Capacitar a los talentos es clave para el uso ético de la IA en las empresas

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La IA ha demostrado tener un enorme potencial para transformar las empresas y mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones. Sin embargo, para aprovechar al máximo sus beneficios y evitar posibles riesgos, es crucial fomentar la capacitación de los colaboradores y adoptar un enfoque consciente y ético en su implementación.

Según una encuesta realizada por Edelman en 2021, el 73% de los encuestados a nivel global expresó preocupación por la falta de ética en el uso de la IA, y el 67% creía que las organizaciones deberían ser reguladas para garantizar un uso ético de la tecnología de IA. En tanto, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos señaló que? la inversión en investigación y desarrollo de IA desde 2019 superó los 40 mil millones de dólares; y que más del 50% de las empresas encuestadas en Europa ya han implementado sistemas de IA en sus operaciones.

“Cuando pensamos en un enfoque ético de la IA, debemos analizar y pensar en los sesgos que estarían presentes en la generación del algoritmo, hasta tener reglas claras sobre cómo se hará el reskill (recapacitación) de los/as colaboradores/as que ahora deban cambiar de tareas por el impacto de la IA en su día a día”, comenta Claudia Talavera, Managing Director de Experis, una marca de ManpowerGroup, especialista en la sección y reclutamiento de talentos IT.

En la aplicación de la IA en las empresas, Talavera comparte cinco pasos prioritarios para el uso ético y consciente de esta nueva herramienta:

  1. Fomentar una cultura ética: el primer paso para un uso consciente de la IA es establecer una cultura ética en toda la organización. Las empresas deben definir y comunicar claramente los valores y principios éticos que guiarán el uso de la IA. Esto implica tener políticas y procedimientos claros que protejan la privacidad de los datos, eviten el sesgo algorítmico y garanticen la transparencia en las decisiones automatizadas.
  2. Capacitar a los talentos de manera especial: las empresas deben invertir en programas de capacitación y desarrollo profesional para sus empleados, tanto en habilidades técnicas relacionadas con la IA como en comprensión de los aspectos éticos y legales asociados. Además, se deben promover espacios de diálogo y reflexión sobre los desafíos éticos de la IA, fomentando una mentalidad de responsabilidad y toma de decisiones éticas en todos los niveles de la organización.
  3. Garantizar la transparencia y explicar el funcionamiento: la opacidad de los algoritmos de IA puede generar preocupaciones en términos de confianza y responsabilidad. Es importante que las empresas se esfuercen por garantizar la transparencia y explicar claramente cómo funcionan los sistemas de IA. Esto implica utilizar algoritmos y modelos que sean interpretables y comprensibles, de modo que los resultados y las decisiones tomadas por la IA puedan ser rastreados y comprendidos por los expertos y los usuarios. Del mismo modo, es necesario tener un trabajo previo sobre los sesgos, para aprender a identificar los que pueda tener la IA producto de su programación, y así detectarlos y corregirlos.
  4. Considerar los impactos sociales y laborales: la implementación de la IA puede tener implicaciones sociales y laborales significativas. Las empresas deben considerar y evaluar cuidadosamente los posibles impactos en los colaboradores, los clientes y la sociedad en general. Es necesario anticipar y abordar las preocupaciones relacionadas con la automatización de tareas, la reestructuración de puestos de trabajo y la equidad en el acceso a la tecnología, adoptando medidas para mitigar los impactos negativos y maximizar los beneficios sociales.
  5. Evaluar de forma continua y adaptarse: la implementación de la IA es un proceso en constante evolución. Las empresas deben establecer mecanismos de evaluación y seguimiento continuo para identificar y abordar los posibles riesgos éticos y ajustar sus prácticas en consecuencia. Esto implica mantenerse actualizado sobre las mejores prácticas, las regulaciones y los estándares éticos emergentes en el campo de la IA, y estar dispuestos a realizar cambios y mejoras en el enfoque utilizado.

“El uso consciente de la IA en las empresas implica un trabajo en el corto y el largo plazo, pero hay que mirar el hoy para dejar reglas claras que sirvan en el futuro, cuando la IA esté mucho más evolucionada, y del mismo modo su uso”, concluyó Talavera.

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