En el cuarto y último artículo de nuestra serie sobre IA en aprendizaje y capacitación, nos adentramos en un tema crítico: la ética, la privacidad y la seguridad en el uso de la inteligencia artificial generativa 🤖.
Después de explorar los fundamentos de qué, por qué y cómo integrar la IA en nuestras operaciones, es esencial ahora considerar las implicaciones éticas y los riesgos asociados.
Las preocupaciones en torno al sesgo, la desinformación y la autenticidad son solo algunas de las áreas donde la IA generativa plantea desafíos significativos.
Además, los riesgos de privacidad relacionados con la recopilación y el uso de datos, junto con las amenazas de seguridad, como las violaciones de datos y los ataques adversariales, deben ser manejados con estrategias robustas y proactivas.
Este artículo te ayudará a entender cómo mitigar estos riesgos, no solo para cumplir con las normativas en evolución, sino también para proteger tu organización y establecer la confianza digital con tus clientes 🤝.
🔒 Ética, Privacidad y Seguridad
Ya que en los primeros tres artículos hemos cubierto el qué, por qué y cómo de la IA generativa (si no lo has hecho aún, explora estos contenidos en nuestro BLOG), examinemos las preocupaciones éticas, los riesgos de privacidad y las amenazas de seguridad que deben considerarse.
Comprender los riesgos te permitirá crear estrategias de mitigación desde el principio, no solo para cumplir con los requisitos regulatorios en rápida evolución, sino también para proteger al negocio y ganar la confianza digital de las personas consumidoras.
⚖️ Preocupaciones éticas
Hay una gran diferencia entre usar la IA generativa para la experimentación personal y usarla en un entorno empresarial, o para fines corporativos.
Es importante que comencemos a reconocer algunas características éticas que ponen en evidencia el trabajo que nos queda por recorrer en el camino de respetar valores y derechos humanos, la no discriminación y la no manipulación.
La IA generativa presenta muchas preocupaciones éticas, entre las que se incluyen el sesgo, la desinformación y la autenticidad.
- 🛑 Sesgo: La IA generativa es tan buena como los datos históricos que sirven como su base de entrenamiento. Y seamos sinceros, la historia humana está llena de sesgos. Eso significa que una herramienta de IA generativa puede producir contenido que refleje los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que podría llevar a la creación de contenido dañino, como discursos de odio o propaganda .
- 🚨 Desinformación: Las herramientas de IA generativa, si se usan incorrectamente, pueden crear parodias, contextos o conexiones falsas, y contenido engañoso, manipulado, o fabricado .
- 🕵️♂️ Autenticidad y transparencia: Los sistemas de IA generativa pueden crear contenido que es indistinguible del contenido creado por humanos, lo que lleva a una falta de claridad sobre la fuente de la información .
Hay información relevante sobre cómo estos modelos pueden amplificar los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento.
Por ejemplo, investigaciones indican que modelos como Stable Diffusion pueden exacerbar estereotipos raciales y de género al generar imágenes.
Un estudio analizó más de 5,000 imágenes generadas y encontró que estos modelos no solo replican, sino que también amplifican los estereotipos del mundo real, como mostrando con menor frecuencia a mujeres como médicos y a hombres de piel oscura asociados con crímenes (Uncovering bias in two leading AI systems – Online Journalism Awards).
Además, los modelos de IA generativa son propensos a producir «alucinaciones» o datos fabricados que parecen auténticos pero que son inexactos.
Esto es parte de las limitaciones inherentes al diseño de estas herramientas, que operan basándose en patrones de datos sin capacidad para discernir la verdad, lo que puede llevar a la reproducción de falsedades o sesgos presentes en los datos de entrenamiento (When AI Gets It Wrong: Addressing AI Hallucinations and Bias – MIT Sloan Teaching & Learning Technologies)
🤔 Pensando en la capacitación y aprendizaje:
Antes de integrar la IA generativa en el flujo de trabajo de capacitación y aprendizaje, responde estas preguntas:
- ¿Quién es responsable del uso ético de la IA generativa: el proveedor de IA, la persona encargada del entrenamiento del modelo de IA o la creadora del contenido? 🛠
- ¿Cómo nos preparamos para introducir la IA generativa en el flujo de trabajo? 🤖
- ¿Cómo aseguramos la transparencia sobre el uso de la IA generativa en nuestra creación de contenido y operaciones diarias? 🔍
- ¿Cuáles son las posibles consecuencias no deseadas de usar la IA generativa? 🚨
- ¿Cómo aseguramos que las herramientas de IA generativa que usamos no dañen a individuos o grupos dentro de nuestra organización? 🛡️
🕵️♂️ Riesgos de privacidad
El Centro de Seguridad de la IA publicó un informe sobre los riesgos catastróficos de la IA y los agrupó en cuatro categorías: uso malicioso, carrera de IA, riesgos organizacionales y IA descontrolada.
Los principales riesgos de privacidad desde una perspectiva empresarial son:
- 📥 Recolección de datos : Los sistemas de IA generativa recopilan grandes cantidades de datos para entrenar sus modelos. Esos datos incluyen información personal como nombres, direcciones y números de teléfono.
- 🛠️ Uso indebido de datos : Una vez recopilados, los datos corren el riesgo de ser mal utilizados por personas hacker u otros actores malintencionados. Por ejemplo, podrían crear desinformación o deepfakes.
- 🔓 Violaciones de datos: Los sistemas de IA generativa son vulnerables a violaciones de datos, lo que podría llevar a la liberación no autorizada de información personal.
Al usar una herramienta pública de IA generativa, lee la letra pequeña de la herramienta. Incluso si solo ingresas una pequeña cantidad de información sobre tu empresa o proyecto, los proveedores de herramientas públicas de IA se reservan el derecho de usar tus entradas y los resultados de IA generativa que el sistema te proporciona para entrenar y mejorar los modelos actuales y futuros del programa de IA.
Existe un gran riesgo de que un competidor o un actor malintencionado pueda acceder a los datos que proporcionas, solo por usar el mismo proveedor de herramientas de IA generativa. Es tu responsabilidad proteger los datos sensibles del mal uso o acceso no autorizado.
Al usar una herramienta pública de IA generativa, lee la letra pequeña de la herramienta y responde estas preguntas:
- ¿Qué sucede con mis prompts una vez que los ingreso en la herramienta de IA generativa? 📝
- ¿Quién mantiene la propiedad de la información que ingreso en la herramienta? 🔒
- ¿Es la herramienta segura para su uso comercial? 🔐
- ¿Utilizará el proveedor de IA la información que ingreso para entrenar los modelos actuales y futuros? 🔄
- ¿Tiene el proveedor una versión comercial o empresarial de la aplicación que debería evaluar en su lugar? 🔍
⚠️Amenazas de seguridad
Al igual que cualquier otra tecnología, la IA generativa está plagada de vulnerabilidades a amenazas de seguridad.
En un estudio de Salesforce de 500 líderes sénior de TI, el 54 % de las personas encuestadas compartieron que, para que una organización use con éxito la IA generativa, necesita tener medidas de seguridad mejoradas para proteger el negocio de las amenazas cibernéticas.
La mayoría de las funciones de aprendizaje adquieren capacidades de IA generativa a través de proveedores externos o productos integrados, en lugar de construir la tecnología internamente con sus equipos de ingeniería y TI.
Al mapear las diferentes aplicaciones de IA generativa y los casos de uso en toda la organización de aprendizaje, L&D puede evaluar mejor los riesgos potenciales.
- 📊 Violaciones de datos: Los sistemas de IA generativa utilizan y almacenan grandes cantidades de datos, que los hackers podrían robar si no se manejan adecuadamente. Esos datos podrían entrenar nuevos modelos de IA para atacar otros sistemas dentro y fuera de tu organización, mantener a una empresa como rehén y poner en riesgo a empleados y clientes de robo de identidad .
- 🕶 Ataques adversariales: Las personas hacker diseñan estos programas para engañar a los sistemas de IA. Por ejemplo, pueden intentar atacar secretamente puertas traseras ocultas en un modelo para una herramienta de IA interna, de modo que las entradas especialmente diseñadas desencadenen comportamientos maliciosos.
- ☠ Envenenamiento de datos: Este es un ataque diseñado para corromper los datos de entrenamiento de un modelo de IA insertando texto, imágenes u otro contenido malicioso, lo que hace que el modelo aprenda sesgos o genere resultados tóxicos.
Defenderse contra las amenazas de seguridad requiere que una organización piense de manera proactiva y reactiva 🛡, ya que la IA generativa todavía es nueva y la sociedad aún no comprende todos los puntos de vulnerabilidad.
Los equipos de aprendizaje que usan herramientas de IA generativa deben asegurarse de que sus empresas tengan un plan de ciberseguridad para monitorear anomalías, planes robustos de seguridad de datos y controles de acceso estrictos para las herramientas de IA generativa desplegadas dentro de la red de la organización.
Exige IA responsable de los proveedores. Evalúa a los proveedores a fondo; exige transparencia y principios de diseño ético.
Supervisa continuamente los resultados de las herramientas en busca de sesgos o uso indebido. Con la estrategia de IA adecuada, la IA generativa puede ayudar a los equipos de aprendizaje a aumentar su impacto, relevancia y valor dentro de una empresa.
La IA generativa exige nuestra creatividad tanto como nosotros dependemos de la tecnología en sí. Al complementar las capacidades de la IA con fortalezas humanas, puede surgir una nueva era de L&D.
🏁Conclusión
La IA generativa marca una nueva era de posibilidades para los equipos de aprendizaje que va más allá de lo que otras tecnologías, como la realidad aumentada y la realidad virtual, prometieron en el pasado 🛠.
Después de años de innovación incremental en el espacio de L&D, esta tecnología disruptiva promete desbloquear los objetivos de aprendizaje personalizado y escalable que han parecido un sueño imposible para las personas profesionales de la industria 🧠.
Sin embargo, la industria de L&D debe contrarrestar el bombo publicitario y el optimismo con una estrategia y un monitoreo reflexivos.
Los equipos de aprendizaje deberían pilotear la IA generativa de maneras que aumenten la experiencia humana mientras gestionan proactivamente los riesgos mediante el establecimiento de políticas, la evaluación sistemática de herramientas y el mantenimiento de la supervisión de las relaciones con los proveedores.
Con responsabilidad y transparencia, tu equipo puede aprovechar los beneficios de la IA mientras protege la privacidad y la experiencia de quienes aprenden 💡.
Para adoptar un enfoque equilibrado:
- Comienza en pequeño, aprende rápido. Realiza pilotos controlados de IA generativa centrados en casos de uso de alto valor. Recoge rápidamente la retroalimentación del usuario para refinar tus soluciones antes de escalar 📈.
- Mantén el elemento humano. Mantén a las personas diseñadoras instruccionales y a las expertas en curaduría de aprendizaje involucradas en la curaduría y revisión del contenido de IA; combina la IA personalizada con el apoyo humano 👥.
Hasta aquí llegamos con la última entrega de nuestra serie de 4 artículos sobre la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la capacitación y el aprendizaje. Suscríbete a nuestro blog para recibir notificaciones de próximas entradas.
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