Por Verónica Sánchez, Global Capital Markets Leader en Vass
La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como un componente crucial para la innovación y la eficiencia operativa, ello ha supuesto un reto importante en las organizaciones, la gestion de esta tecnología y la infraestructura frente a nuevos desafíos de seguridad.
Lo que está claro es que la IA está mejorando la calidad de vida de las personas lo refrenda el hecho de que, en 2030, traerá un incremento adicional del PIB mundial de 15,7 billones de dólares.
Para alcanzar el reto es necesario aplicar una solución previa que gestione los riesgos relacionados con la adopción de la IA, en este caso, seria AI TRiSM “AI Trust, Risk and Security Management” , es una solución con un enfoque integral que ayuda a las organizaciones a asegurar la confianza (trust), minimizar los riesgos (risk) y garantizar el manejo de la seguridad (security management) en el uso de sistemas de IA.
Según Gartner, AI TRiSM es una estructura capaz de respaldar la gobernanza del modelo de IA, incluyendo puntos clave como: confianza, equidad, fiabilidad, robustez, eficacia y privacidad de los datos. Este marco asegura que las decisiones de IA se basen en fuentes de datos confiables, derivando en resultados auténticos y realistas.
La función de AI TRiSM con el uso de análisis de riesgos y la evaluación de la madurez de los datos proporciona una visión general de la adopción de la IA en la organización, y, a través de una serie de informes y análisis en tiempo real, ayuda a los CIOs / CTOs en la toma de decisiones informadas y a gestionar los riesgos de manera proactiva.
En la implementación de sistemas de IA, la confianza es un aspecto crítico, los problemas surgen de la opacidad de los algoritmos, el sesgo de los datos de entrenamiento y la falta de explicabilidad de los modelos.
- La opacidad de la composición de los algoritmos va ligada a la dificultad de entender cómo y por qué un modelo de IA toma ciertas decisiones, pudiendo generar desconfianza a usuarios y reguladores.
- El sesgo en los datos lleva a resultados discriminatorios y no equitativos, afectando negativamente a grupos específicos de personas.
- Y la falta de explicabilidad, impide a los stakeholders comprender y validar las decisiones del modelo, limitando su capacidad para intervenir en caso de resultados inesperados o erróneos.
A pesar de los desafíos, la implementación adecuada de modelos de IA a través de AI TRiSM puede dar oportunidades, construyendo sistemas de IA auditables, donde los usuarios y reguladores pueden ver y entender como la IA toma decisiones.
La transparencia ayudará a identificar y corregir posibles sesgos y errores, la gestión proactiva de riesgos y la implementación de técnicas avanzadas de ciberseguridad podrán prevenir amenazas y proteger la integridad de los sistemas de IA.
La incorporación de este tipo de sistemas ayuda a cumplir con las regulaciones y estándares de transparencia, seguridad y privacidad de la organización y de sus clientes y garantiza que sea ética, responsable y justa. Los principales beneficios son:
- Mayor eficiencia e incremento de la productividad de los procesos.
- Mejor cumplimiento regulatorio y de seguridad, reduciendo el riesgo de sanciones y daños a la reputación.
- Reforzar la imagen corporativa
- Garantizar una mayor fiabilidad de la información, a través de la transparencia en el monitoreo y la explicabilidad de la toma de decisiones del modelo.
- Identificar riesgos y/o posibles brechas de seguridad y gestionarlos de forma proactiva, minimizando así el impacto potencial y los riesgos para la organización.
Hay que indicar que los modelos de IA a través de AI TRiSM se puede implementar en todos los sectores, ejemplos de caso de uso:
- Caso de Uso 1 “Modelos de IA que sean justos, transparentes y responsables” en el cliente, DBA, cuyo objetivo era asegurar de que sus modelos de IA fueran justos, transparentes y responsables.
Por ello, creó un proceso para infundir en sus modelos de IA estándares éticos de alto nivel. Utilizaron la verificación periódica del modelo vs pruebas de imparcialidad, para ello, implementaron y gestionaron 16 modelos de IA que monitorizaban transacciones financieras de millones de euros, generando que sus modelos de IA fueran éticos y la confianza en sus clientes aumentara.
- Caso de Uso 2 “Modelos de IA que crean relaciones de causa y efecto explicables” en el cliente, Abzu, creo un producto de IA capaz de generar modelos explicables matemáticamente que identifican relaciones de causa y efecto, ejemplo, el desarrollo de medicamentos eficaces contra el cáncer de mama, a través del análisis cantidades de datos e identificar patrones y relaciones que no son evidentes para los humanos. Ayudando a sus clientes a tomar decisiones más informadas y desarrollar mejores tratamientos para los pacientes.
Como conclusión, es importante recalcar que AI TRiSM es una tecnología emergente que permite a las organizaciones crear sistemas de IA confiables y robustos y aprovechando de forma segura y ética los beneficios para lograr mejores objetivos, respaldando estrategias comerciales y haciendo crecer sus marcas dentro del sector.
