La IA ha captado la atención de los altos directivos pese a los riesgos

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Inteligencia artificial - sin tamano estándar

Con la adopción generalizada de la IA en múltiples funciones empresariales y casos de uso, la necesidad de identificar los riesgos y diseñar estrategias y programas eficaces para abordarlos se ha convertido en un requisito empresarial fundamental. Los proveedores de tecnología deben comprometerse a generar confianza en los clientes.

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Con empresas de todos los sectores y regiones subiéndose al carro de la inteligencia artificial, incluida la GenAI, la IA ha ganado mucho impulso en los últimos años. Sin embargo, los CEO y CIO expresan poca confianza en la madurez de la comunidad de proveedores de tecnología para comprender los riesgos asociados con el uso de la IA. El IDC CEO Survey 2024 muestra que el 45% de los CEO siente que los proveedores de tecnología no comprenden completamente el potencial de riesgo de la IA. Alrededor de dos tercios de los CIO encuestados se hicieron eco de este sentimiento como parte de la reciente encuesta CIO Quick Poll de IDC.

En ausencia de una estrategia integral de mitigación de riesgos, las organizaciones tendrán dificultades para cosechar los verdaderos beneficios de la IA y aprovecharla con confianza para tomar sus decisiones comerciales. En tal escenario, los proveedores de tecnología pueden desempeñar un papel fundamental para respaldar y guiar sus esfuerzos. Pero primero, tendrán que construir credibilidad como expertos y asesores de IA de confianza centrándose en los siguientes factores críticos:

--Transparencia: Al crear transparencia en la forma en que se entrenan los modelos de IA y proporcionar información sobre el procesamiento y almacenamiento de datos, los proveedores pueden aumentar la confianza en sus soluciones. Reducir la opacidad de las operaciones del sistema de IA también ayudará a abordar las preocupaciones en torno al sesgo y la discriminación de los datos.

--Confianza: es necesario centrarse en la explicabilidad del proceso de toma de decisiones del modelo de IA para establecer la confianza en los resultados del sistema y aumentar la confianza del cliente para que pueda aprovecharlos en la toma de decisiones empresariales.

--Cumplimiento: otro aspecto crítico a tener en cuenta es el cumplimiento por parte del proveedor de tecnología de las normativas de seguridad y privacidad de los datos, así como de los mandatos ESG. Esto no solo abordará el requisito de cumplimiento normativo, sino que también reflejará el compromiso del proveedor con la promoción del bienestar social y el uso responsable de la IA.