De la fusión de la inteligencia artificial con la computación en la nube nace el enfoque cloud IA, que permite que las organizaciones ganen eficiencia, flexibilidad y agilidad en sus operaciones y promuevan la innovación en todos sus niveles.
Ahora bien, más allá de las ventajas que aporta, esta fusión también plantea retos éticos, especialmente en lo que refiere a la confidencialidad de los registros y los sesgos algorítmicos.
¿Cómo pueden las empresas superar estos desafíos y promover un uso ético de la nube con IA incorporada? Te lo contamos en esta nota.
Cloud IA, definición y funcionamiento de la nube con inteligencia artificial incorporada
El término cloud IA hace referencia a la integración de tecnologías de inteligencia artificial con infraestructuras de computación en la nube.
Las plataformas cloud con inteligencia artificial incorporada ofrecen capacidades de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por ordenador y análisis predictivo, entre otros servicios que se alojan en la nube, interconectándose.
Gracias a esta imbricación, las organizaciones pueden aprovechar la agilidad y la flexibilidad que brinda el cloud computing y las capacidades de aprendizaje y toma de decisiones que proporciona la inteligencia artificial. De esta forma, optimizan su operatoria e impulsan la eficiencia.
4 tendencias para garantizar una gestión ética en la convergencia de la IA con el cloud computing
Más allá de las ventajas que integrar la inteligencia artificial en las soluciones de computación en la nube aporta, el uso de servicios de cloud IA plantea una serie de desafíos asociados a la privacidad y confidencialidad de la información y los sesgos de los algoritmos.
A continuación, exploramos algunas de las tendencias que configurarán el panorama de la ética en la adopción de una nube con inteligencia artificial en el futuro próximo.
Transparencia y explicabilidad
A medida que los sistemas de inteligencia artificial aumentan su complejidad, también se incrementa la necesidad de entender cómo llevan a cabo sus procesos decisorios.
Lejos de ser totalmente transparentes, los modelos de cloud IA a menudo operan como una black box, o caja negra. ¿Por qué decimos esto? Debido a que los usuarios pueden observar los resultados de los algoritmos, pero desconocen cómo funcionan y qué pasos siguen para arribar a sus conclusiones.
Frente a esta situación, las organizaciones están priorizando el desarrollo de sistemas de IA transparentes que ofrezcan claridad y expliquen sus decisiones.
La inteligencia artificial explicable o explainable artificial intelligence (XAI) es uno de los enfoques que mayor terreno está ganando.
Se trata de un conjunto de procesos y métodos que permite que los usuarios entiendan cómo razonan los algoritmos de aprendizaje automático y, en consecuencia, confíen en sus resultados y productos.
Al integrar funciones XAI en sus plataformas, los proveedores de servicios cloud fomentan la confianza y la responsabilidad, contribuyendo a la imparcialidad, la transparencia, la precisión y a que todas las partes interesadas comprendan cómo los algoritmos toman las decisiones.
Mitigación de sesgos
Abordar y reducir los sesgos de los algoritmos de inteligencia artificial es imprescindible para garantizar su funcionamiento ético.
Los sistemas entrenados con datos sesgados pueden perpetuar —e incluso incrementar— las desigualdades existentes. Es por este motivo que los servicios de cloud IA están incorporando medidas para identificar y eliminar los sesgos en los conjuntos de datos utilizados para entrenar sus modelos, con el objetivo de promover la equidad y la inclusión.
Por su parte, las organizaciones también toman medidas para mitigar los resultados imparciales. Lo hacen adoptando herramientas de auditoría de IA que permiten evaluar y rectificar los sesgos en sus modelos.
En línea con esto, los proveedores de servicios cloud ofrecen servicios que facilitan la evaluación de la imparcialidad de los modelos y la identificación de posibles fuentes de sesgo.
Todas estas iniciativas tienen como objetivo crear sistemas de inteligencia artificial que provean resultados equitativos para diversos grupos de usuarios, independientemente de variables como la etnia, el sexo o la situación socioeconómica.
Inteligencia artificial que preserva la privacidad
Las soluciones de inteligencia artificial a menudo implican el procesamiento de grandes cantidades de información sensible, lo que plantea cuestiones éticas asociadas a cómo se gestionan y almacenan estos datos. El aprendizaje federado y el cifrado homomórfico son dos de las técnicas que mayor terreno están ganando para dar respuesta a esta cuestión.
El aprendizaje federado es una metodología que permite que múltiples sistemas y dispositivos colaboren en el entrenamiento de un modelo de IA sin compartir datos sensibles.
En vez de recopilar la información en un único lugar para entrenar el algoritmo, este enfoque permite que los datos se mantengan en sus ubicaciones originales y que los sistemas y dispositivos involucrados únicamente compartan los parámetros del modelo.
Al ser una técnica que preserva la privacidad de los usuarios, las plataformas cloud la incorporan para que las organizaciones puedan aprovechar la IA sin comprometer la intimidad individual.
Por su parte, el cifrado homomórfico es una técnica de criptografía que brinda la posibilidad de realizar operaciones matemáticas sobre datos cifrados para obtener resultados también cifrados. Esto implica que los registros se pueden utilizar para ejecutar cálculos sin necesidad de desencriptarlos primero.
En la actualidad, los proveedores cloud están explorando formas de implementar el cifrado homomórfico en sus servicios de inteligencia, a fin de garantizar que los datos sigan siendo confidenciales durante todo el ciclo de vida del modelo de IA.
Responsabilidad y gobernanza
Mientras las aplicaciones de inteligencia artificial se generalizan, se incrementa la necesidad de contar con marcos que determinen su desarrollo y despliegue.
En este sentido, los responsables por la provisión de servicios en la nube están invirtiendo en estructuras de gobernanza que abarcan directrices éticas, normas de compliance y medidas de responsabilidad.
El diseño de estos lineamientos éticos tiene un claro objetivo: promover que las organizaciones se adhieran a ellos durante todo el ciclo de vida de la IA.
Para lograrlo, las plataformas cloud están integrando herramientas que facilitan el cumplimiento normativo y las normas éticas, como mecanismos de seguimiento y auditoría de los procesos de inteligencia artificial.
Las consideraciones éticas constituyen una cuestión central en el desarrollo del enfoque cloud IA. En los próximos meses, estas tendencias ayudarán a que las organizaciones puedan aprovechar al máximo el potencial de la nube con inteligencia artificial incorporada, mitigando el riesgo de sesgos y violaciones a la privacidad y promoviendo la transparencia y la responsabilidad. ¿Querés saber más sobre estos lineamientos? Mandanos un mensaje.
