Tendencia 4
Preocupaciones de los consumidores
La IA ética es la clave para innovar sin alienar
La responsabilidad social y corporativa ya era un punto clave de diferenciación para un grupo selecto de consumidores, pero a medida que las empresas adoptan cada vez más herramientas y soluciones basadas en IA, el consumo ético —especialmente en lo relacionado con la aplicación de la tecnología y los datos personales— está a punto de convertirse en una característica definitoria de la fidelidad a la marca.
Junto con la emoción generada por la IA generativa, surgen preocupaciones genuinas que requieren atención inmediata. Los líderes empresariales deben abordar preguntas sobre los controles y equilibrios existentes para garantizar que los modelos sean justos e imparciales. ¿Qué salvaguardias existen para prevenir resultados dañinos, comúnmente conocidos como "alucinaciones"?
La transparencia no es solo un requisito de cumplimiento, sino que es esencial para mantener la confianza del cliente. Las empresas deben ser claras sobre la recolección, almacenamiento y uso de los datos, especialmente en lo que respecta a la mejora de los modelos.
A pesar de su inmenso potencial, la IA generativa corre el riesgo de socavar la integridad de la marca y la confianza del cliente a largo plazo si las compañías no establecen marcos de gobernanza robustos. Un marco así debe priorizar la rendición de cuentas y mitigar proactivamente los impactos adversos sobre individuos, industrias y la sociedad en general.
En este contexto, el equilibrio delicado entre ética e innovación se vuelve crucial. A medida que avanzamos, fomentar la confianza —más que la hiperpersonalización— se convertirá en una tendencia clave. Cualquier nivel de personalización depende en gran medida de los datos del cliente, y los consumidores son cada vez más selectivos sobre con quién comparten su información y por qué. Por lo tanto, construir confianza mediante prácticas éticas en IA será primordial en los próximos años.
Para obtener más información sobre cómo equilibrar los riesgos y las recompensas de la IA generativa, sigue leyendo el whitepaper.
Equilibrando los riesgos y recompensas de la implementación de IA Generativa
A medida que las marcas adoptan la IA generativa, es fundamental que los líderes empresariales implementen estrategias robustas que aprovechen el potencial de la tecnología, a la vez que identifican y gestionan los riesgos asociados.
Identifica y mitiga los riesgos iniciales
Las nuevas tecnologías conllevan nuevos riesgos, y existen vulnerabilidades en cuanto a fraude y ciberseguridad únicas para la IA, como la data poisoning (envenenamiento de datos). Es necesario considerar los riesgos operativos, reputacionales, de cumplimiento y estratégicos, y crear un marco integral de gestión de riesgos. Recuerda que las evaluaciones de riesgos deben actualizarse regularmente para mantenerse alineadas con los avances tecnológicos y reflejar las lecciones aprendidas.
Aumenta la concienciación
La IA tocará todos los aspectos de una compañía, por lo que la formación deberá ser a nivel empresarial. Además de mejorar las habilidades, la formación debe centrarse en el uso ético de la tecnología y los riesgos potenciales asociados con la misma. Esto garantizará que los empleados se sientan seguros al utilizar la IA y al cuestionar o validar sus resultados.
Establece estructuras de gobernanza
Crea un grupo de trabajo interdepartamental para supervisar la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo, e integrar la gobernanza en las operaciones existentes. Considera la posibilidad de contar con expertos externos que se especialicen en gobernanza de la IA y gestión de riesgos, y que puedan mantenerse alineados con el ritmo de los cambios tecnológicos. Esto fortalecerá la gobernanza y garantizará que sigas alineado con los estándares de la industria.
Desarrolla estrategias de mitigación
Involucra a diferentes departamentos organizacionales para trabajar juntos en la identificación de riesgos potenciales a medida que se despliega la IA generativa. Esto puede facilitarse a través de talleres estructurados, sesiones de lluvia de ideas o sesiones de retroalimentación, y los hallazgos deben ser comunicados al grupo de supervisión de la gobernanza.
Monitoriza
La IA generativa necesita estrategias de gestión de riesgos tanto técnicas como no técnicas. Además de recopilar, analizar y compartir datos relacionados con el rendimiento, es necesario realizar auditorías periódicas de uso y resultados para garantizar que se alineen con los estándares éticos.