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ALAN RAMÍREZ FLORES*. La Inteligencia Artificial mejora nuestras vidas de innumerables maneras, desde simplificar las compras a mejorar la experiencia en la atención de la salud. Para 2030, la IA podría generar un valor económico adicional a nivel global equivalente a 13 billones de dólares estadounidenses anuales.
Pero pese a que la IA genera tanto beneficios para los consumidores como valor para las empresas, también está causando una gran variedad de consecuencias no deseadas, muchas de ellas serias. Estos efectos en cadena aplican del mismo modo a la analítica avanzada como violaciones de la privacidad, discriminación, accidentes y manipulación de sistemas políticos.
Más preocupantes todavía son las consecuencias aún no conocidas o experimentadas. La posibilidad de repercusiones catastróficas es una realidad, como la pérdida de vidas humanas si un algoritmo realiza un cálculo erróneo, o riesgos para la seguridad nacional si un adversario envía información falsa a un sistema informático militar, además de desafíos significativos para las organizaciones, desde daño a la reputación y pérdida de ganancias hasta ofensivas reglamentarias, acusaciones penales y disminución de la confianza pública.
Debido a que la IA es una fuerza relativamente nueva en el mundo de los negocios, son pocos los líderes que analizan su percepción acerca de toda la variedad de riesgos organizacionales, sociales e individuales, o de desarrollar un conocimiento práctico de los factores asociados, que van desde los datos cargados en los sistemas de IA hasta la operación de modelos algorítmicos y las interacciones entre humanos y máquinas.
Como resultado, los ejecutivos suelen pasar por alto posibles riesgos o sobreestiman las capacidades de mitigación de riesgos de sus organizaciones. También es común para los líderes mezclar los riesgos de la IA con otros a cargo de especialistas en las organizaciones de TI y analytics.
Los líderes con intenciones de evitar, o al menos mitigar, las consecuencias no deseadas necesitan por un lado desarrollar sus habilidades de reconocimiento de patrones de riesgos, y por el otro involucrar a toda la organización y prepararla para asumir todo el poder y las responsabilidades asociadas a la IA.
Para lograr un avance real se necesita un abordaje multi-disciplinario que involucre a los líderes del equipo directivo y de toda la compañía, expertos en áreas desde legales y riesgo hasta TI, y gerentes capaces de garantizar la vigilancia en la línea de frente.
Cuando algo sale mal con la inteligencia artificial, y la causa raíz del problema sale a la luz, muchos parecen no sorprenderse. Visto en retrospectiva, parece inimaginable que nadie haya sido capaz de preverlo. Pero si consultamos a un grupo de ejecutivos bien posicionados acerca del próximo riesgo de IA en ver la luz, difícilmente logremos un nivel mínimo de consenso.
Para cambiar su postura de la retrospectiva a la perspectiva, los líderes necesitan conocer mejor los tipos de riesgos que están asumiendo, sus interdependencias, y las causas subyacentes. Considerar a IA como parte de la estrategia y gestión de negocios, y no como panacea a imperativos de agilidad y digitalización, podría generarnos más constancia y racionalidad acerca del empleo cuidadoso y selectivo de a IA.
*CEO de Coperva y autor de liderazgo para tod@s
