Panorama Latino.- Implementar una IA Responsable es primordial ante un panorama en el que las organizaciones financieras están integrando la inteligencia artificial en la toma de decisiones.
Lo anterior, no solo para obtener predicciones de negocio más precisas, sino para responder a las condiciones dinámicas del mercado, incluso en contextos económicos inciertos.
En el webinar ¿Qué futuro le espera a la Inteligencia Artificial?, organizado por FICO, empresa global líder en software de analítica predictiva y gestión de decisiones, se habló sobre los avances de la inteligencia artificial y la forma en que está impactando en las organizaciones.
Asimismo, se hizo énfasis en el uso de una IA Responsable que garantice operar en un marco ético, informó la empresa en un comunicado
Entre los impactos de la IA, se estima que 60% de todas las horas de trabajo humano se verán alteradas por la IA para 2027. Tan solo el año pasado, 90% de los CIO afirmaba que su equipo de liderazgo aúnº no estaba listo para esta tecnología, señala el reporte Gartner Predicts 2024: How Artificial Intelligence will impact analytics users, de Gartner.
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El uso de la IA Responsable en las organizaciones financieras
La IA Responsable implica seguir un conjunto de principios y estándares de desarrollo de modelos de IA corporativos. Esto, para operacionalizar implementaciones de IA que generen resultados de negocio de alto impacto, siempre en el marco de los límites éticos y legales.
FICO, que lleva más de 20 años implementando IA Responsable para las áreas de riesgo crediticio y detección de fraudes, señaló cuáles son estos principios:
- IA Robusta: Se compone de una metodología de desarrollo bien definida, que incluye el uso adecuado de datos históricos, de entrenamiento y de prueba. Además, de una selección cuidadosa de la arquitectura del modelo.
- IA Explicable: La explicabilidad del modelo debe ser el objetivo principal de las implementaciones de IA Responsable, respondiendo a preguntas cruciales, cómo cuáles son los riesgos al utilizarlo.
- IA Ética: Para garantizar que los modelos analíticos funcionen éticamente, es de gran ayuda contar con un riguroso proceso de desarrollo y visibilidad de las características aprendidas por el modelo de machine learning (ML).
- IA Auditable: Significa “construirlo correctamente desde el principio” y esto se logra teniendo un estándar de modelo para toda la empresa.
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Inteligencia Aplicada: lo mejor de la IA y la inteligencia humana
En el webinar también se abordó la importancia de sumar a la IA Responsable, la Inteligencia Aplicada. Ésta hace referencia a la combinación de lo mejor de la IA y de la inteligencia humana. Se trata del ambiente innovador que permite transformar datos, analítica avanzada, ML e IA en decisiones empresariales en tiempo real y a gran escala.
En este contexto, “human-in-the-loop” (HITL) se refiere a un entorno donde los humanos participan activamente en el ciclo de decisiones automatizadas que realiza la IA.
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“No se trata de dejar todo en manos de algoritmos, sino de combinar lo mejor de ambos mundos: la velocidad y precisión de la IA con el juicio y la experiencia humana”, subrayó Caballero.
El especialista explicó que, al usar este enfoque en su plataforma, se garantiza que los humanos puedan revisar y validar, o ajustar, decisiones antes de su ejecución. Con ello se mantendría la transparencia y confianza en los modelos de IA, sobre todo en áreas críticas, como el riesgo crediticio, los fraudes o las decisiones de negocio.
Al respecto, Luis Silvestre, Domain Pre-Sales-Principal Consultant de FICO, concluyó que “la innovación en IA debe ir acompañada de una preparación consciente para su futura regulación. Las instituciones que adopten hoy modelos human in the loop, con IA responsable, estarán no solo ganando eficiencia sino también alineando sus procesos con el futuro marco legal”.
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