IA responsable: 4 principios y mejores prácticas

65 % de los líderes se sienten poco preparados para gestionar eficazmente los riesgos relacionados con la IA. ¹ Desarrollar y escalar aplicaciones de IA con responsabilidad, confiabilidad y prácticas éticas en mente es esencial para construir una IA que funcione para todos.

Explore cuatro principios para el diseño de IA responsable (RAI) y recomiende mejores prácticas para lograrlos:

Guía paso a paso para una IA responsable

1. Implemente sistemas de IA con un enfoque en los usuarios humanos y sus experiencias. Asegúrese de que el diseño incorpore principios éticos y valores sociales para una mejor interacción del usuario.
2. Utilice un panel de IA responsable para monitorear diversas métricas, incluidas la retroalimentación y las tasas de error, garantizando la eficacia del sistema y la gestión de riesgos.
3. Examine cuidadosamente los datos de entrenamiento y los datos subyacentes para comprobar su precisión y representatividad. Aborde los sesgos y los resultados injustos para mejorar la ética de los datos y garantice que su política de IA imponga auditorías de equidad.
4. Comprenda las limitaciones de los modelos de aprendizaje automático y comuníquelas con claridad. Evite depender excesivamente de las correlaciones y reconozca el alcance de las capacidades de la IA generativa.
5. Implemente pruebas rigurosas dentro de los flujos de trabajo de IA, incluidas pruebas unitarias y de integración. La supervisión continua es esencial para la fiabilidad y precisión del sistema, incorporando consideraciones éticas en todo momento.
6. Realice un seguimiento continuo del rendimiento del sistema después de la implementación, evaluando las actualizaciones con respecto a la Ley de IA de la UE para el cumplimiento normativo y adaptándose a los principios de privacidad y seguridad. Alinee sus prácticas de monitoreo con los estándares de la política de IA que enfatizan la privacidad, la transparencia y la seguridad. Aborde tanto los problemas inmediatos como los de largo plazo, asegurando una adopción generalizada y la resistencia a ataques maliciosos.

1. Equidad

Las herramientas de IA se utilizan cada vez más en diversos procesos de toma de decisiones, como la contratación, los préstamos y el diagnóstico médico. Los sesgos introducidos en estos sistemas de toma de decisiones pueden tener efectos de gran alcance en el público y contribuir a la discriminación de diferentes grupos de personas.

Ejemplos de la vida real

Aquí hay tres ejemplos de sesgo de la IA en aplicaciones del mundo real:

• Sexismo en algoritmos de crédito: En 2019, hubo múltiples denuncias (incluida la del cofundador Steve Wozniak) de que el algoritmo de tarjetas de crédito de Apple discriminaba a las mujeres, ofreciendo límites de crédito diferentes según el género.
• Racismo y capacitismo en la contratación basada en IA: Según un informe reciente de Harvard Business School y Accenture, 27 millones de trabajadores en EE. UU. quedan filtrados y no pueden encontrar empleo debido a los sistemas de contratación automatizados y basados en IA. ² Estos “trabajadores ocultos” incluyen inmigrantes, refugiados y personas con discapacidades físicas.
• Racismo en el reconocimiento facial: Los investigadores descubrieron ³  que algunas tecnologías comerciales de reconocimiento facial, como las de Amazon o Microsoft, tenían poca precisión en mujeres de piel oscura, pero eran más precisas en hombres de piel clara (Figura 1).

Estas decisiones sesgadas pueden deberse al diseño del proyecto o a conjuntos de datos que reflejan sesgos del mundo real. Es fundamental eliminar estos sesgos para crear sistemas de IA robustos e inclusivos para todos.

Mejores prácticas para lograr la equidad

• Examine el conjunto de datos para comprobar si es una representación justa de la población.
• Analice las subpoblaciones del conjunto de datos para determinar si el modelo funciona igual de bien en los diferentes grupos.
• Diseñe modelos teniendo en cuenta la equidad y consulte con científicos sociales y otros expertos en la materia.
• Monitoree el modelo de aprendizaje automático de forma continua después de la implementación. Los modelos se desvían, por lo que pueden introducirse sesgos en el sistema con el tiempo.
• Integre puntos de referencia de equidad en su política de IA para una rendición de cuentas medible.

Tenemos un artículo completo sobre el sesgo de la IA y cómo corregirlo. Siéntase gratis de consultarlo. También puede leer nuestro artículo sobre la ética de la IA.

2. Privacidad

Los sistemas de IA suelen utilizar grandes conjuntos de datos, y estos conjuntos pueden contener información sensible sobre las personas. Esto hace que las soluciones de IA sean susceptibles a violaciones de datos y ataques de partes maliciosas que quieren obtener información sensible:

• Según el Identity Theft Resource Center, en 2021 hubo 1862 violaciones de datos, un 23 % más que el máximo histórico anterior de 2017.⁴

Las violaciones de datos causan pérdidas financieras y daños a la reputación de las empresas, y pueden poner en riesgo a las personas cuya información sensible se revela.

Ejemplo de la vida real

A principios de 2024, la autoridad de protección de datos de Italia multó a la ciudad de Trento con 50.000 €, la primera municipalidad italiana sancionada por violaciones de privacidad relacionadas con la IA. Trento había utilizado herramientas de IA en proyectos de vigilancia financiados por la UE que incluían cámaras, micrófonos y monitoreo de redes sociales, pero no logró anonimizar adecuadamente los datos personales y compartió información ilegalmente con terceros.

El organismo de control ordenó la eliminación de todos los datos recopilados, citando violaciones de transparencia y proporcionalidad en virtud del RGPD. Este caso refleja la creciente aplicación de las normas de privacidad relacionadas con la IA en Italia, tras medidas como la prohibición temporal de ChatGPT en 2023 y una multa contra OpenAI a finales de 2024.⁵

Mejores prácticas para garantizar la privacidad 

• Evalúe y clasifique los datos según su sensibilidad y monitoree los datos sensibles.
• Desarrolle una política de acceso y uso de datos dentro de la organización. Implemente el principio de mínimo privilegio

3. Seguridad y protección

La seguridad de un sistema de IA es fundamental para evitar que los atacantes interfieran con el sistema y cambien su comportamiento previsto. El creciente uso de la IA en áreas especialmente críticas de la sociedad puede introducir vulnerabilidades que pueden tener un impacto significativo en la seguridad pública.

Aplicar principios sólidos de seguridad durante el diseño del sistema ayuda a minimizar estas vulnerabilidades. Además, una política de IA sólida requiere modelado de amenazas, pruebas de penetración y equipos rojos.

Considere los siguientes ejemplos:

• Los investigadores han demostrado que pueden hacer que un coche autónomo circule por el carril contrario colocando pequeñas pegatinas en la carretera.

Estos ataques adversarios pueden incluir:

• Envenenamiento de datos mediante la inyección de datos engañosos en los conjuntos de datos de entrenamiento.
• Envenenamiento de modelos mediante el acceso y la manipulación de los modelos.

entre otros, para hacer que el modelo de IA actúe de formas no deseadas. A medida que evoluciona la tecnología de IA, los atacantes encontrarán nuevos métodos y se desarrollarán nuevas formas de defender los sistemas de IA.

Ejemplo de la vida real

España aprobó un proyecto de ley en línea con la Ley de IA de la UE que exige que todo el contenido generado por IA, como los deepfakes, esté claramente etiquetado, con el objetivo de reforzar la transparencia y proteger a los grupos vulnerables. La ley también prohíbe la manipulación subliminal mediante IA e impone multas elevadas por infracciones. La ley exige:

• Etiquetado: Todo el contenido generado por IA (por ejemplo, imágenes, vídeos y texto) debe estar claramente marcado como tal.
• Regulación de deepfakes: Los medios sintéticos deben revelar su origen artificial.
• Prohibición de la manipulación: Los sistemas de IA no pueden utilizar técnicas subliminales para explotar a los usuarios, especialmente a menores o personas vulnerables.

Una vez cometida la infracción, se espera que los proveedores de modelos paguen hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación global. Una nueva agencia nacional, AESIA, supervisará y hará cumplir el cumplimiento.

Esta ley refuerza los principios de transparencia y seguridad de la IA responsable al garantizar que los usuarios sepan cuándo interactúan con contenido sintético y al frenar la manipulación dañina.⁶

Mejores prácticas para lograr la seguridad

• Evalúe si un adversario tendría incentivos para atacar el sistema y las posibles consecuencias de dicho ataque.
• Cree un equipo rojo dentro de su organización que actúe como adversario para probar el sistema y detectar y mitigar vulnerabilidades.
• Siga las novedades en ataques de IA y seguridad de la IA. Es un área de investigación en curso, por lo que es importante mantenerse al día.

4. Transparencia

La transparencia, interpretabilidad o explicabilidad de los sistemas de IA es imprescindible en algunas industrias, como la salud y los seguros, en las que las empresas deben cumplir con los estándares del sector o las normativas gubernamentales. Sin embargo, poder interpretar por qué los modelos de IA generan resultados específicos es importante para que todas las empresas y usuarios puedan comprender y confiar en los sistemas de IA.

Un sistema de IA transparente puede ayudar a las empresas a:

• Explicar y defender decisiones críticas para el negocio,
• Crear escenarios hipotéticos,
• Garantizar que los modelos funcionen según lo previsto,
• Garantizar la rendición de cuentas en caso de resultados no deseados.

Ejemplo de la vida real

Clearview IA, una empresa estadounidense de reconocimiento facial, creó una base de datos de más de 30 mil millones de imágenes extraídas de Internet para identificar a personas para las fuerzas del orden y clientes privados. La Autoridad de Protección de Datos de los Países Bajos la multó con 30.5 millones de euros por violar los principios de privacidad y transparencia del RGPD, tales como:

• Sin consentimiento: Recopiló datos biométricos (rasgos faciales) sin el conocimiento ni el permiso de los usuarios.
• Falta de transparencia: No se informó a las personas de que sus imágenes se utilizaron ni de cómo se procesaron.
• Datos sensibles: La base de datos incluía imágenes de menores.
• Incumplimiento: Operó en la UE sin un representante local ni una base de datos lícita.⁷

Casos de uso

La IA explicable puede ayudar a generar transparencia y confianza en los procesos de toma de decisiones en diversos sectores, como: 

• Salud ayudando a los médicos a comprender la lógica detrás de los diagnósticos de enfermedades y las sugerencias de tratamiento de la IA. 
• Finanzas proporcionando transparencia y fomentando la confianza entre las partes interesadas en la detección de fraudes y el asesoramiento en inversiones. 
• Automoción ayudando a aclarar los procesos de toma de decisiones en los vehículos autónomos, mejorando la seguridad y la fiabilidad. 
• Marketing y ventas haciendo que los conocimientos impulsados por IA para la segmentación de clientes, la previsión de ventas y la segmentación de anuncios sean transparentes, apoyando las decisiones estratégicas. 
• Ciberseguridad explicando el razonamiento detrás de la detección de amenazas de la IA, mejorando la gestión de la ciberseguridad. 

Mejores prácticas para garantizar la transparencia

• Utilice un pequeño conjunto de entradas que sea necesario para el rendimiento deseado del modelo. Esto puede facilitar la identificación precisa de dónde proviene la correlación o la causalidad entre variables.
• Dé prioridad a los métodos de IA explicable sobre los modelos que son difíciles de interpretar (es decir, modelos de caja negra).
• Comente el nivel requerido de interpretabilidad con expertos del dominio y partes interesadas.

Nuevo pilar: IA verde

La IA verde se centra en reducir el impacto ambiental de los sistemas de IA. Entrenar y ejecutar modelos de IA requiere una potencia computacional significativa, lo que conlleva un alto consumo de energía. Esto puede aumentar tanto los costes como las emisiones de carbono.

A medida que crece la adopción de la IA, la eficiencia energética cobra más importancia. Las empresas están empezando a optimizar la forma en que se construyen, entrenan e implementan los modelos para reducir el uso de recursos manteniendo el rendimiento.

Un enfoque de IA verde puede ayudar a las empresas a:

• Reducir el consumo de energía y los costes operativos,
• Reducir la huella de carbono de las cargas de trabajo de IA,
• Mejorar la eficiencia del entrenamiento y la inferencia de modelos,
• Alinear las iniciativas de IA con los objetivos de sostenibilidad.

Ejemplo de la vida real

Google DeepMind aplicó el aprendizaje automático para optimizar los sistemas de refrigeración en los centros de datos de Google. El sistema analiza datos como la temperatura, el uso de energía y el rendimiento de los equipos para ajustar automáticamente la refrigeración.

Esto dio como resultado:

• Hasta una reducción del 40 % en el uso de energía de refrigeración,
• Alrededor de una reducción del 15 % en el consumo total de energía en los centros de datos.

Este ejemplo muestra que la IA verde está logrando resultados medibles en entornos a gran escala.⁸

Casos de uso

La IA verde se puede aplicar en varias áreas, entre ellas:

• Optimización de centros de datos: Los sistemas de IA ajustan la refrigeración y el uso de energía para reducir el desperdicio energético.
• Diseño eficiente de modelos: Los modelos más pequeños y las técnicas de compresión reducen los requisitos de cómputo.
• Planificación de cargas de trabajo: Las tareas se ejecutan cuando la demanda de energía es menor o hay energía renovable disponible.
• Optimización en la nube: La IA ayuda a asignar recursos dinámicamente para evitar el sobreaprovisionamiento.
• IA perimetral: Procesar los datos más cerca de la fuente reduce la transferencia de datos y el consumo de energía.

Mejores prácticas para garantizar la IA verde

• Utilice arquitecturas de modelo eficientes en lugar de modelos innecesariamente grandes.
• Optimice el entrenamiento reduciendo las iteraciones y utilizando datos de mejor calidad.
• Monitoree el consumo de energía de las cargas de trabajo de IA.
• Prefiera regiones o proveedores de nube que utilicen energía renovable.
• Reutilice modelos preentrenados en lugar de entrenar desde cero cuando sea posible.

Nota de madurez

Algunas prácticas de IA verde, como la planificación de cargas de trabajo consciente de las emisiones de carbono, aún están evolucionando y todavía no están ampliamente estandarizadas. Sin embargo, las implementaciones existentes muestran que se pueden lograr mejoras significativas de eficiencia.

Herramientas de IA responsable

El panorama del mercado de software de IA responsable incluye diversas herramientas que ofrecen marcos de IA responsable, como:

• Herramientas de gobernanza de la IA
• Barreras de protección de IA
• Herramientas de MLOps
• Herramientas de LLMOps
• Bibliotecas de IA responsable de código abierto.

Para garantizar que estas herramientas se alineen con los valores éticos, las organizaciones deben adoptar herramientas que cumplan con su política de IA, abarcando la seguridad, la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas.

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Cómo identificar si una herramienta de IA es responsable

Los usuarios empresariales pueden usar herramientas de IA, como un equipo de RR. HH. que utiliza un algoritmo basado en LLM para revisar los perfiles de los solicitantes, acelerando la contratación al filtrar currículos en función de la experiencia y la educación. Sin embargo, si la herramienta viola los principios de equidad, podría discriminar a ciertos grupos. Sin ser conscientes de este sesgo, los usuarios podrían rechazar candidatos por motivos de género o raza, lo que generaría problemas éticos y de reputación para la organización.

Para prevenir estos problemas, las empresas deben adoptar herramientas alineadas con los principios de la IA responsable. Pueden evaluar puntos de referencia, examinar las opiniones de los usuarios y estudiar ejemplos de la vida real o estudios de casos para garantizar un uso ético de la IA. La siguiente tabla muestra los resultados de los puntos de referencia de algunos de los principales LLM:

Los sistemas se evalúan tanto en general como para cada peligro utilizando una escala de 5 puntos: Deficiente (1), Regular (2), Moderado (3), Bueno (4) y Excelente (5). Las calificaciones se determinan por el porcentaje de respuestas que no cumplen con los estándares de evaluación.⁹

Avances recientes en IA responsable

Sistema de alerta temprana de desalineación

Una nueva técnica llamada alerta temprana de desalineación ha sido presentada por OpenAI como un paso prometedor hacia sistemas de IA más seguros y responsables. Este método se centra en detectar señales internas de advertencia antes de que un modelo de IA produzca resultados dañinos.¹⁰

¿Cómo funciona el sistema de alerta temprana de desalineación?

Funciona identificando características internas específicas, como una “personalidad tóxica” que se correlacionan con comportamientos inseguros. Al rastrear los niveles de activación de estas características durante el entrenamiento o la implementación, los desarrolladores pueden recibir alertas tempranas cuando un modelo comienza a desviarse hacia un comportamiento desalineado.

Cuando aparecen dichas señales de advertencia, se pueden aplicar intervenciones ya sea mediante:

• Amortiguar directamente la activación dañina
• Aplicar dirección de activación, una técnica que ajusta la dirección interna del modelo alejándola de patrones inseguros.

Este enfoque permite una mitigación proactiva de riesgos en lugar de depender únicamente de la supervisión de resultados externos.

Alerta temprana de desalineación para la IA responsable

Este avance respalda los principios clave de la IA responsable: 

• Transparencia, al hacer que el comportamiento interno del modelo sea interpretable
• Seguridad, al permitir una intervención temprana
• Rendición de cuentas, al ofrecer señales claras para la supervisión humana.

Refleja una tendencia creciente hacia la incorporación de mecanismos de monitoreo y control en tiempo real en el proceso de desarrollo de modelos. Como parte de los esfuerzos más amplios de I+D en seguridad, esta técnica mejora la capacidad de detectar y corregir la desalineación durante el entrenamiento, alineándose con los marcos internacionales de gobernanza de la IA y los estándares de seguridad desde el diseño.

La Cumbre de Seguridad de la IA

La Cumbre de Seguridad de la IA es una conferencia internacional líder centrada en la seguridad, los riesgos y la regulación de los sistemas avanzados de “IA frontera”. El evento inaugural se celebró en noviembre de 2023 en Bletchley Park, Reino Unido, y reunió a gobiernos, empresas de IA, sociedad civil y expertos de 28 países para coordinar los esfuerzos mundiales de seguridad de la IA.

Resultados clave

• Declaración de Bletchley: Las naciones participantes se comprometieron a desarrollar una IA segura, centrada en el ser humano, fiable y responsable basada en principios de seguridad compartidos.
• Cooperación internacional: Se hizo hincapié en la colaboración urgente para mitigar riesgos como el uso indebido, la disrupción social y la pérdida de control sobre la IA avanzada.
• Transparencia y regulación: Se pidió transparencia, pruebas de seguridad rigurosas y marcos reguladores adaptables para seguir el ritmo de los avances de la IA.

Propósito y visión

La cumbre promueve el desarrollo de la IA responsable fomentando la colaboración entre múltiples partes interesadas y la gobernanza ética. Su objetivo es garantizar que la IA beneficie a la sociedad minimizando los daños, destacando la responsabilidad global de diseñar, implementar y gobernar sistemas de IA que prioricen la seguridad humana, la ética y la inclusión.

Cita esta investigación

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{dilmegani2026,
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}

Registro de cambios

9 actualizaciones

1. 202619 de Mar

   Se añadió una nueva sección, Green AI, al artículo.

2. 202517 de Jul

   Se añadió una nueva técnica llamada alerta temprana de desalineación a los desarrollos recientes para la IA responsable.

3. 25 de Jun

   Ampliada la sección 'Examinar datos de entrenamiento' con una referencia a la política de IA.

4. 13 de Jun

   Se añadió una descripción de la Cumbre de Seguridad de la IA a la sección anterior a la información de contacto.

5. 20246 de Dic

   Se añadió una sección, ¿Cómo identificar si una herramienta de IA es responsable?, al artículo.

6. 23 de Ago

   Se añadió la Figura 1: Tendencias de Google de IA Responsable en 5 años.

7. 13 de Ago

   Se añadió "Real-life examples" a la sección "AI Bias".

8. 9 de Ago

   Se añadió una sección "Guía paso a paso para la IA responsable".

9. 202212 de Oct

   Se añadió un ejemplo de precisión del reconocimiento facial a la sección de Equidad.

Enlaces de referencia

1.

Global Risk Study | Accenture

Accenture

2.

Hidden Workers: Untapped Talent | Managing the Future of Work

3.

Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification

4.

ITRC 2021 Data Breach Report Saw Record Number of Compromises

Identity Theft Resource Center

5.

reuters.com

Reuters

6.

reuters.com

Reuters

7.

Clearview AI fined €30.5M in the Netherlands over its facial recognition database - SiliconANGLE

8.

AI Cuts Google Data Center Cooling Costs 40% (DeepMind)

9.

https://ailuminate.mlcommons.org/benchmarks/general_purpose_ai_chat/1.0-en_us-official-ensemble

10.

Toward understanding and preventing misalignment generalization | OpenAI

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Hazal Şimşek

Analista del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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