Debo admitir que fue especialmente satisfactorio que algunas de las palabras más repetidas en el evento fueran sostenibilidad, inclusión, respeto, seguridad, bienestar, equidad y confianza. Creo que es un reflejo del impacto positivo que la tecnología puede tener en la sociedad, de la concienciación de la ciudadanía sobre ese potencial (y también de sus riesgos y retos) y, por tanto, de cómo las grandes organizaciones son cada vez más conscientes de la necesidad de utilizar la tecnología no sólo por puros intereses comerciales, sino también para mejorar su contribución a la sociedad de forma lícita y ética.
De las diferentes tecnologías que se debatieron en los distintos paneles, la IA es probablemente la tecnología disruptiva con mayor potencial para redefinir la actividad humana en los próximos años. Las iniciativas impulsadas por la IA ya están afectando a prácticamente todos los sectores de la empresa y la sociedad. Las organizaciones necesitan construir estrategias de IA de principio a fin que generen valor, tanto empresarial como social, y lleven a escala los beneficios de la inteligencia y la automatización a las comunidades a las que sirven.
En la última mesa redonda del evento, tuvimos el placer de contar con Richard Benjamins, Jefe de Estrategia de IA y Datos de Telefónica, y Kay Firth-Butterfield, Jefe de Inteligencia Artificial y miembro del Comité Ejecutivo del Foro Económico Mundial, que se unieron a Rich Karlgaard, Futurista Global y Editor General de Forbes para debatir estos temas.
Aunque no voy a reproducir las intervenciones de Richard y Kay, ya que están disponibles para que las veas aquí, me gustaría también tocar algunos de los puntos principales que se discutieron durante la mesa redonda. El primero es ¿por qué ahora? ¿Por qué la IA está recibiendo tanta atención ahora que se la llama "la nueva electricidad"? La respuesta, como señaló Richard, es la combinación de diferentes factores como la disponibilidad de datos, la infraestructura y los algoritmos avanzados (Deep Learning) que han dado lugar a resultados empresariales reales y, por tanto, han atraído más inversiones, generando un círculo virtuoso.
Sin embargo, estos avances e inversiones también han suscitado problemas de impacto ético y social en torno a la IA, como mencionó Kay. Aunque la IA ha demostrado que puede ayudar a crear y desplegar una energía más ecológica, a medir el cambio climático o a combatir crisis sanitarias como la creada por COVID-19, también ha demostrado que puede amplificar la discriminación social y la injusticia a escala.
Dentro de este contexto, Kay hizo una gran observación al afirmar que muchas organizaciones están pasando por un mal momento al pasar de las PdC a la IA a escala, lo que no es una sorpresa, ya que requiere diferentes aspectos clave que deben ser resueltos y combinados en una sólida gobernanza de la IA, que no es algo que muchas organizaciones hayan logrado, como la encuesta que se lanzó durante el evento nos mostró.
Este es uno de los principales retos con los que estamos ayudando a nuestros clientes en everis. No hace mucho tiempo, el principal reto de las organizaciones era diseñar una estrategia de datos, definir un marco de gobierno de datos e integrar las capacidades de Big Data en toda la organización. Sin embargo, ha llegado el momento de hablar de gobernanza de IA, ya que exprimir los datos para generar valor de negocio exige ahora una sólida orquestación a través de una variedad de conocimientos y dominios.
Hay algunos aspectos clave a tener en cuenta a la hora de desarrollar un sólido gobierno de la IA:
- Estrategia de IA: toda organización que pretenda liderar la carrera competitiva debe diseñar y apoyarse en una sólida alineación estratégica de negocio y tecnología, identificando la oportunidad de negocio y evaluando el riesgo.
- Organización: la organización impulsada por la IA requiere fomentar las capacidades híbridas, y ampliar la cultura de la IA a través de la alfabetización en la materia, así como definir un sinfín de funciones y responsabilidades.
- Ciclo de vida de la IA: la transparencia, la reproducibilidad y la explicabilidad de los procesos son esenciales para gestionar adecuadamente la IA a escala, siendo primordial identificar todos los requisitos a lo largo de las etapas de la IA: desde la oportunidad de negocio hasta el desarrollo, el despliegue y la supervisión.
Estas tres palancas deberían ayudar a las organizaciones a innovar continuamente permitiendo una rápida experimentación y fomentando iniciativas impulsadas por la IA y soluciones de salida al mercado con valor diferenciado.
Las organizaciones se enfrentan a retos críticos a la hora de diseñar e implementar una gobernanza exitosa de la IA. Un desafío clave es el desarrollo de iniciativas de IA que cumplan con los principios éticos como la supervisión humana, la transparencia, la equidad, la diversidad y la no discriminación, la solidez de los sistemas y la privacidad.
En resumen, un impacto positivo de la IA debe crear tanto valor empresarial como beneficio social. Las organizaciones deben garantizar el desarrollo de una IA responsable, cumpliendo con la normativa y los principios de confianza de la IA para contribuir al desarrollo de las comunidades en las que operan, proporcionando un impacto positivo a las personas y a la sociedad.
Permitidme terminar recuperando unas palabras de Kay y Richard como llamada final a la acción. Al hablar de la regulación de la IA, ella dijo que "la duda es anquilosante. La duda está matando la innovación, no la regulación" a lo que Richard añadió "la regulación tiene sentido si sabes qué cosas quieres evitar, y creo que todavía no estamos ahí con la IA". Como mencionó nuestro CEO Fritz Hoderlein en su discurso, crear una ventaja competitiva tiene que ver con la velocidad, la determinación y el ajuste continuo. La IA no es una excepción, y las organizaciones deben estar decididas a pasar de un escenario PoC a una implementación sólida y escalable mientras aprenden y se ajustan continuamente en el camino.