La implantación de la IA empieza a fraguar algunos debates en torno a su desarrollo. La trazabilidad de los resultados del algoritmo, así como la seguridad de los datos utilizados, son los aspectos de mayor envergadura que tanto empresas como corporaciones quieren proteger para conseguir un contexto de confianza en el consumidor.
Algún día recordaremos con cierta nostalgia los debates en torno a la implantación de la Inteligencia Artificial (IA) en cada uno de los dispositivos que utilizamos. Ese día habremos superado los retos que en estos momentos plantea la IA tanto a corporaciones, gobiernos y entidades supranacionales, como la Unión Europea, porque sus posibilidades abren unos horizontes inexplorados para todos aquellos actores implicados que se afanan en establecer unas bases poderosas de cara a su consolidación.
La reconstrucción económica tras la pandemia pasa por lo digital, en donde la IA se configura como una aliada clave para el crecimiento y la creación de empleo, pues será la tecnología que generará mayores impactos positivos en el PIB mundial.
En este sentido, Carme Artigas, secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, configura el futuro de la IA en torno a cuatro grandes desafíos. Por un lado, el tecnológico: la capacidad de confeccionar una IA robusta, auditable y explicable. El desafío ético está relacionado con el encaje que debe tener en torno a nuestros valores sociales. Por otra parte, el normativo: cómo garantizamos que el entorno sea seguro y confiable. Por último, el reto social: cómo somos capaces de medir el impacto en la sociedad sabiendo que los cambios tecnológicos son exponenciales y los cambios sociales son lineales.
Para ello, la digitalización de las pymes es esencial, pero también en las grandes empresas. Según los últimos datos, tan solo el 20% de las grandes compañías habían adoptado la IA en sus procesos de producción, un porcentaje que baja hasta el 10% en el caso de las pequeñas empresas. Carmen Artigas, responsable de la digitalización en el Gobierno, asegura que se impulsará la investigación científica y se promoverá el desarrollo de capacidades. En este sentido, también se creará una plataforma de datos e infraestructura que le den soporte; se intentará introducirla en las cadenas de valor de las empresas; se potenciará su uso en las administraciones públicas, y se establecerá un marco ético que garantice la protección de los derechos y la inclusión de todos los colectivos sociales, así como la reducción de la brecha de género en el mundo digital.
Humanismo como clave diferenciadora
Europa juega un gran papel para el avance de la IA. Siendo conscientes de la versatilidad de esta tecnología, aplicable a sectores tan dispares como la agroalimentación, las finanzas o la manufactura, desde la Unión se esfuerzan para que la IA deje de lado su opacidad y los algoritmos con sesgos. “A veces es difícil establecer un defecto de causa, pero lo principal es que no se violen los derechos adquiridos con el paso del tiempo, sobre todo los fundamentales y los relacionados con la seguridad”, tal y como opina al respecto Lucilla Sioli, Directora para la IA y la Industria Digital en la Comisión Europea.
Así pues, el enfoque no debe perder el humanismo, una característica que podría llegar a diferenciar a la UE de otros actores globales en cuanto al uso que le dan a la IA, sin olvidar la importancia de que, en caso de que una máquina programada falle, pueda haber una persona detrás que arregle el error.
Por su parte, con el establecimiento de la IA el consumidor podrá llevar a cabo acciones que ni siquiera se imaginaban hace un tiempo. Según Alfredo Redondo, CEO de Altitude Software, la IA ha pasado por varios estadios desde sus inicios: primero, unos pocos se dirigían a muchos; después, unos muchos querían acceder a la información de unos pocos, y por último, que es donde nos encontramos actualmente, muchos queremos acceder a la información de muchos. De esta forma, se produce una especie de unión entre el ciudadano, entre la persona y el profesional. El individuo con sus aspectos más sociales y emocionales, los avances orientados al progreso del mundo laboral y la parte del ciudadano, que no es más que apelar al sentido común para que unos datos propios reviertan en la sociedad, se juntarán en diferentes terminales que nos acompañarán en el día a día.
Un avance para la sociedad en general
Avanzando más allá de la cuestión, las empresas deben pensar sus algoritmos orientándolos hacia un efecto positivo en la sociedad y no solo desde un prisma de eficiencia para la entidad. La trazabilidad de las decisiones que llegue a tomar una máquina es un aspecto esencial para crear un entorno de fiabilidad y seguridad. Se trata de una cuestión que debe venir sustentado por un liderazgo ético, como que existan mecanismos de ‘reporting’.
La materia prima de la IA es el dato, cantidades ingentes de datos. Una vez conseguidos los datos de calidad y con un mínimo de precisión, son las personas las que tienen que etiquetarlos, catalogarlos antes de introducirlos en el algoritmo para que la máquina sepa qué resultado esperamos. Entender el algoritmo será crucial para crear ese contexto de seguridad mencionado anteriormente, todo ello relacionado con aspectos como la ética, la transparencia y la ‘explicabilidad’. Aunque aún es pronto para valorar su impacto en la vida diaria, ciertos indicadores ya ayudan a cerciorarse del cumplimiento en cuanto a la gobernanza de las empresas que establecen la IA. De esta forma, la creación de controladores para la trazabilidad y calidad del dato, su seguridad, su coste y valor, y que el resultado no se vea influenciado por una serie de sesgos inherentes al propio algoritmo se configuran como claves para el establecimiento de la IA a una mayor escala (este texto es un resumen de las reflexiones planteadas en una de las mesas de debate del DigitalES Summit 2020. Foto: ICS/depositphoto).