#PDF Descifrando la "Interoperabilidad en la Gestión de Riesgos de IA" (Informe OCDE, Nov 2023 + Mar 2024)
Exploramos cómo el informe establece lineamientos para unificar los marcos de gestión de riesgos de IA, enfatizando la importancia de la interoperabilidad para un futuro tecnológico seguro y ético.
Actualizado el 7/3/2024El reciente informe de la OCDE, "Puntos de Referencia Comunes para Promover la Interoperabilidad en la Gestión de Riesgos de IA", se presenta como un avance fundamental en el ámbito de la inteligencia artificial. Este trabajo no solo proporciona una visión general de alto nivel sobre el estado actual y futuro de la IA, sino que también establece un marco para armonizar la comprensión global de los riesgos y responsabilidades inherentes a esta tecnología emergente. En este sentido, el informe se sitúa como una pieza clave en el debate sobre cómo las directrices y principios de la OCDE pueden influir y mejorar la práctica en un sector caracterizado por su rápida evolución y su impacto significativo en múltiples esferas de la sociedad.
Elaborado a través de un proceso de colaboración intenso, el informe fue discutido y revisado por el Grupo de Trabajo sobre Inteligencia Artificial de la OCDE (AIGO) y el Grupo de Expertos de la OCDE.AI en Riesgo y Responsabilidad. Con la contribución de Karine Perset, Luis Aranda y Rashad Abelson, y bajo la supervisión de Audrey Plonk, el informe se beneficia de una amplia gama de perspectivas y conocimientos especializados. Además, incorpora valiosos aportes de delegados de AIGO, incluyendo al Consejo Asesor de la Sociedad de la Información Civil (CSISAC) y Business at the OECD (BIAC), lo que garantiza un enfoque equilibrado y diverso.
Este documento es más que un simple análisis; es una hoja de ruta que orienta hacia un futuro en el que la IA se gestiona de manera efectiva y responsable. Al establecer puntos de referencia comunes, el informe no solo facilita la interoperabilidad entre diferentes marcos y sistemas, sino que también promueve una mayor comprensión y consenso sobre cómo abordar los desafíos éticos, legales y técnicos asociados con la IA. De esta manera, la OCDE continúa su tradición de liderazgo y orientación en temas críticos a nivel global, proporcionando herramientas esenciales para navegar en el complejo ecosistema de la inteligencia artificial.
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Los diferentes marcos de gestión (framework)
En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), diversos marcos de gestión de riesgos han sido desarrollados para abordar los desafíos únicos que presenta esta tecnología. Estos marcos ofrecen estructuras y directrices para identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados con el desarrollo y la implementación de sistemas de IA. A continuación, se presentan algunos de los marcos más influyentes:
NIST (National Institute of Standards and Technology)
El marco de gestión de riesgos de NIST se centra en proporcionar un enfoque estandarizado para la seguridad de la información y la gestión de riesgos. En el contexto de la IA, se enfoca en identificar y gestionar los riesgos relacionados con la seguridad y privacidad de los datos, así como en garantizar la fiabilidad y la integridad de los sistemas de IA.
ISO (Organización Internacional de Normalización)
ISO ha desarrollado varios estándares relacionados con la calidad, seguridad y eficiencia en diferentes sectores, incluyendo la IA. Estos estándares ayudan a las organizaciones a implementar prácticas coherentes y efectivas en la gestión de riesgos, enfocándose en la calidad y seguridad de los sistemas de IA, así como en su impacto social y ético.
AIDA (Artificial Intelligence Development Alliance)
AIDA propone un marco centrado en el desarrollo ético y responsable de la IA. Incluye principios para la transparencia, la responsabilidad y la equidad, así como pautas para la gestión de riesgos relacionados con el sesgo, la privacidad y la seguridad.
EU AIA (European Union Artificial Intelligence Act)
Este marco propuesto por la Unión Europea busca regular y supervisar los riesgos de la IA en los estados miembros. Se enfoca en garantizar que los sistemas de IA sean seguros, transparentes y responsables, con especial énfasis en la protección de los derechos fundamentales y la privacidad de los datos.
Aunque tienen objetivos y enfoques específicos, todos coinciden en la necesidad de un marco estructurado para gestionar los riesgos que la IA presenta en diversos contextos.
Los cuatro pasos de gestión del riesgo para la IA
El informe de la OCDE establece un marco de cuatro pasos esenciales para la gestión del riesgo en sistemas de inteligencia artificial (IA). Estos pasos son fundamentales para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera ética, segura y efectiva. A continuación, se detallan estos cuatro pasos:
DEFINIR (DEFINE) el alcance, contexto y criterios: Este primer paso es crucial para establecer las bases de una gestión de riesgos efectiva. Implica definir claramente el alcance de la aplicación de la IA, el contexto en el que se utilizará, y los criterios que se seguirán para su evaluación. Esto incluye identificar los principios relevantes de la IA, los actores involucrados en cada fase del ciclo de vida del sistema de IA y para el ciclo de vida en sí. Al definir estos aspectos, se establecen las directrices y limitaciones dentro de las cuales se desarrollará y operará el sistema, garantizando que se alinee con los valores éticos y las expectativas de los interesados.
EVALUAR los (EVALUATE) riesgos para una IA confiable: Una vez definido el alcance y los criterios, el siguiente paso es evaluar los riesgos asociados con el sistema de IA. Esto implica identificar y analizar problemas potenciales a niveles individuales, agregados y sociales, así como evaluar la probabilidad y el nivel de daño que podrían causar. Por ejemplo, se deben considerar riesgos como el sesgo en los datos, la violación de la privacidad, o el impacto en el empleo y en la sociedad. La evaluación de riesgos también debe tener en cuenta cómo los riesgos pequeños pueden acumularse y llevar a un riesgo más significativo. Esta evaluación ayuda a entender y priorizar los riesgos, lo cual es fundamental para su tratamiento efectivo.
TRATAR (TREAT) los riesgos para detener, prevenir o mitigar impactos adversos: Una vez identificados y evaluados los riesgos, el siguiente paso es tratarlos adecuadamente. Esto puede incluir medidas para detener, prevenir o mitigar los impactos negativos, proporcionalmente a la probabilidad y gravedad de cada riesgo. El tratamiento de riesgos es un proceso continuo que puede requerir ajustes a medida que el sistema de IA se desarrolla y se implementa en diferentes contextos. Puede incluir la implementación de acciones preventivas técnicas, como la encriptación de datos para proteger la privacidad, o medidas organizativas, como la formación de los empleados en prácticas éticas de IA.
GOBERNAR (GOVERN) el proceso de gestión de riesgos: El último paso es gobernar efectivamente el proceso de gestión de riesgos. Esto implica desarrollar cultura de gestión de riesgos en las organizaciones. Incluye el monitoreo y revisión continua del proceso, así como la documentación, comunicación y consulta sobre el proceso y sus resultados. Gobernar la gestión de riesgos asegura que las prácticas y políticas establecidas se apliquen de manera efectiva y se ajusten según sea necesario. También promueve la transparencia y la rendición de cuentas, permitiendo a las partes interesadas entender y cuestionar las decisiones tomadas.
Estos cuatro pasos —definir, evaluar, tratar y gobernar— forman un marco integral para la gestión de riesgos en la IA. Proporcionan una estructura para abordar los desafíos únicos que presenta la IA, asegurando que su desarrollo y uso sean confiables, seguros y alineados con los principios éticos y sociales.
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¿Qué es la IA confiable? (Trustworthy AI)
La noción de "IA confiable" se ha convertido en un concepto clave en el debate sobre la inteligencia artificial, particularmente en lo que respecta a su desarrollo y uso responsable. Según el informe de la OCDE, la IA confiable se refiere a sistemas que incorporan los principios de IA basados en valores de la OCDE. Estos principios abarcan una amplia gama de consideraciones éticas, sociales y técnicas. A continuación, se exploran en detalle los componentes que definen a la IA confiable:
Beneficiar a las personas y al planeta (People, Planet and Profit)
Este principio sostiene que la IA debe utilizarse para crear sistemas que contribuyan al crecimiento inclusivo, al desarrollo sostenible y al bienestar general. Implica que los actores de la IA, que incluyen a aquellos que desempeñan un papel activo en el ciclo de vida de los sistemas de IA, así como a los grupos de interés como la sociedad civil y las comunidades afectadas, deben comprometerse en el desarrollo de sistemas de IA que tengan un impacto positivo. Esto va más allá de la mera evitación de daños, buscando activamente beneficios para la humanidad y el medio ambiente.
Valores centrados en el Ser Humano y equidad
La IA debe respetar el estado de derecho, los derechos humanos y los valores democráticos en todas las fases de su ciclo de vida. Esto incluye la dignidad, la autonomía, la privacidad, la protección de datos, la no discriminación, la igualdad, la diversidad, la justicia social y los derechos laborales reconocidos internacionalmente. Los actores de la IA deben implementar mecanismos y salvaguardias adecuados y coherentes con el estado del arte, para asegurar que estos valores se mantengan a lo largo del desarrollo y la utilización de los sistemas de IA.
Transparencia y “explicabilidad”
Los actores de la IA, incluyendo organizaciones e individuos que despliegan o operan sistemas de IA, deben comprometerse con divulgaciones responsables. Esto implica hacer conscientes a los interesados sobre sus interacciones con sistemas de IA y proporcionar información que fomente la comprensión de estos sistemas. La transparencia y explicabilidad son fundamentales para que las personas afectadas por sistemas de IA puedan comprender los resultados y, si es necesario, cuestionar las decisiones.
Robustez, seguridad y protección
Los sistemas de IA deben funcionar de manera adecuada y segura, manteniendo la trazabilidad. Los actores de la IA deben aplicar enfoques sistemáticos de gestión de riesgos para mitigar, entre otros, los riesgos de seguridad y seguridad. Esto significa que los sistemas de IA no solo deben ser eficaces en sus tareas previstas, sino también resistentes a manipulaciones, fallos y usos indebidos.
Responsabilidad
Los actores de la IA deben ser responsables del correcto funcionamiento de los sistemas de IA y del respeto a los principios mencionados anteriormente, basándose en sus roles, el contexto y de manera coherente con el estado del arte. Esto implica una obligación de rendir cuentas no solo por la eficacia de los sistemas de IA, sino también por sus impactos éticos y sociales.
Gobiernos, organizaciones internacionales, la sociedad civil y las empresas están trabajando cada vez más en el desarrollo de marcos, guías, mejores prácticas y otros mecanismos para habilitar y verificar el desarrollo, despliegue y uso de IA confiable. La IA confiable, por lo tanto, no es solo un ideal, sino una meta práctica y alcanzable, basada en principios sólidos y una implementación cuidadosa.
Hallazgos sobre los marcos de gestión de riesgos de IA
El informe de la OCDE sobre "Puntos de Referencia Comunes para Promover la Interoperabilidad en la Gestión de Riesgos de IA" aporta hallazgos que son cruciales para comprender cómo se pueden alinear y mejorar los esfuerzos globales en la gestión de riesgos de IA. A continuación, se resumen los aspectos más destacados del informe:
Alineación general en los enfoques
Uno de los hallazgos clave es que, a pesar de las diferencias en terminología, secuencia de pasos y público objetivo, hay una alineación general en los enfoques de gestión de riesgos de IA. Esto indica que hay una comprensión compartida de los elementos fundamentales de la gestión de riesgos de IA, lo que facilita la colaboración y la armonización entre diferentes marcos y jurisdicciones.
Diferencias en la función “GOVERN”
El informe destaca diferencias significativas en cómo los diferentes marcos abordan la función “GOVERN”. Algunos marcos, como los de NIST e ISO, incluyen explícitamente actividades de gobernanza bajo este término, mientras que otros marcos distribuyen estas actividades a lo largo del proceso de gestión de riesgos o las omiten. La gobernanza efectiva es crucial para asegurar que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de manera ética y responsable, y estas diferencias en la gobernanza pueden tener implicaciones importantes en la implementación y eficacia de los marcos.
Impacto en diversos aspectos de la IA
Los marcos varían también en cómo abordan aspectos específicos de la IA. Por ejemplo, algunos se enfocan en riesgos asociados con relaciones comerciales, otros en impactos organizacionales, y otros en daños a personas, organizaciones y ecosistemas. Esta diversidad refleja la complejidad y la amplitud de aplicaciones de la IA, y subraya la necesidad de enfoques de gestión de riesgos que sean suficientemente flexibles para adaptarse a una variedad de contextos y usos.
Necesidad de interoperabilidad
El informe concluye que para desarrollar sistemas de IA confiables y efectivos, es necesario identificar y tratar los riesgos de la IA de manera coherente. La interoperabilidad entre los marcos emergentes es deseable para aumentar la eficiencia y reducir los costos de cumplimiento y ejecución. Esto implica que los marcos de gestión de riesgos deben ser lo suficientemente flexibles para trabajar juntos, permitiendo un enfoque más unificado y cohesivo en la gestión de riesgos de IA a nivel global.
OCDE subrayan la importancia de la interoperabilidad y la coherencia en los marcos de gestión de riesgos de IA. Existe un terreno común significativo que puede servir como base para esfuerzos colaborativos y armonizados en la gestión de riesgos de IA.
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Diferencias significativas en cómo los diferentes marcos abordan la función “GOVERN”
El análisis de cómo diferentes marcos de gestión de riesgos de IA abordan la función “GOVERN” revela variaciones significativas, particularmente entre los frameworks de NIST, ISO y otros como AIDA y EU AIA. Estas diferencias reflejan distintos enfoques y prioridades en la gobernanza de los sistemas de IA, lo que tiene implicaciones importantes para su implementación y eficacia.
NIST (National Institute of Standards and Technology)
El marco de NIST integra explícitamente actividades de gobernanza dentro de su estructura. Esto implica un énfasis en la supervisión continua, la responsabilidad y la transparencia a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA. La gobernanza en el marco de NIST se orienta hacia la seguridad y la privacidad, asegurando que los sistemas de IA sean robustos contra amenazas y vulnerabilidades. Este enfoque promueve una gestión de riesgos proactiva y una responsabilidad clara en todas las etapas del desarrollo y la implementación de la IA.
ISO (Organización Internacional de Normalización)
Similar al marco de NIST, ISO también incluye de manera explícita actividades de gobernanza en su estructura. Los estándares de ISO para la gestión de riesgos de IA se centran en la calidad, seguridad y eficiencia, proporcionando un conjunto de prácticas y directrices para garantizar que los sistemas de IA sean fiables y éticos. La gobernanza en el marco de ISO abarca la implementación de procesos estandarizados y la adhesión a normativas internacionales, lo que facilita la coherencia y la interoperabilidad a nivel global.
Otros Marcos (AIDA, EU AIA)
En contraste, marcos como AIDA (Artificial Intelligence Development Alliance) y EU AIA (European Union Artificial Intelligence Act) pueden distribuir actividades de gobernanza a lo largo del proceso de gestión de riesgos o no enfatizarlas explícitamente como un componente separado. Por ejemplo, AIDA se enfoca en el desarrollo ético y responsable de la IA, integrando consideraciones de gobernanza en aspectos como la transparencia, la equidad y el respeto por los derechos humanos. El EU AIA, por su parte, adopta un enfoque más regulativo, centrado en la conformidad con las normativas de la Unión Europea, pero sin especificar un componente de gobernanza independiente.
Estas diferencias en la función “GOVERN” entre los marcos reflejan distintos énfasis en aspectos como la seguridad, la ética, la transparencia y la conformidad normativa. La efectividad de la gobernanza en la gestión de riesgos de IA depende tanto de la claridad de estas directrices como de su adaptabilidad y aplicabilidad en diversos contextos y jurisdicciones.
Pasos recomendados por la OCDE
La OCDE, en su informe sobre la gestión de riesgos en la IA, destaca la importancia de una implementación efectiva de prácticas de diligencia debida. Estos pasos, simultáneos e iterativos, abogan por un enfoque proactivo y reactivo. Su aplicación asegura que la IA no solo sea innovadora y eficiente, sino también ética, transparente y responsable.
A continuación, se detallan estos pasos, ofreciendo orientación práctica sobre cómo llevarlos a cabo:
Integrar RBC en políticas y sistemas de gestión
Las organizaciones deben integrar firmemente los principios de Conducta Empresarial Responsable (RBC) en el núcleo de sus estrategias corporativas y sistemas operativos. Esto va más allá de una mera declaración de intenciones; requiere una revisión y adaptación constantes de políticas y procedimientos para asegurar que las decisiones y actividades de la empresa reflejen estos valores. Implica también un compromiso genuino de la alta dirección y la promoción de una cultura organizativa que priorice la responsabilidad social y ética en todas las operaciones.
Cómo Hacerlo: Las empresas deben comenzar integrando principios de conducta empresarial responsable en sus políticas y sistemas de gestión. Esto implica revisar y actualizar regularmente las políticas corporativas para reflejar los valores de RBC. Es crucial involucrar a todos los niveles de la organización en este proceso, desde la alta dirección hasta los empleados operativos, asegurándose de que los principios de RBC sean entendidos y adoptados en toda la empresa.
Orientación Práctica: Realizar talleres y formaciones sobre RBC, establecer un comité de ética dedicado y desarrollar un código de conducta claro son pasos efectivos para lograr esta integración.
Identificar y evaluar impactos adversos
Las empresas deben realizar una identificación proactiva y una evaluación exhaustiva de los posibles impactos negativos de sus operaciones. Esto abarca una amplia gama de áreas, incluyendo, pero no limitándose a, los derechos humanos, el medio ambiente y la gobernanza corporativa. Este proceso requiere no solo un análisis interno detallado, sino también la consideración de las percepciones y preocupaciones de los stakeholders externos. La evaluación debe ser un proceso continuo que refleje los cambios en las operaciones de la empresa y en el entorno en el que opera.
Cómo Hacerlo: Las empresas necesitan identificar proactivamente los riesgos e impactos adversos de sus operaciones en aspectos como los derechos humanos, el medio ambiente y la gobernanza. Esto incluye llevar a cabo evaluaciones de riesgo regulares y comprensivas, tanto internas como externas.
Orientación Práctica: Utilizar herramientas de evaluación de riesgos, realizar auditorías internas y externas, y consultar con expertos y partes interesadas son formas eficaces de identificar y evaluar estos impactos.
Detener, prevenir o mitigar impactos adversos
Tras la identificación y evaluación de riesgos, es esencial que las empresas desarrollen y apliquen estrategias efectivas para detener, prevenir o mitigar estos impactos. Esto significa tomar medidas que sean proporcionales a la gravedad y probabilidad de los impactos, y que puedan variar desde cambios en los procesos de producción hasta iniciativas de responsabilidad social corporativa. La clave está en la adaptabilidad y la respuesta rápida a los riesgos identificados.
Cómo Hacerlo: Tras identificar los impactos adversos, es fundamental implementar estrategias para detener, prevenir o mitigar estos efectos. Esto puede incluir la modificación de procesos operativos, la inversión en tecnologías más seguras o la formación de empleados en prácticas responsables.
Orientación Práctica: Establecer un plan de acción claro, con objetivos específicos y plazos definidos, ayuda a garantizar una respuesta efectiva. La colaboración con otras empresas y organizaciones también puede ser valiosa para compartir mejores prácticas y recursos.
Realizar un seguimiento de la implementación
Una gestión de riesgos efectiva requiere un seguimiento y una revisión constantes. Las empresas deben establecer sistemas robustos para monitorear la implementación de sus estrategias de gestión de riesgos, evaluando su eficacia y realizando ajustes según sea necesario. Esto implica no solo la recopilación y análisis de datos relevantes, sino también la creación de un feedback loop que permita la mejora continua.
Cómo Hacerlo: Monitorear la implementación de estas estrategias es vital para evaluar su efectividad y hacer ajustes cuando sea necesario. Esto incluye el seguimiento regular del progreso y la revisión de las estrategias en función de los resultados obtenidos.
Orientación Práctica: Implementar sistemas de seguimiento y reporte, como dashboards y KPIs (Indicadores Clave de Rendimiento), facilita este proceso. La retroalimentación de los empleados y las partes interesadas también es crucial para mejorar continuamente las estrategias de gestión de riesgos.
Comunicar sobre esfuerzos de diligencia debida
La comunicación transparente y honesta es fundamental. Las empresas deben informar regularmente a todas las partes interesadas, incluidos empleados, clientes, inversores y la comunidad en general, sobre sus esfuerzos y progresos en la implementación de prácticas de diligencia debida. Esto incluye tanto los éxitos como los desafíos, y debe hacerse de manera que sea accesible y comprensible para un público amplio.
Cómo Hacerlo: La comunicación transparente sobre los esfuerzos y progresos en la diligencia debida es esencial. Esto implica informar a todas las partes interesadas, incluidos los empleados, clientes, inversores y el público en general, sobre las acciones tomadas y los resultados obtenidos.
Orientación Práctica: El uso de informes anuales, comunicados de prensa, redes sociales y reuniones con partes interesadas son medios efectivos para comunicar estos esfuerzos.
Proporcionar o cooperar en la remediación
Es vital que las empresas estén dispuestas a ofrecer soluciones o cooperar en la remediación de cualquier impacto adverso causado por sus operaciones. Esto puede implicar desde compensaciones financieras hasta esfuerzos de reparación o reconstrucción en comunidades afectadas. La cooperación y la colaboración con otras entidades, como organizaciones no gubernamentales o agencias gubernamentales, pueden ser clave para lograr una remediación efectiva.
Cómo Hacerlo: Las empresas deben estar preparadas para ofrecer remedios o cooperar en la remediación de los impactos adversos causados. Esto puede implicar compensaciones, reconstrucciones o cambios en las prácticas operativas.
Orientación Práctica: Establecer un mecanismo de quejas y respuesta, y trabajar en colaboración
Conclusión
En la evaluación comparativa de los diversos marcos de gestión de riesgos, el informe identifica una consistencia notable entre el Marco de Interoperabilidad de alto nivel y los variados marcos de gestión de riesgos existentes en el ámbito de la inteligencia artificial.
Si bien existe una alineación en los enfoques generales de gestión de riesgos en IA, se observan divergencias significativas en los niveles superiores de estos marcos.
Estas discrepancias se centran principalmente en cómo cada marco interpreta y aplica la función de gobernanza (GOVERN). La variedad en los enfoques de gobernanza puede atribuirse a los distintos objetivos y ámbitos de aplicación de cada marco.
Por ejemplo, la Guía de Diligencia Debida (DDG) de la OCDE pone énfasis en los riesgos relacionados con las relaciones comerciales y recomienda estrategias de mitigación en la venta y distribución de bienes. Por otro lado, la norma ISO 31000 se enfoca en evaluar los riesgos y los impactos organizacionales de manera más específica.
A diferencia, el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST (NIST AI RMF) abarca una gama más amplia, incluyendo daños potenciales a individuos, organizaciones y ecosistemas.
En cuanto a la Unión Europea, tanto la AIA (Acta de Inteligencia Artificial) como AIDA (Artificial Intelligence Development Alliance) adoptan un enfoque centrado en la seguridad de los productos en su gestión de riesgos.
Finalmente, IEEE 7000-21 destaca por su enfoque en la integración de consideraciones éticas y los puntos de vista de los stakeholders en el diseño de productos y servicios, reflejando un compromiso con los valores en la creación de tecnología de IA.
Estas diferencias reflejan la diversidad y complejidad del campo de la IA y subrayan la importancia de una estrategia de gobernanza flexible y adaptable que pueda atender a las necesidades específicas de cada contexto de aplicación.
Memorando explicativo sobre la definición actualizada de la OCDE de sistema de IA (Mar 2024)
En noviembre de 2023, los países miembros de la OCDE aprobaron una versión revisada de la definición de sistema de IA de la Organización.
Este documento contiene propuestas de aclaraciones a la definición de un sistema de IA contenida en la Recomendación de la OCDE sobre IA de 2019 (los “Principios de IA”) para respaldar su continua relevancia y solidez técnica.
El objetivo de la definición de sistema de IA en la Recomendación de la OCDE es articular lo que se considera un sistema de IA, a los efectos de la recomendación.
Definición: “Un sistema de IA es un sistema basado en máquinas que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de los datos de entrada que recibe, cómo generar salidas como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales. Los diferentes sistemas de IA varían en sus niveles de autonomía y adaptabilidad después de su despliegue.”
La OCDE enfatiza que su definición tiene como objetivo ser flexible y se basa en una comprensión amplia de la IA. Se alienta a los actores que utilicen esta definición a ejercer juicio sobre su alcance relevante, dependiendo del contexto en el que se utilice.
Incluye las siguientes explicaciones ampliadas:
Origen Humano de la IA: Este concepto subraya que detrás de cada sistema de inteligencia artificial existe una base de intenciones y objetivos humanos, abarcando desde aquellos claramente definidos hasta aquellos más sutiles o implícitos. Reconoce que, aunque un sistema de IA puede operar con un grado significativo de independencia, sus fundamentos, propósitos y limitaciones son trazados por sus creadores humanos, enfatizando la importancia de la responsabilidad y la ética en el desarrollo de la IA.
Autonomía en la IA: Refleja la habilidad de los sistemas de inteligencia artificial para tomar decisiones y ejecutar tareas sin intervención humana directa, basándose en las instrucciones y parámetros definidos por sus desarrolladores. Esta capacidad para actuar independientemente resalta tanto el potencial de la IA para mejorar eficiencias y descubrimientos como la necesidad de establecer marcos de control y supervisión adecuados para asegurar su alineación con los objetivos y valores humanos.
Adaptabilidad de la IA: Destaca la facultad de los sistemas de IA para aprender de las interacciones con su entorno y, en consecuencia, modificar sus comportamientos o estrategias. Esta adaptabilidad permite que la IA evolucione en respuesta a nuevas informaciones o cambios en su entorno operativo, mejorando su eficacia y aplicabilidad en diversas situaciones. La capacidad de adaptación es fundamental para el avance y la innovación en la tecnología de IA, promoviendo sistemas más inteligentes y versátiles.
Principios de la IA de la OCDE: Subrayan la importancia del control humano, la autonomía y la supervisión ética en la creación y aplicación de tecnologías de inteligencia artificial. Estos principios guían la implementación de la IA de manera que se promueva su desarrollo responsable, asegurando que las decisiones y acciones de los sistemas de IA se alineen con los valores éticos y sociales, y que haya mecanismos de rendición de cuentas claros.
Objetivos del Sistema de IA: Abarca la gama de propósitos para los cuales los sistemas de IA son diseñados, desde objetivos explícitamente programados hasta aquellos inferidos de los datos con los que son entrenados, así como aquellos que pueden evolucionar con el tiempo a través de la interacción continua con su entorno. Este aspecto subraya la flexibilidad y la diversidad de aplicaciones de la IA, así como la complejidad de entender y predecir su comportamiento a largo plazo.
Entorno/Contexto para la IA: Refiere al espacio operativo dentro del cual un sistema de IA realiza sus funciones, que está definido y constantemente influenciado por una variedad de datos y acciones. Este entorno puede variar enormemente dependiendo de la aplicación específica de la IA, desde entornos digitales hasta interacciones en el mundo real, y juega un papel crucial en la determinación de cómo la IA interpreta y responde a diferentes situaciones.
Entrada a los Sistemas de IA: Comprende los datos y la información que se proporcionan a un sistema de IA para su desarrollo y operación. Esta entrada puede incluir desde datos estructurados hasta información no estructurada, como imágenes o texto libre, y es fundamental para la capacidad de la IA de aprender, adaptarse y realizar tareas específicas. La calidad y la relevancia de estas entradas son determinantes cruciales para el rendimiento del sistema de IA.
Construcción de Sistemas de IA: Se refiere al proceso de desarrollo de sistemas de inteligencia artificial mediante la combinación de modelos y algoritmos, que pueden basarse en enfoques de aprendizaje automático, conocimientos previos codificados, o una mezcla de ambos. Este proceso implica la selección de técnicas adecuadas, el entrenamiento de modelos con datos relevantes y la iteración continua para mejorar la precisión y la eficacia del sistema.
Modelos de IA: Son el núcleo de los sistemas de inteligencia artificial, responsables de procesar las entradas y generar las salidas. Estos modelos pueden ser diseñados para mantenerse estáticos después de su despliegue o para adaptarse y aprender de nuevas informaciones a través del tiempo, lo que permite una amplia gama de aplicaciones, desde tareas altamente especializadas hasta sistemas que evolucionan y responden a cambios en su entorno.
Salida de los Sistemas de IA: Incluye las acciones, decisiones, recomendaciones y contenido generado por los sistemas de IA, que pueden variar en complejidad y autonomía. Las salidas reflejan la capacidad de la IA para interpretar datos, tomar decisiones basadas en análisis y, en algunos casos, aprender de los resultados de sus acciones, demostrando la versatilidad y el potencial transformador de la tecnología de IA en una amplia gama de sectores y aplicaciones.
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