La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza omnipresente en nuestras vidas, lo que hace que garantizar su desarrollo ético sea una prioridad crucial. Este campo emergente busca asegurar que la IA se implemente y utilice de manera responsable, abordando preocupaciones clave como la privacidad de los datos, la confiabilidad algorítmica y la equidad.
Ética en la Logística
En la industria de la logística, la ética desempeña un papel fundamental. Alberto Oltra, CEO de DHL Global Forwarding en Sudamérica, explica: «En la logística, la ética es crucial para abordar las preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos y la confiabilidad algorítmica en la optimización de rutas. Esto nos asegura de un uso ético de las plataformas de IA por parte de los usuarios y una implementación responsable con seguridad, equidad y transparencia en las operaciones de la cadena de suministro».
Protección de Datos y Cumplimiento
Los estándares de ética de la IA enfatizarán en la importancia de medidas sólidas de protección de datos para salvaguardar la información del cliente y los datos confidenciales. Oltra señala que «las regulaciones de cumplimiento de las empresas para los empleados ya existen desde hace décadas, sin embargo, será necesario crear modificaciones a estas regulaciones para ampliar la inclusión de abordar el uso de los datos de la empresa que cumplan con las normas cuando se trata de integraciones de IA con herramientas de colaboración o portales de la empresa».
Responsabilidad Compartida
No solo recae en las empresas la responsabilidad de garantizar un uso ético de la IA. Los usuarios finales también deben apegarse a un comportamiento ético, como evitar la creación y publicación de contenido falso o engañoso. Oltra enfatiza: «En logística, el acceso de los empleados a datos de clientes, secretos comerciales y otra información confidencial de la empresa que se puede utilizar para crear algoritmos, crea un espacio donde podría surgir la posibilidad de un comportamiento no conforme. La implementación de medidas sólidas para asegurar el procesamiento y la accesibilidad de los datos es un área de creciente necesidad».
Hacia una IA Explicable y Confiable
Para lograr una IA sencilla y segura, se habla de una IA explicable y confiable, que pueda rastrear los algoritmos hasta los datos en los que se basan y encontrar la cadena lógica de asociación a partir de datos seguros y confiables. Oltra explica: «La IA explicable puede ofrecer información sobre los factores que influyen en las previsiones de demanda, lo que permite una mejor toma de decisiones y rendición de cuentas. La explicabilidad de esos resultados se encuentra en el procesamiento de los datos de los consumidores, que, si se alteran, hacen que el resultado no sea confiable. Aquí vemos un énfasis en la importancia de la seguridad de los datos y la protección contra las ciberamenazas o la piratería».
Democratizando la IA
La democratización de la IA implica hacer que las tecnologías de IA sean accesibles, asequibles y fáciles de usar para una gama más amplia de personas y organizaciones, independientemente de su experiencia técnica o recursos financieros. Esto incluye proporcionar herramientas y plataformas accesibles, ofrecer modelos de precios asequibles, brindar oportunidades de educación y capacitación, fomentar la colaboración comunitaria y enfatizar las consideraciones éticas en el desarrollo y la implementación de la IA.
