La Inteligencia Artificial (IA) está experimentando un auge significativo. Analizamos el sesgo de información y su impacto en los negocios. Esto significa que la IA no toma en cuenta información y datos respecto a la raza, género, socioeconómicos entre otros, esto puede representar un riesgo para las empresas y sus usuarios.
El CEO de Nvidia recientemente advirtió que las empresas que no la incorporen en sus operaciones enfrentarán la extinción. No obstante, persisten obstáculos importantes, como sesgos de género, raza, socioeconómicos, y otros, que representan un riesgo sustancial para las empresas y sus áreas de actuación.
Encuesta sobre sesgo de información
Según datos de la encuesta titulada “Sesgo en los datos: el riesgo oculto de la inteligencia artificial” realizada por la empresa de software Progress, que tiene presencia en Latinoamérica, un 59% de las compañías en la región reconoce la existencia de sesgos de datos en sus organizaciones. Este dato es relevante debido a que un 69% de las organizaciones en Latinoamérica planea depender cada vez más de la inteligencia artificial en la toma de decisiones en los próximos años. Sin embargo, un 73% de los responsables de esta área en la región anticipa que el problema de sesgo de datos se agravará a medida que se incremente el uso de esta tecnología.
Francisco Larez, vicepresidente de Latinoamérica en Progress, explica que estos sesgos a menudo provienen de experiencias culturales y personales y son el resultado de una recolección de datos incompleta. Esto puede conducir a resultados inesperados y potencialmente perjudiciales. Larez enfatiza que estos sistemas se crean sin empatía y que las fallas en la recolección de datos pueden llevar a que se acepten como válidos datos que no reflejan la realidad, lo que podría incluso convertirse en un problema de discriminación.
¿Qué implican los errores de sesgo de información en la IA?
A pesar de los riesgos legales y financieros que pueden estar asociados con los sesgos en los datos para las empresas, el informe muestra una falta de comprensión sobre las implicaciones de esta tecnología, los procesos necesarios y los recursos requeridos para abordar el problema. De acuerdo con las cifras, el 75% de las empresas reconoce la necesidad de abordar el sesgo de datos, pero solo el 22% está tomando medidas y cuenta con un proceso de evaluación continuo. Además, el 51% considera que la falta de conciencia y la subestimación de los sesgos son obstáculos para abordar el problema.
Larez advierte que, si las organizaciones no abordan el sesgo de datos, podrían enfrentar consecuencias legales, de seguridad y de reputación irreparables a largo plazo. Recomienda que las compañías presten mayor atención al interés en la IA en todas sus áreas y establezcan un marco ético sólido mientras buscan una regulación más estricta a medida que aumenta la adopción de esta tecnología.
Recomendaciones para mejorar la IA
Ante este panorama, el especialista ofrece algunas recomendaciones para las empresas que buscan reducir los sesgos en la IA. En primer lugar, es crucial tomar conciencia de la existencia del problema y luego identificar las fuentes de información más adecuadas, asegurándose de que las muestras sean lo suficientemente representativas para evitar la discriminación. Además, se debe comprender que los sesgos son dinámicos y requieren una vigilancia constante de los datos que se incorporan en la herramienta. Por último, se plantea el dilema de cómo la adopción de la IA puede afectar al mercado laboral, promoviendo la necesidad de que los profesionales se dediquen a tareas más estratégicas del negocio en lugar de trabajos rutinarios.
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