¿Alguna vez pensaste cuál es el impacto que tiene la automatización en la vida diaria de los usuarios? Como otras estrategias relacionadas con lo digital, la automatización, brinda servicios útiles basándose en la inteligencia artificial.
Al extraer el valor de los datos a través de la tecnología de alta precisión, existen una serie de riesgos emergentes. Algunos de ellos pueden estar derivados del sesgo y la falta de garantías de privacidad. Seguí leyendo el blog para enterarte de cuáles son las principales problemáticas a la hora de implementar la automatización a tu empresa.
Impacto de la automatización en la organización
Uno de los principales enfoques para desarrollar modelos de negocios digitales es situar al cliente en el centro. Permite comprender mejor sus necesidades y así, desarrollar productos, servicios y experiencias de cliente adaptadas a sus requisitos, es decir, más satisfactorias.
Los expertos de Capgemini destacan lo importante que es la personalización para muchas industrias. Industrias como la salud o el comercio minorista se están esforzando por recopilar información sobre los clientes para desarrollar productos y servicios altamente personalizados.
Este tipo de iniciativas incluye información sobre estilos de vida, hábitos de desplazamiento y datos sensibles de los usuarios. En los próximos años las organizaciones deberán cambiar de enfoque para capturar toda la información con el consentimiento de los usuarios, ofreciendo diversos beneficios a cambio de que cedan sus datos y rindiendo cuentas de lo que harán con ellos.
La automatización en la actualidad
En los últimos cinco años se ha multiplicado por 4 el volumen de datos que se crean o replican en todo el mundo. Los motores de recomendaciones que se emplean en tiendas online, redes sociales y otros entornos generan burbujas de información que engloban a personas afines. Allí se difunden noticias y otros contenidos relacionados con sus intereses e ideologías, generando un sesgo de reconfirmación.
Según un informe de Gartner, se estima que en el año 2025 el 70% de las organizaciones habrá cambiado su enfoque de Big Data a Wide y Small Data. Lo cual traerá temáticas más acordes aún al algoritmo de búsquedas relacionadas. ¿En qué participan estas nuevas metodologías?
Wide Data
Consiste en relacionar fuentes de datos diferentes entre sí partiendo de una amplia gama, para llegar a un análisis significativo.
Small Data
El Small Data se refiere más bien a la recopilación y el análisis de conjuntos de datos procedentes de organizaciones individuales o basados en ejemplos individuales de resolución de problemas. Para conseguirlo se emplean técnicas como el autoaprendizaje, series de tiempo o datos sintéticos.
¿Qué implica adoptar un enfoque ético en la automatización?
Los datos sugieren que aquellas organizaciones con una amplia estrategia de ética de IA entrelazada en todas las unidades de negocio pueden tener una marcada ventaja competitiva.
Desarrolla un enfoque multifuncional y colaborativo: la IA ética requiere de un enfoque integral y un conjunto holístico de habilidades entre todas las partes que participan de su desarrollo.
Establece reglas para hacer operativa la disciplina de la ética de la IA: adoptar un enfoque holístico para incentivar, gestionar y gobernar soluciones de IA en todo el ciclo de vida de esta tecnología.
Amplía la colaboración más allá de la propia organización: identificar e implicar a socios tecnológicos clave centrados en la IA, académicos, startups y otros partners del ecosistema para establecer una “interoperabilidad ética”.
¿Por dónde empezar?
Para que las estrategias de automatización puedan perdurar y le generen confianza a los usuarios, es necesario contemplar una serie de pautas. Continúa leyendo el blog para conocer por dónde comenzar a implementarla.
Aumenta la urgencia por garantizar el cumplimiento con criterios éticos
Más de la mitad de las empresas apoyan públicamente los principios comunes para aplicar la ética en las tecnologías basadas en inteligencia artificial. La creación de una IA confiable es un imperativo empresarial y una expectativa de la sociedad, no solo una cuestión de compliance.
Avanza hacia una IA confiable
Es importante comenzar a aplicar la ética en la inteligencia artificial, el cambio comienza por uno mismo. Para ello es necesario desarrollar mecanismos éticos específicos para la inteligencia artificial y un proceso de auditoría y revisión para asegurarse de que se cumplen las directrices.
Aumenta la concienciación entre los ejecutivos
El 30% de los CEO son considerados como los máximos responsables de la ética en el uso de la inteligencia artificial. Los empleados consideran que los máximos responsables deben involucrarse directamente para integrar consideraciones éticas en la organización.
Implementa la ética de la IA
Es el momento de que las empresas se comprometan con la aplicación de la ética. Es fundamental poner en valor que las organizaciones que implementan una estrategia de ética de IA de amplio espectro, vinculada a todas las unidades de negocio, logran una clara ventaja competitiva de cara al futuro.
Relevancia de la privacidad
La privacidad cobra un papel sumamente importante en el nuevo paradigma de la automatización. Las personas necesitan la seguridad de que sus datos están en las manos correctas. Entérate cuáles son las soluciones que implican a la privacidad en un enfoque ético de la automatización
Crear herramientas de IA centradas en la privacidad
Almacenar y procesar los datos en los propios dispositivos asegura la privacidad pero requiere de enormes capacidades de computación y almacenamiento. Es por eso que trasladarse a una infraestructura TI permite mantener los datos al margen de la empresa, protegiendo mejor la privacidad de los usuarios.
Para recopilar información destinada a desarrollar modelos de IA útiles en industrias complejas los desafíos pasan por adoptar un enfoque basado en la nube. Esto debe complementarse con técnicas que permitan combinar datos anónimos en modelos más grandes sin que nadie pueda ver información que pueda conducir al usuario de origen.
Fomentar técnicas para ofrecer privacidad a los usuarios
Hay que fomentar las metodologías para evitar que cualquier intruso pueda realizar ingeniería inversa sobre los datos. Una de ellas es insertar registros falsos, haciendo que sólo el modelo de IA pueda filtrar ese “ruido”. El resultado final es frenar a los ciberdelincuentes o cualquier otro interesado en la identificación de los usuarios reales.
Por otro lado se encuentra la privacidad diferencial. Esta realiza cambios aleatorios en los datos en el punto donde se recopilan, es decir, en el dispositivo que los captura, antes de transmitirlos. Quien la utiliza no puede estar seguro de la veracidad y precisión de estos datos, sin embargo, podría reconstruir una imagen bastante precisa a nivel de grupo, que permitiría conocer con bastante precisión el comportamiento del usuario.
Los expertos creen que esta fórmula se popularizará en los próximos años, ofreciendo nuevas posibilidades a las organizaciones y respetando al máximo la privacidad de los usuarios.
Crear aplicaciones que preservan la privacidad
Los desarrolladores de aplicaciones y la fabricación de dispositivos están comenzando a abarcar la exploración de los datos disponibles, la obtención e información en base a los datos y la agregación de datos útiles, como la ubicación o la información meteorológica. Los investigadores afirman que si el cálculo de esta información se realiza total o parcialmente en el dispositivo se deben tener en cuenta las capacidades y restricciones a nivel técnico.
A medida que los riesgos cibernéticos aumentan y se vuelven más sofisticados, la privacidad debe formar parte del desarrollo de la IA desde sus primeras etapas, y no como un añadido posterior.
Recomendaciones para un enfoque ético
Establecer reglas que permitan un funcionamiento regular de ética en la IA requiere un enfoque holístico que ayude a gestionar y ordenar las soluciones de IA. En ASAP contamos con las herramientas necesarias y un equipo de software factory comprometido en el desarrollo adecuado de todos los servicios.
Para llevar a cabo un proyecto de automatización es fundamental ampliar la colaboración más allá de la propia organización, buscando conocimientos, apoyos y alianzas con socios tecnológicos clave y expertos. Contacta con nuestro grupo de expertos para conocer todo lo que tenemos para ofrecerte.