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IA responsable, el paradigma de un aprendizaje ético y transparente
La inteligencia artificial puede impulsar la innovación, o generar riesgos innecesarios. La diferencia está en la forma en que las organizaciones deciden diseñarla, gobernarla y utilizarla.
La inteligencia artificial (IA) responsable marca un nuevo paradigma en la adopción tecnológica de las organizaciones. No se trata solo de incorporar modelos avanzados o automatizar procesos, sino de construir capacidades que sean sostenibles en el tiempo, seguras en el manejo de la información y comprensibles para quienes toman decisiones.
En un contexto donde la IA comienza a influir directamente en procesos críticos de negocio, la responsabilidad deja de ser un concepto aspiracional y se convierte en un requisito estratégico. Eso se muestra en una encuesta de PwC sobre el paso hacia la práctica en el uso de la IA, donde se encontró que 60 % de los ejecutivos considera este concepto como impulsor del ROI y el 55 % reporta mejoras en la experiencia del cliente y la innovación.
La transparencia, por lo tanto, implica que los usuarios y responsables del negocio puedan comprender por qué un modelo hizo una recomendación específica, qué variables influyeron en esa decisión y cuáles fueron los datos determinantes.
La inteligencia artificial requiere supervisión constante
Jorge de Trinidad Zepeda
Si no se entiende cómo opera la IA, resulta casi imposible detectar fallos, corregir desviaciones o fortalecer los procesos. En cambio, cuando los principios de IA responsable están bien definidos –confiabilidad, seguridad, privacidad e inclusión–, los modelos pueden integrarse de forma natural al flujo operativo de la organización y evolucionar junto con ella. Esto es consistente con estudios que muestran que la ausencia de estructuras de gobernanza lleva a brechas significativas de control y riesgos operativos para las empresas
Otro elemento clave de la IA responsable es la gobernanza a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo. Implementar un sistema de inteligencia artificial no es un ejercicio de una sola vez, ya que se requiere un monitoreo constante, revisión periódica de resultados y pruebas continuas para validar que los datos no estén introduciendo sesgos o desviaciones indeseadas.
Los modelos aprenden de la información que reciben y, si esta información se degrada o se vuelve parcial, los resultados también lo harán. Por ello, la supervisión permanente es una práctica indispensable para mantener la robustez del sistema.
Los datos juegan un papel central
La IA se alimenta de información, pero no toda la información es suficiente ni adecuada. Uno de los errores más comunes en las organizaciones es asumir que la inteligencia artificial siempre debe tener una respuesta. Cuando un modelo no cuenta con datos suficientes, y aun así se le exige una respuesta, aparece el riesgo de la “alucinación”, es decir, respuestas aparentemente coherentes, pero incorrectas. Este fenómeno ocurre porque, en esencia, la IA opera mediante cálculos matemáticos y estadísticos que buscan predecir valores faltantes a partir de patrones previos. Cuanto mayor es la incertidumbre en los datos, mayor es el margen de error en la predicción.
Esta “zona gris” es especialmente delicada cuando las decisiones derivadas de la IA tienen impacto en las personas o en resultados críticos del negocio. Una recomendación incorrecta puede generar pérdidas económicas, pero también problemas reputacionales, legales o éticos.
Modelos que niegan créditos de forma sistemática a ciertos grupos demográficos evidencian cómo un sesgo no detectado puede derivar en decisiones discriminatorias. De ahí la importancia de revisar de manera continua los criterios, variables y supuestos que se utilizan, por lo que, de acuerdo con la mencionada encuesta de PwC, las organizaciones están pasando de comités compartidos a líneas claras de responsabilidad, integrando la gobernanza directamente en la forma en que se diseñan e implementan los sistemas de IA.
¿Para qué deseamos la inteligencia artificial?
La respuesta está en la productividad y en la transformación del trabajo. A lo largo de la historia, cada gran avance tecnológico ha generado dudas similares. Ocurrió con las computadoras centrales, con las PC y con internet. En todos los casos, el verdadero cambio se produjo cuando la tecnología se entendió como una herramienta para potenciar las capacidades humanas, no para sustituirlas sin criterio.
La inteligencia artificial cumple hoy ese mismo rol. Bien implementada, permite automatizar tareas repetitivas, acelerar procesos operativos y analizar volúmenes de información que serían inmanejables para una persona o incluso para un equipo completo. Esto libera tiempo y recursos para que los profesionales se concentren en actividades de mayor valor estratégico como el análisis, la creatividad, la toma de decisiones y la relación con clientes.
Al final del día, es como cualquier otra inteligencia: aprende. Y como todo sistema necesita guía, supervisión y principios claros. La diferencia entre una IA que impulsa la innovación y una que genera riesgos innecesarios está en la forma en que las organizaciones deciden diseñarla, gobernarla y utilizarla.
Jorge De Trinidad Zepeda es Senior Solution Architect en la empresa de servicios y desarrollo de tecnologías de la información, Novacomp, donde comparte conocimiento técnico, metodologías de trabajo y mejores prácticas con los equipos de desarrollo y servicio al cliente, promoviendo la adopción de IA, DevOps y productividad inteligente en entornos IBMi y soluciones multinube. Está especializado en el diseño de soluciones empresariales escalables y de alto impacto, así como en el desarrollo de aplicaciones móviles para iOS y Android. Cuenta con más de 17 años de experiencia en el sector financiero.
