Casi el 50% de los compliance officers en España indican que las herramientas basadas en IA tienen un alto impacto en su trabajo.
La inteligencia artificial (IA) ha transformado la manera en que las empresas abordan tareas complejas, generando avances significativos en automatización, análisis de datos y personalización de servicios. Paralelamente a estos avances, el uso de esta tecnología también plantea importantes desafíos de cumplimiento normativo.
Las regulaciones aún intentan alcanzar el rápido ritmo de la innovación, y el cumplimiento se convierte en una prioridad para las organizaciones que buscan evitar sanciones y proteger su reputación.
A continuación, exploraremos los retos de cumplimiento normativo que las empresas están enfrentando actualmente al implementar la IA en sus procesos de trabajo y qué estrategias pueden emplear para gestionarlos de manera efectiva.
Uno de los principales desafíos en el uso de la inteligencia artificial es su falta de transparencia. Los sistemas de IA, especialmente los basados en aprendizaje profundo, suelen operar como “cajas negras”, en las que ni siquiera los desarrolladores pueden explicar cómo se toman decisiones específicas. Este problema se agrava cuando se utilizan datos sensibles, como información personal o médica, que pueden ser recopilados y procesados sin el consentimiento adecuado de los usuarios.
Por ejemplo, tecnologías como los sistemas de reconocimiento facial y los asistentes virtuales han sido criticadas por almacenar y procesar datos personales de manera opaca. Adicionalmente, herramientas como los modelos de lenguaje (como ChatGPT) generan respuestas que, aunque coherentes, a menudo carecen de explicaciones claras sobre su origen o lógica, lo que dificulta comprender por qué ciertas respuestas varían ante preguntas similares.
Para abordar este problema, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial exige que los usuarios sean informados siempre que interactúen con sistemas de IA. También establece que las organizaciones deben proporcionar detalles sobre el funcionamiento de estos sistemas y los riesgos asociados, fomentando así un entorno más transparente y seguro.
La inteligencia artificial también plantea retos en el ámbito de la seguridad, tanto en ciberseguridad como en seguridad física. En sectores críticos como el transporte o las infraestructuras, los fallos en los sistemas de IA pueden poner en riesgo la salud y la seguridad de las personas. Además, la IA ha sido utilizada para actividades maliciosas, como la creación de contenido manipulador o ataques cibernéticos sofisticados.
Estos riesgos han llevado a la normativa europea a exigir la supervisión humana en sistemas de alto riesgo. Además, se requiere el cumplimiento de estándares técnicos estrictos, así como la evaluación y revisión periódicas de los riesgos asociados. Estas medidas buscan minimizar los posibles daños y garantizar un uso responsable de la IA en todos los sectores.
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Otro reto significativo es la discriminación y los sesgos inherentes en los algoritmos de IA. Cuando estos sistemas se entrenan con datos históricos, tienden a perpetuar los prejuicios existentes en la sociedad, lo que puede llevar a decisiones injustas por motivos de género, raza o nivel socioeconómico.
Un ejemplo claro de este problema son los sistemas de reclutamiento basados en IA. En algunos casos, estos sistemas han descartado automáticamente a candidatos cualificados debido a sesgos presentes en los datos utilizados para su entrenamiento. Sin embargo, la normativa europea busca contrarrestar esta problemática promoviendo la igualdad y la diversidad en los desarrollos de IA. Además, obliga a los desarrolladores a implementar medidas para identificar y minimizar los sesgos, garantizando que estas herramientas sean justas y no perpetúen desigualdades.
En paralelo, la IA también tiene el potencial de ser una herramienta inclusiva. Por ejemplo, puede ayudar a profesionales senior a destacar su experiencia y habilidades en procesos de selección, demostrando que la tecnología no tiene por qué ser una barrera, sino una oportunidad para destacar talentos.
En algunos casos, los algoritmos de IA han sido utilizados para recopilar y analizar información personal de individuos de manera intrusiva. Esto incluye el análisis de actividad en redes sociales, patrones de comportamiento en línea y otros datos sensibles que exceden lo necesario para el propósito inicial, como los procesos de selección laboral. Estas prácticas representan una violación de la privacidad y de los derechos fundamentales de las personas.
Para contrarrestar este problema, el Reglamento Europeo de IA prohíbe el uso de sistemas que vulneren la privacidad y los derechos fundamentales, como la vigilancia masiva o el análisis de comportamiento a gran escala. Estas medidas buscan garantizar que la IA se utilice de manera ética y respetuosa con la dignidad y los derechos de los ciudadanos.
Para abordar estos desafíos, las empresas pueden implementar diversas estrategias que aseguren el cumplimiento normativo y minimicen los riesgos asociados con la inteligencia artificial:
La inteligencia artificial ofrece oportunidades sin precedentes, pero su implementación presenta retos significativos para el cumplimiento normativo. Las organizaciones deben ser proactivas en la gestión de los desafíos legales, éticos y de privacidad que surgen con la IA. Invertir en auditorías, transparencia, explicabilidad y políticas éticas permite a las empresas maximizar los beneficios de la IA sin correr riesgos legales o reputacionales.
En este sentido, contar con herramientas como Motor de Cumplimiento de Cibernos puede ayudar a monitorizar y asegurar que los sistemas de IA cumplan con todas las normativas aplicables, permitiendo una adopción de esta tecnología de manera segura, ética y conforme a la ley.
Beneficios clave de Motor de Cumplimiento
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