El 25 de mayo es el quinto aniversario de la entrada en vigor del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). El RGPD dio lugar a una nueva ola de requisitos de transparencia y adjudicación de responsabilidades en el tratamiento de los datos. Y decretó el uso de marcos de privacidad desde el diseño en las empresas. En mis interacciones con clientes y organismos reguladores, las conversaciones se centran cada vez más en la convergencia de la privacidad de los datos con la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML). Según el interlocutor, el futuro de la IA y el ML puede parecer prometedor, angustioso o ambas cosas. Es algo que no me sorprende, porque la innovación siempre ha desatado ese tipo de reacciones.
La privacidad de los datos es crucial en la tecnología de IA y ML. Los modelos dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos que reciben. Pero las empresas se enfrentan al reto de tener que maximizar el valor de las soluciones de IA y ML sin afectar a la privacidad. Los líderes empresariales quieren progresos en la seguridad que contribuyan a mantener la protección de la información de sus empresas y también quieren automatizar tareas rutinarias para que los empleados puedan centrarse en trabajo más importante.
Afortunadamente, la innovación responsable y la protección de los derechos de las personas no tienen por qué ser mutuamente excluyentes. En Workday utilizamos un enfoque equilibrado que nos permite aprovechar los últimos avances de las tecnologías de IA y ML, y a la vez podemos mantener nuestro compromiso con los principios de la ética en la IA y la privacidad.
Innovaciones de IA en Workday
Las medidas adecuadas de privacidad de los datos pueden contribuir a crear confianza en la IA y el ML. A su vez, eso fomentará la adopción y el uso de esas tecnologías. Al intentar innovar con nuestros productos y servicios, encontramos formas innovadoras de integrar de modo nativo la privacidad en el desarrollo de nuestras soluciones de IA y ML.
Por definición, la innovación es la introducción de algo nuevo. Cabe la posibilidad de que los estándares de cumplimiento normativo tradicionales no sean fáciles de aplicar o no sean totalmente adecuados para una nueva idea, un nuevo producto o una nueva forma de hacer las cosas. En Workday preferimos no tener que esperar a que nos proporcionen los estándares. Creamos de manera proactiva estándares internos, y contribuimos externamente para ofrecer apoyo a estándares que nos ayudan a satisfacer nuestros objetivos de cumplimiento normativo. También ayudamos a nuestros clientes a evaluar lo que entendemos por cumplimiento normativo. Para ello hacemos cosas como las detalladas a continuación:
Anticipamos las necesidades de los clientes. Al entrar en vigor el reglamento RGPD, no se había aprobado ninguna auditoría o certificación de cumplimiento. Workday agregó rápidamente a nuestro informe SOC 2 información para ayudar a los clientes a entender nuestro cumplimiento normativo. Luego colaboramos con Scope Europe en la creación del Código de conducta en la nube de la UE, que demuestra la conformidad con el RGPD. Fuimos la primera empresa en certificar la adhesión.
Basándonos en nuestra experiencia con el RGPD, llegamos a la conclusión de que los clientes necesitarían información sobre nuestras capacidades de ML para tener la certeza de que actuamos según nuestros principios. Para ofrecerles transparencia, proporcionamos fichas informativas que describen el funcionamiento de nuestras soluciones de IA. Este nivel de transparencia ayuda a los clientes a evaluar los efectos de los posibles riesgos asociados a la IA y el ML.
Apoyamos el desarrollo de estándares, marcos y mejores prácticas. Workday es una empresa líder en el desarrollo de IA fiable y responsable. Desde sus comienzos, Workday ha respaldado y contribuido al National Institute of Standards and Technology’s AI Risk Management Framework (NIST AI RMF). Colaboramos con organismos reguladores y legisladores en todo el mundo para ayudar a establecer estándares nacionales e internacionales destinados al desarrollo de una IA fiable y responsable.