No Olvide Su Ética
Priya Lakhani
Estratega empresarial en IA
Descubra la clave para utilizar la IA de forma responsable en su negocio. Este Paso ofrece consejos prácticos para mitigar riesgos y tener en cuenta la ética al utilizar IA.
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No Olvide Su Ética
15 Min 32 Seg
Objetivos clave de aprendizaje:
Comprender las implicaciones éticas de la IA en los negocios
Aprenda cómo identificar sesgos en los sistemas de IA
Describir pautas y marcos para el uso ético de la IA
Comprender la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas en la IA
Descripción general:
La IA puede marcar una gran diferencia en los negocios, pero el sesgo es un gran desafío. En este Paso analizamos cómo el sesgo se infiltra en la IA y qué se puede hacer al respecto. Aprenderá a detectar sesgos, auditar sus datos de IA y hacerlos más equilibrados sin perder transparencia y responsabilidad. Después de este Paso, se sentirá más seguro para seguir adelante usando la IA.
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Resumen
¿Por qué son importantes la transparencia y la responsabilidad al usar la IA?
La transparencia en la IA significa que las empresas deben comunicar claramente cuándo se utilizan sistemas de IA y explicar cómo se toman las decisiones. La responsabilidad asegura que haya responsabilidades claras por los resultados de la IA, con mecanismos de supervisión y la capacidad de anular las decisiones de la IA si es necesario. Ejemplos como el sistema de reconocimiento facial de la Policía de South Wales, que enfrentó un escrutinio legal por problemas de sesgo y privacidad, subrayan la necesidad de directrices claras y responsabilidad humana en el despliegue de la IA.
¿Cómo pueden las empresas asegurar que sus sistemas de IA sean justos y éticos?
Las empresas deben seguir un marco que incluya las etapas de planificación, desarrollo, prueba, implementación, monitoreo y mejora. Por ejemplo, una pequeña agencia de marketing digital que usa IA debe asegurarse de que sus sistemas estén entrenados con datos diversos, rigurosamente probados para detectar sesgos y monitoreando continuamente el rendimiento de la IA. La transparencia con los clientes sobre la participación de la IA y la implementación de mecanismos de retroalimentación son cruciales para asegurar la equidad y la ética en las operaciones de IA.
¿Cómo pueden las empresas realizar una evaluación de riesgos adecuada?
Antes de implementar la IA, las empresas deben realizar evaluaciones de riesgos exhaustivas, considerando posibles sesgos o fallas. La evaluación de riesgos debe evaluar la probabilidad de errores de la IA y el impacto de esos errores, especialmente en lo que respecta a la discriminación de clientes o demográfica. Las estrategias de mitigación, como mantener la supervisión humana, son esenciales para evitar que la IA tome decisiones perjudiciales o sesgadas. Por ejemplo, el uso de una herramienta de cribado de CV impulsada por IA siempre debe incluir una revisión de un empleado o gerente para evitar errores como los cometidos por la herramienta de contratación de Amazon.
¿Cómo pueden las empresas mitigar el sesgo en los sistemas de IA?
Para mitigar el sesgo, las empresas deben:
¿Cuáles son las implicaciones éticas de la IA en los negocios?
La IA no es solo una herramienta, sino un tomador de decisiones en el que las empresas confían cada vez más. Esto plantea importantes preguntas éticas, como cómo asegurar que las decisiones sean justas e imparciales y cómo mantener la supervisión humana sobre los procesos impulsados por máquinas. El uso de la IA en los negocios requiere un enfoque cuidadoso para evitar reforzar los prejuicios sociales existentes, especialmente en áreas como la contratación, el servicio al cliente y los procesos de toma de decisiones. Ejemplos, como el uso de la IA por parte de Uber para verificar la identidad de los conductores en Londres, muestran la importancia de tener participación humana en decisiones críticas tomadas por la IA.
¿Cómo puede aparecer el sesgo en los sistemas de IA y cómo pueden las empresas identificarlo?
El sesgo en la IA puede surgir de múltiples fuentes, incluyendo datos históricos, sesgos de muestreo, de medición y de etiquetado. Por ejemplo, los sistemas de IA entrenados con datos históricos pueden continuar perpetuando desigualdades del pasado, como se vio en la herramienta de contratación sesgada de Amazon. Las empresas deben evaluar sus sistemas de IA auditando los datos de entrenamiento, realizando pruebas en diferentes grupos demográficos e involucrando equipos diversos en el desarrollo. Las verificaciones regulares y los datos de entrenamiento equilibrados son esenciales para garantizar que los sistemas de IA no introduzcan ni perpetúen sesgos.
¿Qué directrices y marcos deben seguir las empresas para un uso ético de la IA?
Establecer principios éticos claros es clave para usar la IA de manera responsable en los negocios. Estos principios deben incluir:
La IA no es solo una herramienta, sino un tomador de decisiones en el que las empresas confían cada vez más. Esto plantea importantes preguntas éticas, como cómo asegurar que las decisiones sean justas e imparciales y cómo mantener la supervisión humana sobre los procesos impulsados por máquinas. El uso de la IA en los negocios requiere un enfoque cuidadoso para evitar reforzar los prejuicios sociales existentes, especialmente en áreas como la contratación, el servicio al cliente y los procesos de toma de decisiones. Ejemplos, como el uso de la IA por parte de Uber para verificar la identidad de los conductores en Londres, muestran la importancia de tener participación humana en decisiones críticas tomadas por la IA.
¿Cómo puede aparecer el sesgo en los sistemas de IA y cómo pueden las empresas identificarlo?
El sesgo en la IA puede surgir de múltiples fuentes, incluyendo datos históricos, sesgos de muestreo, de medición y de etiquetado. Por ejemplo, los sistemas de IA entrenados con datos históricos pueden continuar perpetuando desigualdades del pasado, como se vio en la herramienta de contratación sesgada de Amazon. Las empresas deben evaluar sus sistemas de IA auditando los datos de entrenamiento, realizando pruebas en diferentes grupos demográficos e involucrando equipos diversos en el desarrollo. Las verificaciones regulares y los datos de entrenamiento equilibrados son esenciales para garantizar que los sistemas de IA no introduzcan ni perpetúen sesgos.
¿Qué directrices y marcos deben seguir las empresas para un uso ético de la IA?
Establecer principios éticos claros es clave para usar la IA de manera responsable en los negocios. Estos principios deben incluir:
- Justicia: Asegurar un tratamiento equitativo para todas las personas y grupos
- Transparencia: Explicar claramente cómo se toman las decisiones de la IA
- Responsabilidad: Asignar responsabilidades claras por los resultados de la IA
- Privacidad: Proteger y respetar los datos de los usuarios
¿Por qué son importantes la transparencia y la responsabilidad al usar la IA?
La transparencia en la IA significa que las empresas deben comunicar claramente cuándo se utilizan sistemas de IA y explicar cómo se toman las decisiones. La responsabilidad asegura que haya responsabilidades claras por los resultados de la IA, con mecanismos de supervisión y la capacidad de anular las decisiones de la IA si es necesario. Ejemplos como el sistema de reconocimiento facial de la Policía de South Wales, que enfrentó un escrutinio legal por problemas de sesgo y privacidad, subrayan la necesidad de directrices claras y responsabilidad humana en el despliegue de la IA.
¿Cómo pueden las empresas asegurar que sus sistemas de IA sean justos y éticos?
Las empresas deben seguir un marco que incluya las etapas de planificación, desarrollo, prueba, implementación, monitoreo y mejora. Por ejemplo, una pequeña agencia de marketing digital que usa IA debe asegurarse de que sus sistemas estén entrenados con datos diversos, rigurosamente probados para detectar sesgos y monitoreando continuamente el rendimiento de la IA. La transparencia con los clientes sobre la participación de la IA y la implementación de mecanismos de retroalimentación son cruciales para asegurar la equidad y la ética en las operaciones de IA.
¿Cómo pueden las empresas realizar una evaluación de riesgos adecuada?
Antes de implementar la IA, las empresas deben realizar evaluaciones de riesgos exhaustivas, considerando posibles sesgos o fallas. La evaluación de riesgos debe evaluar la probabilidad de errores de la IA y el impacto de esos errores, especialmente en lo que respecta a la discriminación de clientes o demográfica. Las estrategias de mitigación, como mantener la supervisión humana, son esenciales para evitar que la IA tome decisiones perjudiciales o sesgadas. Por ejemplo, el uso de una herramienta de cribado de CV impulsada por IA siempre debe incluir una revisión de un empleado o gerente para evitar errores como los cometidos por la herramienta de contratación de Amazon.
¿Cómo pueden las empresas mitigar el sesgo en los sistemas de IA?
Para mitigar el sesgo, las empresas deben:
- Auditar regularmente los datos en busca de desequilibrios
- Probar los sistemas de IA con entradas diversas para comparar los resultados
- Utilizar equipos diversos en el desarrollo de la IA para identificar posibles sesgos
- Crear casos de prueba específicos para detectar sesgos
- Monitorear continuamente los resultados de la IA para identificar patrones sesgados
Las opiniones y puntos de vista expresados en este vídeo son los del creador y no reflejan necesariamente las opiniones de ninguna organizaciones afiliada.
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Priya Lakhani
Priya Lakhani es una emprendedora visionaria que combina la innovación tecnológica con la educación. Como fundadora y CEO de CENTURY Tech, está a la vanguardia de la revolución del aprendizaje a través de herramientas impulsadas por IA que transforman aulas, universidades y lugares de trabajo. Su trayectoria, de abogada a líder empresarial, refleja su audaz compromiso con generar un impacto global.
Como empresaria condecorada y asesora del gobierno del Reino Unido, Priya ha sido reconocida como Empresaria del Año y ha sido galardonada con un OBE por sus servicios a los negocios y la educación. Como cofundadora del Instituto de IA Ética en la Educación, Priya sigue defendiendo una IA responsable, asegurando que la tecnología beneficie a los estudiantes de manera ética y significativa.
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