Desde su popularización, la Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) ha redefinido profundamente el panorama comercial y ha abierto el camino a un mundo de eficiencia e innovación sin precedentes. Según el LINC (Laboratorio de Innovación Digital CNIL) “ control humano, tal como se define en el Reglamento europeo sobre IAdebe permitir detectar errores, divergir o interrumpir el sistema, es decir, proporcionar una alternativa real a la salida del sistema de IA. Este requisito de supervisión resalta la importancia de mantener a los humanos al tanto de los procesos automatizados, para garantizar decisiones éticas consistentes con los valores de la organización.
Si la IA generativa parece convertirse en una condición sine qua none para las organizaciones por sus numerosas ventajas en términos de productividad, su uso no siempre es garantía de éxito. Para explotar plenamente su potencial sin generar sesgos, es esencial que las organizaciones preparen adecuadamente sus datos y procesos, para producir resultados justos e imparciales.
Cuando la IA falla
Aunque se percibe como imparcial, la IA es producto de los datos que la impulsan. Por lo tanto, la falta de diversidad o calidad de los datos puede conducir fácilmente a resultados sesgados. Este fenómeno, conocido como sesgo de IA, plantea un gran desafío para las empresas modernas: se producen resultados incorrectos cuando los datos son inexactos, incompletos o desactualizados. Para muchas organizaciones, los datos quedan aislados, no estandarizados o duplicados, lo que limita su utilidad y genera respuestas imprecisas o inexactas que son incluso problemáticas en el mundo real.
En el sector de servicios financieros, por ejemplo, la IA se utiliza a menudo para evaluar la solvencia de los solicitantes de crédito. Si los datos de entrenamiento contienen una cantidad significativa de valores predeterminados de un grupo demográfico en particular, el modelo de IA podría asociarlos con un mayor riesgo. Esto puede dar lugar a denegaciones injustas de préstamos para personas financieramente estables. Este fenómeno de discriminación a través de los datos ya se observa en la práctica: las mujeres en particular pueden verse perjudicadas debido a la falta de diversidad en los equipos de desarrollo de IA. En efecto, ” 88% de los algoritmos son creados por hombres que, inconscientemente o no, reproducen sus prejuicios”.
Con la IA integrada en todos los aspectos de los negocios, corresponde a las organizaciones garantizar la precisión y confiabilidad de sus sistemas, ya que las consecuencias pueden ser de gran alcance. En este contexto, la integridad de los datos se convierte en una prioridad; Es por eso que las organizaciones ahora están invirtiendo en estrategias de enriquecimiento, calidad, gobernanza y integración de datos para aprovechar las vastas posibilidades de la IA y al mismo tiempo limitar los riesgos de sesgo.
Rompiendo silos con la integración de datos
Las empresas siguen siendo vulnerables al sesgo de la IA, incluido el almacenamiento deficiente de sus datos en diversos sistemas y formatos. Cuando los datos están aislados en diferentes unidades y plataformas de datos, es extremadamente difícil crear una visión precisa y unificada de los datos de la organización. Esto puede generar resultados de IA incompletos o incluso sesgados y recomendaciones ineficaces, como campañas de marketing que no tienen en cuenta los datos más recientes del punto de venta.
Al integrar datos críticos en entornos de nube, locales e híbridos, así como en todas las funciones comerciales, las organizaciones pueden garantizar que los datos sean consistentes, precisos y completos. Este enfoque mejora la confiabilidad de los resultados de la IA y reduce el riesgo de errores y sesgos.
Construir estructuras sólidas para la calidad y la gobernanza de los datos.
Recopilar una amplia gama de datos y convertirlos a un formato único no es suficiente para eliminar el sesgo en la IA. Incluir todos los datos relevantes y críticos es solo el primer paso: las organizaciones también deben garantizar la calidad y la gobernanza de los datos que impulsan los modelos de IA.
Una estrategia sólida de calidad de datos debe incluir herramientas que puedan monitorear continuamente el estado de los datos, limpiarlos, deduplicarlos y validarlos, mientras generan paneles y flujos de trabajo automatizados. Esto ayuda a las empresas a identificar y solucionar problemas de calidad de los datos de forma proactiva, rápida y eficiente.
El gobierno de datos alinea la tecnología, los equipos y los procesos, brindando mayor visibilidad y fortaleciendo la responsabilidad de los datos. También garantiza el cumplimiento de las normas de confidencialidad y seguridad. Al combinar la calidad de los datos y la gobernanza, las organizaciones optimizan significativamente la integridad de la información que impulsa sus modelos de IA, contribuyendo a decisiones más confiables.
Enriquezca los datos para que sean contextualmente relevantes
Los datos sin contexto producen resultados vulnerables al sesgo, sin considerar detalles cruciales. Enriquecer los datos con conjuntos de datos de fuentes confiables de terceros e información geoespacial aumenta su diversidad y revela patrones previamente invisibles. Los datos demográficos, las direcciones detalladas, el comportamiento del consumidor, los puntos de interés y los factores de riesgo ambiental son conjuntos de datos que refuerzan este conocimiento. Con datos contextuales, la IA produce resultados más relevantes y confiables, minimizando la probabilidad de sesgo en todas las aplicaciones.
En conclusión, las organizaciones deben ser proactivas a la hora de desarrollar una estrategia de datos significativa y sostenible que combine integración, gobernanza y calidad, geolocalización y enriquecimiento de datos. Al hacerlo, podrán explotar la IA de manera eficiente y responsable, siempre con intervención humana para limitar posibles sesgos.
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