Retos que enfrenta la Inteligencia Artificial en términos de datos personales ética y talento
IBM realizó un encuentro para periodistas, donde Roberto Alexander, gerente General de la marca para Argentina, estuvo profundizando sobre los retos que enfrenta la inteligencia artificial. Además, el experto presentó un adelanto del nuevo estudio que realizó IBM sobre la gestión de datos en las empresas, como consecuencia del auge de la IA.
El ejecutivo resaltó que esta tecnología viene desarrollándose hace décadas: ‘IBM, por ejemplo, comenzó a hablar de aprendizaje automático hace 70 años’. Hoy en día, las aplicaciones de IA están destinadas a resolver un problema específico en el que la IA puede tener un impacto profundo y una rápida generación de valor, incluido el servicio al cliente, la gestión de riesgos, las TI y la planificación y previsión.
Según el estudio AI Adoption Index de IBM publicado en 2022: 19% de las empresas en Argentina reportaron que utilizan la IA en sus operaciones comerciales. Además, 51% informa que está explorando el uso de la IA.
Roberto comenta que la IA es una tecnología que requiere de entrenamiento y se basa en grandes cantidades de información, ‘por eso es fundamental que no haya sesgos, sino un manejo ético y transparente’. Para todo el que la use, ‘debe ser explicable el origen de la recomendación o el resultado’, indica.
Agrega: ‘Esos parámetros éticos deben ser críticos para los requisitos regulatorios, al tiempo que mantienen la propiedad y la protección total de los datos y la información’.
Pilares de la Inteligencia Artificial confiable
Alexander enumero:
- Explicabilidad: La capacidad del sistema de IA para proporcionar una explicación interpretable por humanos para sus predicciones e ideas.
- Equidad: Trato equitativo de individuos o grupos de individuos por un sistema de IA. La equidad de un sistema de IA depende del contexto en el que se utilice.
- Robustez: La capacidad de la IA para manejar condiciones excepcionales, como anormalidades, de manera efectiva.
- Transparencia: La capacidad de la IA para incluir y compartir información sobre cómo se ha diseñado y desarrollado.
- Privacidad: La capacidad de la IA para priorizar y salvaguardar la privacidad y los derechos de datos de los consumidores.
Nuevo estudio de IBM a Directores de Datos o CDOs
Fueron encuestados 3.000 Directores de Datos o responsables por el área (CDOs), en más de 30 países y pertenecientes a 29 industrias. El estudio refleja que, aunque hace 20 años se creó el rol de Director de Datos, sus prioridades no son consistentes. El 63% dice que es responsable de alinear la estrategia de datos y análisis con la estrategia comercial (Global), mientras que el 68% dice que garantizar la seguridad de los datos es la responsabilidad más importante de su función (Latam).
Por otra parte, un 65% dice que los datos de su organización están seguros y protegidos (Latam), y solo 8% de los CDOs está haciendo la diferencia con 4 acciones exitosas: Línea de visión clara de los datos al valor (ROI), aprovechan las inversiones ya existentes, ven los datos como un elemento central de la innovación empresarial, y son extremadamente comprometidos con su ecosistema de socios.
En América Latina, las tecnologías que más se están usando para potenciar el valor de los datos son: análisis predictivo (66%), automatización (62%), IA (46%). Más de la mitad (54%) de los CDOs en América Latina dice que están tomando mejores y más rápidas decisiones al aplicar IA a sus datos, y el 34% informa que están usando IA para automatizar la toma de decisiones.
Por último, el estudio destaca que el 54% en América Latina indica que su estrategia de gestión de datos está explícitamente alineada con su transformación digital. En la región, 59% de los CDOs tiene umbrales claramente definidos para la toma de decisiones automatizada. Incluso solo el 41% señala los resultados completos y explicables como una característica importante de su arquitectura de datos en América Latina.
