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De la privacidad de los datos a la gobernanza: navegando por el panorama de la GenAI

Escrito por Martin Palacios | 10-oct-2023 15:22:40

La IA generativa (GenAI) ha dominado las conversaciones sobre tecnología en 2023. En los últimos meses, hemos visto la introducción de servicios generativos avanzados que nos permiten crear texto, editar imágenes, resumir información e incluso escribir código.

Una herramienta, ChatGPT, ha sido el foco principal de los debates sobre GenAI desde su lanzamiento en noviembre de 2022 por OpenAI. Ahora es difícil encontrar a alguien en la industria tecnológica que no haya experimentado con ChatGPT o una IA generativa similar.

Estas potentes capacidades plantean una pregunta importante: ¿cómo podemos aplicar GenAI en el lugar de trabajo? En este blog, nos centraremos en cuatro áreas clave para preparar una implementación eficaz de GenAI:

  1. Privacidad de los datos
  2. Formación
  3. Control de calidad 
  4. Gobernanza 

 

Privacidad de los datos

Antes de implantar una herramienta GenAI o, de hecho, cualquier capacidad de IA o aprendizaje automático (ML), es necesario comprender cómo se manejan los datos. Estas tecnologías se nutren de los datos que utilizan para perfeccionar su precisión. Es crucial entender las implicaciones: Cuando envías una consulta a un sistema GenAI, estás exportando tus datos más allá de las paredes de la empresa, enriqueciendo el repositorio de conocimientos del modelo.

Según datos del producto de Cyberhaven, a 1 de junio, el 10,8% de los empleados ha utilizado ChatGPT en el lugar de trabajo y el 8,6% ha pegado datos de la empresa en él desde su lanzamiento.

Así que, antes de implantar una solución de IA o ML, párate y piensa: 

  • ¿Dónde se encuentra el servicio?  
  • ¿Qué pasa con los datos que se envían?
  • ¿Podemos segregar los datos para que sólo se utilicen en nuestros propios modelos? 

Estas preguntas forman la base de una adopción responsable de la IA, salvaguardando la integridad de los datos de tu organización. 

 

Formación 

Con una mayor concienciación sobre las implicaciones de la seguridad de los datos en el panorama de la IA, es crucial abordar el segundo pilar de la adopción responsable de la IA: la formación de los trabajadores. 

Hoy en día, cualquier empleado puede extraer sin esfuerzo datos de una hoja de cálculo e introducirlos en ChatGPT para obtener resúmenes instantáneos. O utilizarlo para elaborar rápidamente comunicaciones para el lanzamiento de un producto. El atractivo de estas posibilidades es innegable, pero es esencial recordar que un gran poder de IA conlleva una gran responsabilidad. 

Esto nos lleva a una pregunta crítica: ¿Cómo educamos a nuestros trabajadores sobre los riesgos inherentes al uso no autorizado de herramientas de IA en el lugar de trabajo? 

Empresas con visión de futuro como PeopleReign han tomado medidas proactivas, ofreciendo contenidos de formación especializados. Sus programas, como 'AI for IT Leaders' e 'AI for Developers', capacitan a los equipos para aprovechar las herramientas GenAI de forma segura y eficaz.

 

Control de calidad 

Incluso la IA más avanzada carece de la habilidad para tomar decisiones sabias y acertadas. A medida que implantamos modelos generativos, el control de calidad se vuelve primordial.  

  • Los resúmenes de texto pueden perder el tono deseado
  • El código puede funcionar pero chocar con la arquitectura
  • Las imágenes pueden satisfacer las necesidades pero no ajustarse a la marca

Debemos evaluar cuidadosamente cada producto generado. No basta con completar la tarea. El resultado debe cumplir exigencias sólo perceptibles por las personas. 

En el caso de los contenidos específicos de una empresa, pueden ser necesarios meses de formación exhaustiva para inculcar a los modelos un conocimiento contextual adecuado. Hasta entonces, debemos verificar los resultados con diligencia. 

Las limitaciones de la IA subrayan el valor insustituible de la creatividad y la intuición humanas. La tecnología es una herramienta, no una verdad. Complementa nuestras capacidades en lugar de definirlas.

 

Gobernanza 

El último tema que queremos tratar hoy, y quizá el más importante, es la gobernanza, esencial para implantar con éxito una IA que cumpla las normas. Para prepararnos para una adopción responsable de la IA, debemos establecer:

  • Herramientas aprobadas que se ajustan a nuestras necesidades de seguridad y privacidad 
  • Procesos para examinar e integrar cuidadosamente las nuevas tecnologías 
  • Umbrales de confianza calibrados según el caso de uso y el riesgo 
  • Controles de calidad realizados por revisores habilitados 
  • Políticas que distinguen el uso externo del interno

Con una gobernanza reflexiva, dirigimos la IA para aumentar nuestra mano de obra en lugar de sustituirla. Definimos dónde destaca la automatización y dónde sigue siendo fundamental la persona. 

En resumen, la gobernanza es la forma en que defendemos la ética. Permite que la IA se adapte a nuestros valores. Para que la IA esté al servicio de nuestro máximo potencial, la gobernanza no debe constreñir la innovación, sino canalizarla sabiamente.

 

Aprovechar el poder transformador de GenAI

En conclusión, mientras navegamos por el panorama en evolución de GenAI y su potencial transformador en el lugar de trabajo, es crucial reconocer el inmenso valor que puede aportar a los clientes de ServiceNow y a las empresas en general. En Thirdera, nuestro compromiso de aprovechar el poder de las soluciones basadas en inteligencia va más allá de GenAI. Estamos invirtiendo activamente en tecnología de IA para ayudar a nuestros clientes de forma integral, especialmente en los ámbitos de la planificación estratégica y la planificación de rutas. Al dar prioridad a la privacidad de los datos, la formación, el control de calidad y la gobernanza, permitimos a las organizaciones aprovechar las capacidades ampliadas de la IA de forma responsable y estratégica. Mientras seguimos explorando las posibilidades de la IA, esperamos colaborar contigo para impulsar la innovación, mejorar la productividad y alcanzar sus objetivos empresariales.