R. Bhattacharyya Resumen de viñetas:• Con la aprobación de la Ley de IA de la UE, estar al tanto de las cuestiones relacionadas con la IA y la ética será cada vez más importante para las organizaciones multinacionales.• La necesidad de personas que puedan ayudar a las organizaciones a adaptar los procesos de negocio para satisfacer Los requisitos éticos de la IA en evolución serán cada vez más urgentes. La Ley de IA de la UE es una legislación innovadora que se esfuerza por hacer que las organizaciones sean más responsables del uso que hacen de la inteligencia artificial. Clasifica los casos de uso por riesgo, estipula una mayor supervisión de los casos de uso de IA más riesgosos, prohíbe por completo ciertos casos de uso y requiere una mayor transparencia sobre el uso de la tecnología, además de muchos otros requisitos. Si bien estas nuevas obligaciones brindan protecciones muy necesarias para los consumidores, crean una mayor complejidad para las empresas que ya luchan por escalar su uso de la IA. Para cumplir con los requisitos descritos por la Ley de IA de la UE, las organizaciones que operan en Europa deben comenzar a diseñar una estrategia para mejorar la documentación y la supervisión de la tecnología de IA. Una máxima prioridad debería ser invertir en equipos que puedan navegar por el variado panorama regulatorio internacional de los mercados en los que operan. En el futuro previsible, las empresas se enfrentarán a un entorno compuesto por un mosaico de requisitos. No existen estándares globales para el uso de la IA, e incluso si los hubiera, su aplicación sería difícil. En ausencia de un acuerdo internacional amplio, varios países y grupos multinacionales han intentado implementar algún tipo de estándares éticos. Estados Unidos emitió una Orden Ejecutiva para la IA, Canadá aprobó la Ley de Datos e Inteligencia Artificial, China aprobó las Normas Éticas para la GenAI, Corea emitió una Estrategia de Implementación para la IA Ética y Singapur lanzó un Marco Modelo, por nombrar algunos. Estar al tanto de estas leyes locales y regionales requerirá muchos recursos, pero es esencial para las empresas con operaciones que cruzan fronteras. Además, las organizaciones deben asegurarse de tener un conocimiento sólido de dónde y cómo utilizan la IA. Necesitan establecer un equipo centralizado que sea responsable del cumplimiento y la ética de la IA, incluida la gestión de los activos de la IA, la revisión y clasificación de aplicaciones, la gestión e identificación de fuentes de datos y el mantenimiento de pistas de auditoría de los modelos en uso. Todos estos pasos son esenciales para una buena gobernanza y un uso responsable de la IA; sin embargo, la tarea no es tan sencilla como parece. Con el tiempo, es posible que algunas líneas de negocio hayan adoptado software impulsado por IA por sí solas, sin el conocimiento de un equipo de TI centralizado. Los datos utilizados para el análisis pueden residir en silos; o puede que no esté adecuadamente etiquetado. Para ayudar con el desafío, están llegando al mercado herramientas que funcionan en múltiples plataformas para gestionar modelos de IA. Sin embargo, dado que las empresas ya enfrentan una brecha de habilidades en lo que respecta a experiencia en IA, necesitarán actuar rápidamente para mejorar las habilidades de los equipos internos y al mismo tiempo identificar expertos externos que los ayuden. Y, por último, aunque no se aborda específicamente en la Ley de IA de la UE, las organizaciones deberían evaluar su postura hacia otras cuestiones relacionadas con la IA y la ética. Por ejemplo, la cuestión de la infracción de los derechos de autor de los datos de formación sigue sin resolverse y podría tener un profundo impacto en determinadas industrias. Además, el procesamiento de IA requiere muchos recursos y puede afectar la huella de carbono y los objetivos de sostenibilidad de una organización. Estar al tanto de las cuestiones relacionadas con la IA y la ética será cada vez más importante. Además, es probable que las metas cambien cuando se mire más allá de las fronteras y con el paso del tiempo. Y si bien la industria ha hablado durante mucho tiempo de la falta de expertos en IA en ciencia de datos, ahora se necesitarán personas que puedan ayudar a las organizaciones a adaptar los procesos de negocio para cumplir con los requisitos éticos de la IA en evolución.

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