Las empresas que desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa se enfrentan a una serie de retos al tratar de escalar estos proyectos en diferentes áreas. Con los resultados iniciales positivos de muchas organizaciones, la presión para asegurar una implementación consistente y responsable de la IA está en aumento. Un extenso estudio realizado por McKinsey, en el que participaron más de 750 líderes de 38 países, revela tanto los desafíos como las oportunidades que surgen al establecer una estrategia de gobernanza adecuada. Aunque muchas empresas tienen previsto invertir más de un millón de dólares en IA responsable, más del 50% de los encuestados señala las lagunas de conocimiento como el principal obstáculo, seguido por el 40% que menciona la incertidumbre regulatoria como una barrera significativa.
Quienes han implementado con éxito programas sólidos de IA responsable informan de beneficios importantes: un 42% de las empresas ha visto una mejora en la eficiencia empresarial, mientras que un 34% ha experimentado un aumento en la confianza del consumidor. Estos resultados destacan la importancia de una adecuada gestión de riesgos para poder explotar completamente el potencial de la IA.
Desde el AWS Generative AI Innovation Center se han observado que las organizaciones que integran la gobernanza desde el inicio de sus proyectos son las que obtienen mejores resultados. En apoyo a esta estrategia, AWS ha lanzado el AWS Well-Architected Responsible AI Lens, un marco diseñado para facilitar la implementación de prácticas responsables a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de IA. Utilizando una filosofía de “responsable por diseño”, este centro promueve el uso de casos muy bien definidos y guía respaldada por la ciencia. Un ejemplo de esta atención a la gobernanza es la solución AI Risk Intelligence (AIRI), que transforma las mejores prácticas en controles automatizados de gobernanza.
Para asegurar una implementación segura y responsable de la IA generativa, se destacan cuatro estrategias clave. La primera es adoptar una mentalidad de gobernanza por diseño, integrando la gestión del riesgo y la responsabilidad desde el inicio. La segunda consiste en alinear la tecnología, los objetivos empresariales y los requisitos de gobernanza desde el principio. Integrar la seguridad como puerta de entrada a la gobernanza, protegiendo e impulsando la innovación, es la tercera estrategia. Por último, se hace hincapié en la necesidad de automatizar la gobernanza a gran escala para garantizar que estas estrategias puedan aplicarse sistemáticamente en toda la organización.
La medida real de una gobernanza efectiva de la IA es su capacidad para evolucionar junto con la organización, manteniendo estándares rigurosos al tiempo que se escala. Cuando se implementa con éxito, la gobernanza automatizada permite que los equipos se centren en la innovación, seguros de que sus sistemas de IA operan dentro de los límites adecuados. Un ejemplo destacado es la colaboración con Ryanair, donde se establecieron prácticas transparentes y basadas en datos para la gestión de riesgos en su aplicación de tripulación de cabina.
En resumen, la gobernanza responsable de la IA no debe ser vista como una limitación, sino más bien como un catalizador para la innovación. Al integrar la gobernanza en el mismo tejido del desarrollo de la IA, las organizaciones pueden innovar con confianza, asegurando que tienen los controles necesarios para escalar de manera segura y responsable.
