La IA se está convirtiendo en una herramienta clave para las empresas para generar valor compartido, pero requiere evolucionar a un enfoque que, desde el diseño, permita a todos los usuarios beneficiarse de las oportunidades que ofrece la tecnología. Sin duda, el futuro de una IA responsable e inclusiva va a depender de la capacidad de diseñar modelos centrados en las necesidades de las personas.
En línea con el trabajo ya realizado durante la primera edición del 'LabS IA: Responsable e Inclusiva', desde Fundación SERES y everis hemos lanzado el 'LabS de IA: Diseño de Servicios IA para las personas'.
En esta segunda edición 2021-2022 nos centramos en ayudar a las organizaciones a definir servicios que embeban la IA desde un uso responsable e inclusivo. Una oportunidad para conocer las pautas de las estrategias de IA y el prototipado de aplicaciones con enfoque human centric que pretende servir como marco de inspiración y apoyo para que desde las empresas podáis desarrollar vuestros propios servicios de IA.
Lucila García, Subdirectora General en Fundación SERES centró la apertura de esta nueva edición en poner en el punto de enfoque a la persona en todos los aspectos de la empresa, lo que puede ayudar a identificar las necesidades de los clientes.
Por su parte, David Pereira Paz, Head of Data & Intelligence en Everis Europa expresó que se trata de un laboratorio que pone en el foco la clave de lo que es el nuevo paradigma, el digital inteligente y como este repercute en la transformación digital de las compañías.
Según David, con este LabS, la pregunta '¿qué puede hacer la inteligencia artificial por mi empresa?' pasa a ser '¿qué puede hacer mi empresa a través de la IA para diseñar productos y servicios destinados a mejorar la vida de las personas. La regulación de la Unión Europea sin duda ayudará a ver este tema como una oportunidad y no como un límite para el desarrollo de las empresas.
Seguidamente, Maria Teresa Hidalgo, Head of AI Strategy & AI Ethics en Everis y Andrea Cornavaca, Lead AI Strategist en Everis presentaron el marco de trabajo del LabS y los avances en el marco regulatorio UE y sus consecuencias en las empresas.
La creación de un mindset sobre lo digital es cada vez más exigente de cara al servicio (conocimiento del cliente, anticipación de los gustos y necesidades de los clientes, ofrecer facilidades, protección de datos) lo que se puede transformar en una mayor competitividad. Con esto se genera no solo valor, sino un nivel de confianza, fuertemente supervisado por un marco regulatorio que trata de mantener un enfoque humanista que no sea restrictivo en un entorno de competitividad global. Este marco se centra en cómo es en el diseño donde se tiene un impacto responsable entre las decisiones automatizadas y las personas.La Unión Europea está llevando a cabo una regulación que impactará sobre el diseño como mecanismo para lograr sistemas más inclusivos. De esta forma, la inteligencia artificial será más fiable y por lo tanto se convertirá en una ventaja competitiva de cara a conseguir una mayor confianza por parte de los consumidores. Los objetivos de este marco regulatorio, y consecuentemente, del Laboratorio, son los siguientes:
- Promover equipos multidisciplinares.
- Fomentar la inclusividad desde la propia ideación de cualquier iniciativa de la inteligencia artificial.
- Acelerar la innovación.
- Generar experiencias diferenciales.
- Demostrar el valor de negocio de la inteligencia artificial.
Asimismo, Andrea Cornavaca, Lead AI Strategist en Everis compartió una clasificación de niveles de riesgo, teniendo en cuenta su relación con la salud y seguridad o derechos fundamentales de las personas.
Para finalizar la introducción al marco regulatorio se presentaron los principales pasos para que las empresas entren en acción e implementen una inteligencia artificial sostenible e inclusiva en sus estrategias:
- Definir la estrategia de IA en el presente contemplando estas regulaciones como clave para diferenciarse del resto de compañías y llevar a la propia a un estándar de calidad.
- Alinear a la organización, desde el nivel C hasta los equipos de desarrollo de IA, acerca del impacto y las oportunidades de la IA confiable.
- Evaluar las capacidades del stack tecnológico de IA para generar una IA de alta calidad a lo largo de su ciclo de vida.
- Identificar los procesos y las necesidades organizativas para implementar una IA de confianza.