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Cómo garantizar una IA ética y responsable

Malka Mekler
La implementación de KPIs justos y el diseño de algoritmos inclusivos son pilares para garantizar la equidad en dichas soluciones.


En 2025, la IA se posiciona como una herramienta esencial en múltiples industrias, pero su implementación plantea retos éticos que demandan soluciones tecnológicas innovadoras. La necesidad de crear sistemas de dicha tecnología que sean transparentes, seguros y responsables no solo es una exigencia social, sino un imperativo para la sostenibilidad del desarrollo tecnológico. Según Janeth Rodríguez, VP Revenue Latam de Infobip, "las regulaciones existentes no alcanzan la velocidad de evolución de la IA, lo que obliga a las empresas a establecer sus propios sistemas de control".


En este contexto, Infobip destaca cuatro elementos clave para la creación de soluciones de IA éticas, centradas en aspectos tecnológicos que buscan mitigar riesgos y garantizar la equidad. El primer paso es comprender el sector y los objetivos específicos de la solución, dado que cada industria enfrenta desafíos éticos únicos en función de los datos que maneja. Por ejemplo, mientras que una solución en el ámbito judicial podría generar sesgos graves con consecuencias sociales profundas, una aplicación en comercio minorista tendría un impacto más limitado, afectando principalmente la reputación de la marca.


Un segundo aspecto crucial es abordar los sesgos inherentes en los modelos de IA. Al igual que los humanos, los algoritmos tienden a clasificar a las personas según categorías aprendidas de los datos de entrenamiento. Para contrarrestar esto, los investigadores pueden diseñar modelos que omitan atributos sensibles como raza, género o clase social, lo que permite reducir prejuicios y fomentar la equidad en los resultados.


El establecimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI) justos y medibles representa otro componente tecnológico esencial. Estos indicadores permiten evaluar tanto la eficacia técnica como el impacto social de la IA. Un ejemplo práctico sería garantizar que una solución de préstamos automatizados no discrimine entre grupos demográficos, midiendo la equidad en las tasas de aprobación y evaluando la precisión de las decisiones en contextos diversos.


Por último, trabajar con expertos en la misma y experiencia del cliente (CX) es fundamental para garantizar que las soluciones se desarrollen de acuerdo con estándares éticos y normativas locales. Según Rodríguez, "los riesgos éticos de la IA pueden controlarse y mitigarse si todos desempeñan su papel", destacando la importancia de las colaboraciones estratégicas para preservar tanto la privacidad de los usuarios como la reputación de las marcas.



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