Ocho formas de garantizar que la inteligencia artificial de su empresa sea ética

Tener que estar al día en IA y privacidad de los datos puede resultar apabullante. Por muchas promesas de oportunidades que se ofrezcan, también existe una gran preocupación por el uso indebido de los datos y los riesgos a los que se expone la privacidad personal. Conforme evaluamos estas cuestiones y se va desarrollando la llamada Cuarta Revolución Industrial, surgen una serie de preguntas sobre las posibilidades y los peligros de la IA, y cómo las empresas pueden resituarse para comprender mejor el valor que aporta.

Los ingenieros y desarrolladores pueden considerar que la integración de la ética en los productos tecnológicos es un concepto más bien abstracto. Si bien es cierto que numerosas empresas tecnológicas emprenden por su cuenta iniciativas para materializarlo en aspectos concretos y tangibles, es fundamental que suprimamos el carácter aislado de estas acciones y compartamos las mejores prácticas respectivas. Si las empresas colaboran entre ellas y aprenden unas de otras, podemos subir el listón de todo el sector en su conjunto. ¿Existe un buen punto de partida? Centrarnos en los aspectos que generan confianza.

La confianza ha sido una parte esencial de Workday desde el día que se fundó dicha empresa. Nuestros clientes saben que nos tomamos muy en serio su privacidad y seguridad, compromiso que hemos mantenido a lo largo de los años. Eso se debe a que las medidas de protección de la privacidad son esenciales en los servicios de Workday mediante nuestros principios sobre la privacidad, nuestro enfoque del RGPD y nuestro sólido programa de privacidad. Conforme evolucionamos hacia un futuro basado en el machine learning orientado a las personas, intentamos aprovechar al máximo nuestro enfoque que prioriza la privacidad y la seguridad con el fin de diseñar y entregar un machine learning de manera ética.

Muchas empresas están aplicando principios de alto nivel en su enfoque para diseñar e implementar productos de IA. Ahora bien, los principios solo son válidos si se implementan de verdad. Recientemente, Workday publicó sus compromisos con una IA ética para mostrar cómo aplicamos unos principios que se integran directamente en nuestros valores fundamentales de servicio de atención al cliente, integridad e innovación. A partir de nuestra experiencia, hemos elaborado ocho lecciones para las empresas tecnológicas que desean abogar por esos principios en todos los ámbitos:

1. Establecer un acuerdo general sobre el significado de la ética en la IA. Esta definición debe ser concreta e interactiva para todas las partes interesadas de la empresa. Según Workday, la ética en la IA significa que nuestros sistemas de machine learning reflejan los compromisos de Workday en este ámbito: las personas son lo principal; nos preocupamos por la sociedad; actuamos de forma justa y respetamos las leyes; somos transparentes y responsables; protegemos los datos, y entregamos sistemas de machine learning para uso empresarial.

2. Crear una IA ética en el desarrollo de productos y la estructura de los lanzamientos. No pueden ser procesos independientes que incrementen el trabajo y la complejidad para los equipos de desarrolladores y de productos. Workday ha integrado nuestros principios en el desarrollo de nuestros productos y ha creado procesos que garanticen su cumplimiento en todo momento. Se han incorporado controles nuevos de machine learning en la estructura formal de controles de Workday como medida de cumplimiento adicional de nuestros principios éticos relacionados con el machine learning. Nuestros equipos de desarrollo examinan cada producto de machine learning desde la perspectiva ética formulando preguntas sobre recopilación de datos, minimización de datos, transparencia y valores. En este sentido, contamos con un dilatado historial en el espacio de la privacidad, por ejemplo en procesos de la privacidad desde el diseño y auditorías de nuestros controles y estándares. Workday ha adoptado un conjunto de controles de supervisión de la ética desde el diseño para machine learning. Además, ha implantado una serie de mecanismos avanzados de revisión y aprobación del lanzamiento de tecnologías nuevas y de nuevas modalidades de uso de los datos. Mantenemos el compromiso de efectuar revisiones continuas de nuestros procesos y de evolucionar para incorporar mejores prácticas del sector y pautas de cumplimiento novedosas.

3. Crear grupos transversales de expertos para orientar todas las decisiones sobre el diseño, el desarrollo y la implementación del machine learning y la inteligencia artificial de manera responsable. En una etapa anterior, Workday estableció un grupo de trabajo de machine learning formado por expertos dentro de Workday que abarcaba Product y Engineering, Legal, Public Policy y Privacy, y Ethics y Compliance. Dichos grupos examinan los usos actuales y futuros del machine learning en nuestros productos. Integrar estos conjuntos de skills para considerar los usos actuales y futuros del machine learning en productos ha resultado tremendamente beneficioso: nos permite identificar problemas potenciales de forma anticipada en el ciclo de vida de los productos.

4. Integrar la colaboración con el cliente en el diseño, el desarrollo y la implementación de una inteligencia artificial responsable. El consejo de asesores Workday lo componen de forma transversal nuestra base de clientes durante el ciclo de vida de desarrollo de los productos. El objetivo es obtener feedback sobre temas de desarrollo relacionados con inteligencia artificial y machine learning. Y con nuestro programa de adopción temprana, colaboramos estrechamente con una serie de clientes que ejercen de partners de diseño para probar las funciones y los modelos nuevos de machine learning a través de Innovation Services. Esto nos permite conocer las ideas y las preocupaciones de nuestros clientes sobre inteligencia artificial y machine learning en las fases iniciales cuando desarrollamos conjuntamente soluciones de machine learning orientadas a las personas.

5. Adoptar un "enfoque basado en el ciclo de vida" ante prejuicios frente al machine learning. Las herramientas de machine learning son una oportunidad increíble para ayudar a nuestros clientes a aprovechar al máximo los datos y mejorar el componente humano de la toma de decisiones. Junto a esta oportunidad está la responsabilidad de crear herramientas para uso empresarial dignas de la enorme confianza que nuestros clientes depositan en nosotros. Ese es uno de los puntos centrales del compromiso de Workday con una inteligencia artificial ética para mitigar los prejuicios frente al machine learning. Workday dedica sus iniciativas a un enfoque basado en el ciclo de vida, que contiene puntos de control en los que realizamos una serie de revisiones y evaluaciones de prejuicios que van desde el concepto inicial de un producto hasta a la fase posterior a su lanzamiento.

6. Ser transparentes. El uso ético del machine learning requiere transparencia. Los algoritmos de machine learning pueden ser sumamente complejos; por eso, es aconsejable que las empresas hagan cuanto sea necesario para explicar qué datos se utilizan, con qué finalidad y de qué forma. Explicamos a los clientes el funcionamiento y los beneficios de nuestras tecnologías de machine learning, y los datos que necesitan nuestras soluciones de machine learning. Demostramos a los clientes que nuestras soluciones de machine learning se basan en el sentido de la responsabilidad.

7. Empoderar a los empleados para diseñar productos responsables. Nos atenemos a este principio mediante módulos de formación obligatorios, herramientas, seminarios, incorporación de empleados y talleres para asegurarnos de que los empleados de Workday reciban formación sobre cómo respetar nuestros compromisos éticos relacionados con la IA. Por ejemplo, un taller sobre planteamiento de diseños centrados en las personas utiliza diferentes situaciones hipotéticas para que los empleados de Workday comprendan correctamente nuestro compromiso con la creación de tecnologías de machine learning basadas en criterios éticos.

8. Compartir conocimientos y experiencias. Aprender de otros colegas del sector. Participamos en grupos y reuniones del sector como el World Economic Forum Steering Committee for Ethical Design and Deployment of Technology para contribuir al desarrollo de un marco ético válido para el sector tecnológico. Además, para Workday es prioritario supervisar estándares y planes, y contribuir a su innovación. En Estados Unidos, Workday participa activamente con legisladores e instituciones oficiales en materia de IA ética, por ejemplo el desarrollo y la participación en un informe relacionado con el personal del Comité sobre IA del Congreso sobre "Enfoques del sector relacionados con la IA ética". También colaboramos en la organización de eventos que reúnen a legisladores y partes interesadas del sector. Además, proporcionamos soporte a la actualización de la National Science Foundation respecto al Plan estratégico nacional de investigación y desarrollo de inteligencia artificial del National Institute of Standards and Technology y de su informe "Artificial Intelligence Standards and Tools Development". Asimismo, seguimos abogando por un rol más amplio del NIST en el desarrollo de herramientas éticas para la IA. En cuanto a Europa, Workday ha participado en un programa piloto para evaluar las directrices éticas de los grupos de expertos de alto nivel de la Trustworthy Artificial Intelligence Assessment List.

Conforme nos movemos por este mundo de la inteligencia artificial ética en constante evolución, cada vez será más importante compartir prácticas e identificar lo que vamos aprendiendo. Tenemos mucho interés en saber si los enfoques de otras empresas se han escalado e implementado de manera eficaz. Y por supuesto, nos encanta intercambiar impresiones. De hecho, la finalidad de la colaboración con el Foro Económico Mundial por parte de Workday es animar a otras empresas y personas a que compartan sus mejores prácticas para fomentar una tecnología responsable y ética. Aspirar a una tecnología y una inteligencia artificial responsables y éticas es muy importante y mucho más trascendente de lo que pueden llegar a ser una empresa u organización.

Sería deseable que las acciones de todos se basaran en la buena voluntad y la confianza mutua, y que nos permitieran aprovechar todos los beneficios que aportan estas tecnologías increíbles y novedosas.