El uso de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), algoritmos que comprenden una gran cantidad de datos y modelos previamente entrenados para generar contenido nuevo, se está acelerando por su poder de transformar a las empresas al brindar grandes ventajas como aumento de la productividad, reducción de costos, nuevos modelos de negocio, mayor velocidad y calidad de las decisiones, entre otras.
De acuerdo con el estudio Pulse Survey 2023 elaborado por PwC, el 84% de los CIOs esperan utilizar GenAI para respaldar un nuevo modelo de negocio; mientras que el 46%, invertirán en este sistema en los próximos 12 a 18 meses. Al respecto, Alexander García, socio de Ciberseguridad y privacidad en PwC, comenta que, si bien las empresas han establecido vínculos con esta herramienta y asignan una porción significativa de su presupuesto para la integración de innovadoras soluciones tecnológicas, es clave que haya un equilibrio entre la creación de valor con una gestión adecuada del riesgo durante su implementación.
En ese sentido, sugiere 4 consejos para adoptar GenAI de forma responsable, gestionando la amplia gama de riesgos, entre ellos la privacidad, la ciberseguridad, el cumplimiento normativo, las relaciones con terceros, las obligaciones legales y la propiedad intelectual.
1.- Conectar con la estrategia. La pregunta que las empresas deben hacerse antes de implementar una tecnología innovadora es cómo se alinea a su estrategia corporativa y si esta creará una ventaja competitiva. Posteriormente, se debe considerar la implicación moral de los usos de datos e AI y codificarlos en función a los valores de la organización, anticipar y comprender las políticas públicas clave, así como las tendencias regulatorias.
2.- Implementar controles. Las empresas deben construir marcos de riesgos, seguridad y cumplimiento que generen confianza en el mercado, sus clientes, los reguladores y los inversionistas. En este punto se debe ampliar las prácticas de detección y mitigación de riesgos para abordarlos a tiempo.
3.- Determinar prácticas responsables. Habilitar un modelo transparente para la toma de decisiones es clave, así como mejorar la ciberseguridad de los sistemas, definir y medir la equidad frente a los estándares, diseñar y probar sistemas para prevenir daños físicos. Pero, sobre todo, desarrollar sistemas que preserven la privacidad de los datos.
4.- Establecer calidad a través de prácticas básicas. Cada usuario desempeña un papel importante; por ello, se debe invertir para la comprensión de los límites del uso de la tecnología. Además, se debe evaluar el rendimiento del modelo y continuar mejorando en el diseño y desarrollo para potenciar las métricas, así como implementar un monitoreo continuo para identificar brechas y riesgos.
