A medida que la inteligencia artificial (IA) se vuelve cada vez más omnipresente en la industria logística, las empresas se enfrentan a una creciente presión normativa y social para garantizar un uso ético y responsable de esta tecnología. Según el CEO de DHL Global Forwarding en Sudamérica, Alberto Oltra, en los próximos cinco años, la logística y las cadenas de suministro se verán obligadas a adoptar marcos éticos de IA junto con las mejores prácticas para mitigar los riesgos y generar confianza con las partes interesadas.
En este contexto, es fundamental que las organizaciones aborden de manera proactiva los principales desafíos éticos relacionados con la implementación de la IA en sus operaciones. Estos son los 3 retos clave que deben enfrentar:
1. Sesgo Algorítmico
La industria logística enfrenta el desafío de abordar el sesgo algorítmico, que puede conducir a un trato injusto, ineficiencias y discriminación en las operaciones de la cadena de suministro. Esto puede ocurrir, por ejemplo, cuando los algoritmos públicos se alimentan de sanciones y eventos geopolíticos, lo que puede generar sesgos perjudiciales.
Las empresas deben implementar procesos rigurosos de revisión y auditoría de sus algoritmos para identificar y mitigar cualquier sesgo potencial.
Esto implica involucrar a expertos en ética y diversidad, así como adoptar enfoques de diseño inclusivo que garanticen que la IA refleje la equidad y la justicia.
2. Privacidad de Datos
La gestión de datos confidenciales dentro de las cadenas de suministro plantea dilemas éticos con respecto a la privacidad, la seguridad y la propiedad de los datos, especialmente cuando los sistemas de IA están involucrados en el procesamiento y análisis de información.
Para abordar este desafío, las empresas deben implementar sólidas políticas y controles de privacidad de datos, que incluyan el cifrado, la anonimización y la gestión del consentimiento de los titulares de los datos. Además, deben garantizar la transparencia sobre cómo se utilizan los datos y ofrecer a los individuos el control sobre sus propios datos.
3. Responsabilidad y Transparencia
Garantizar la rendición de cuentas y la transparencia en los procesos de toma de decisiones impulsados por la IA dentro de la logística requiere mecanismos claros para comprender, auditar y explicar el razonamiento detrás de las recomendaciones y acciones generadas por la IA.
Las empresas deben implementar sistemas de gobernanza de IA que incluyan comités de ética, auditorías regulares y la capacidad de explicar las decisiones de la IA. Esto ayudará a generar confianza entre los empleados, los clientes y la sociedad en general.
A medida que la adopción de la IA en la logística continúa acelerándose, es crucial que las empresas aborden proactivamente estos desafíos éticos clave. Al hacerlo, no solo mitigarán los riesgos, sino que también generarán confianza y legitimidad, posicionándose como líderes en la implementación responsable de la inteligencia artificial.
