Empresas tecnológicas, 5 estrategias para reducir los prejuicios hacia la IA

Los empresarios tecnológicos suelen oponerse a la adopción y el uso de la inteligencia artificial, dejando a un lado las ventajas de ésta.

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Los empresarios del sector tecnológico suelen albergar una serie de prejuicios contra la inteligencia artificial (IA): he aquí cinco estrategias para evitar sugerencias demasiado negativas sobre dicha tecnología.

Empresas tecnológicas, 5 estrategias para reducir los prejuicios hacia la IA

Los empresarios tecnológicos suelen oponerse a la adopción y el uso de la inteligencia artificial, que, sin embargo, empieza a generalizarse. He aquí, pues, cinco estrategias que pueden ayudar a las empresas a evitar los prejuicios que albergan contra la IA.

1. Hacer accesible la educación tecnológica

Los sistemas de IA son parciales y la tecnología suele seguir las opiniones de sus creadores. Aunque la sociedad ha cambiado considerablemente en el último medio siglo, las empresas siguen teniendo prejuicios subyacentes. Por lo tanto, es esencial que tomen medidas activas para obstaculizar y prevenir el desarrollo de prejuicios hacia la IA, y la mejor manera de hacerlo es hacer que la industria de la tecnología sea más accesible a un mayor número de personas.

Iniciativas como Girls Who Code, AI4ALL y otros programas educativos permiten a los niños desarrollar conocimientos e interés por la tecnología. Para reducir los prejuicios y hacer que la industria tecnológica sea más diversa, los líderes deben invertir en la educación de los jóvenes para que puedan desarrollar un interés en el campo y construir las habilidades que necesitan para seguir sus carreras. Las empresas tecnológicas también deberían centrarse en el sector de la educación, sobre todo sabiendo que esa inversión produce resultados a largo plazo.

2. Promover la diversificación en el entorno laboral

A pesar de las numerosas llamadas e invitaciones de los principales líderes del sector, el mundo de la tecnología sigue sin estar muy diversificado. La revista Harvard Business Review informó de que empresas líderes como Google sólo han aumentado ligeramente la diversidad entre los miembros de la plantilla.

Casi siete años después de haber empezado a promover la diversidad, la mayoría de las organizaciones tecnológicas más importantes están fracasando: las minorías sólo representan porcentajes de un dígito en el conjunto de la plantilla corporativa.

Por lo tanto, es crucial que las empresas aumenten la diversidad, ya que, con una plantilla más diversa, la IA se desarrollará con puntos de vista y perspectivas mucho más variados. La diversidad, además, debe extenderse a las altas esferas del liderazgo tecnológico.

3. Evaluación de los conjuntos de datos en el desarrollo de la IA

Para contrarrestar el sesgo, todo desarrollador de tecnología de IA debería dedicar tiempo a evaluar los conjuntos de datos con los que se creó el sistema. Esta evaluación debe realizarse en todas las fases de desarrollo, desde el diseño inicial hasta las pruebas finales.

La mejor manera de evaluar la IA con respecto a la parcialidad es hacer preguntas específicas. La FTC proporciona algunas directrices para determinar si la IA está en la trayectoria correcta, y para aclarar lo que está permitido (o prohibido) por la ley. Los desarrolladores deben cuestionarse a sí mismos y a la tecnología que están creando. Es imprescindible que los desarrolladores comprendan sus propios prejuicios, especialmente los inconscientes. Trabajar para eliminar los prejuicios no es un proceso lineal, ya que requerirá múltiples pasos de ida y vuelta.

4. Reevaluar periódicamente los sistemas para detectar sesgos hacia la IA

Las evaluaciones rigurosas no pueden detenerse en los conjuntos de datos. La tecnología crece y cambia a un ritmo extremadamente rápido y las estrategias, los sistemas e incluso los resultados deben reevaluarse a cada paso. Para revertir los sesgos ya presentes en la IA y prevenir el desarrollo de nuevos sesgos, las empresas deben comprobar su trabajo una y otra vez.

La inteligencia artificial puede aprender nuevos datos y, por tanto, desarrollar nuevos sesgos a medida que el sistema crece y cambia. Las empresas deben comprender el impacto que esto podría tener en sus sistemas y en las personas que utilizan su tecnología. El software de inteligencia artificial debe ser evaluado regularmente, especialmente desde la interfaz de cara al consumidor, para que se tengan en cuenta, se detecten y se eliminen los sesgos.

5. Ajustar y repetir el proceso

La tecnología nunca se ha desarrollado de forma lineal: lo mismo ocurre con la inteligencia artificial. Los datos, los procesos, los sistemas e incluso los bots tienen que adaptarse con el tiempo. La mejor manera de avanzar es adoptar un enfoque preventivo. De hecho, toda empresa debería auditar la IA periódicamente.

Para crear una tecnología que sirva a la humanidad en lugar de perjudicarla, debe construirse pensando en las personas. Este es un momento crucial en la tecnología, y es esencial que las empresas adopten un enfoque más humano de la IA, centrándose en la creación de sistemas libres de prejuicios.

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