama empresarial en México, la necesidad de prácticas éticas en materia de IA es más apremiante que nunca. Las empresas que operan en el país deben adaptarse no solo a los estándares éticos globales, sino también a las consideraciones culturales, legales y sociales locales. A continuación, se presentan estrategias clave que las empresas pueden adoptar para garantizar que sus prácticas de IA sean éticas y efectivas.

Inclusividad

Es esencial integrar la inclusión en el desarrollo de la IA desde el principio, ya que garantiza la equidad, la precisión y la representación. Esto es aún más evidente en el uso de modelos de IA específicos de cada dominio.

Un factor clave para lograr la inclusión en la IA es el uso de conjuntos de datos diversos. Al incorporar una amplia gama de datos, podemos reducir el sesgo y mejorar la precisión de los sistemas de IA. Este enfoque garantiza que los modelos reflejen las diversas experiencias y necesidades de diferentes usuarios, empresas y países, lo que genera resultados más confiables. La evaluación constante de los conjuntos de datos ayuda a mantener la inclusión y evitar el sesgo. Una estrategia eficaz es entrenar modelos más pequeños y específicos de un dominio en lugar de depender de modelos de propósito general. Esto minimiza los errores o las "alucinaciones".

Poniendo la IA al servicio de las personas

La reciente investigación “Tendencias laborales 2024", un Informe Anual de Índices de Microsoft y LinkedIn, muestra que, según el 69% de las personas, la IA puede acelerar su camino hacia la promoción, mientras que un porcentaje aún mayor, el 79%, cree que las habilidades de IA ampliarán sus perspectivas laborales. Además, en México, el 68% de los líderes prefiere contratar a un candidato con menos experiencia y habilidades en IA, en lugar de un candidato con más experiencia que no domine la herramienta.

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Del lado del consumidor, el informe “ServiceNow Consumer Voice Report 2024: Tackling the brand engagement crisis" encontró que en México, para aquellos que no interactuarían con una marca usando IA o IA generativa, no querer que la inteligencia artificial reemplace trabajos humanos es la principal razón (28%), mientras que los consumidores dispuestos destacan mejores experiencias y personalización como factores motivadores.

Al poner a los humanos en el centro del desarrollo de la inteligencia artificial, las empresas pueden implementar procesos para poner a la IA a trabajar para las personas y asegurándose de que los usuarios puedan evaluar y ajustar las sugerencias para garantizar que satisfagan sus necesidades específicas.

La implementación de una investigación regular de la experiencia del usuario durante todo el desarrollo de IA garantiza que las aplicaciones mejoren las experiencias laborales, protegiendo los empleos al mismo tiempo que los mejoran y promoviendo una experiencia más personalizada y significativa para los usuarios.

Transparencia

La documentación clara de los productos fomenta la confianza en la IA. La transparencia implica detallar las características y limitaciones de la herramienta, actualizar las tarjetas de modelos y etiquetar el contenido generado por la IA. Esta claridad es vital en regiones como Brasil, donde la desconfianza en la tecnología es alta. Permitir que los usuarios revisen y aprueben los resultados de la inteligencia artificial o deshabiliten las funciones de la IA generativa también puede contribuir a la confiabilidad y el control del usuario.

Responsabilidad

Es esencial establecer la rendición de cuentas en la gobernanza de la IA. Las empresas deberían crear comités de ética internos y juntas de gobernanza para supervisar el uso de la IA, integrando consideraciones éticas. Este enfoque garantiza un uso responsable de la IA y mantiene la confianza.

La rendición de cuentas debe ser el eje central de toda iniciativa de inteligencia artificial. Las empresas deben tomarse en serio sus responsabilidades. Esta postura proactiva es clave para mantener la confianza y garantizar que las tecnologías de inteligencia artificial se utilicen de forma ética y responsable.

A medida que la IA sigue desempeñando un papel transformador en el entorno empresarial de México, las empresas deben adoptar un enfoque proactivo en materia de prácticas éticas de IA. Al alinearse con las regulaciones locales, incorporar sensibilidad cultural, promover la transparencia, garantizar la privacidad de los datos, abordar los sesgos, fomentar una cultura ética, interactuar con las comunidades y adaptar continuamente sus prácticas, las empresas mexicanas pueden liderar el camino de la innovación responsable en IA. La IA ética no se trata solo de cumplimiento normativo; se trata de generar confianza, mejorar la reputación y contribuir a una sociedad más equitativa e inclusiva.