Aspectos Éticos de la Inteligencia Artificial con Impacto en las Organizaciones Modernas. Nuevas Competencias
Aspectos Éticos de la Inteligencia Artificial con Impacto en las Organizaciones Modernas. Nuevas Competencias
Por Lucía Rosario Malbernat, Profesora Titular e Investigadora de Universidad CAECE
Diciembre 2022
En la última década, las grandes organizaciones públicas y privadas se han estado beneficiando con las tecnologías propias de la robótica y la Inteligencia Artificial incluyéndolos en sus procesos internos, sus sistemas informáticos y los servicios que brindan, abriendo un importante abanico de oportunidades y desafíos para las organizaciones y sus trabajadores, a costa de riegos y dilemas.
Las Tecnologías 4.0, que incluyen Robótica, Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Realidad Aumentada, Big Data, etc. han convertido la interdisciplinariedad de la ciencia en ciencia transdisciplinaria, es decir, una en la cuál, estrategias propias de una disciplina atraviesan los límites disciplinarios. Se han ido difuminando, de hecho, no sólo las fronteras de cada ciencia, sino también las fronteras de lo físico, lo digital y lo biológico, tal como señala el Presidente del Foro Económico Mundial, Klaus Schwab, en su libro “La Cuarta Revolución Industrial”.
Esos cambios se han vuelto dinámicos y han aportado nuevas miradas hacia los conceptos de empleo y puestos de trabajo que permiten pensar, antes que en la sustitución de trabajadores por máquinas, en el verdadero potencial de los recursos informáticos para mejorar la futura vida laboral y la productividad de las empresas que deberán adaptar la mayoría de sus tradicionales puestos de trabajo a la nueva realidad. La Organización Internacional del Trabajo pronostica en este sentido que la Inteligencia Artificial, la Automatización y la Robótica generarán nuevos puestos de trabajo y que en la transición perderán sus empleos los trabajadores menos preparados. Aunque esta predicción, está lejos de la suposición de que las máquinas podrían reemplazar a los seres humanos hace prever necesidades políticas de adecuación a la nueva realidad.
En otro orden de cosas, la madurez tecnológica de las organizaciones demanda tanto nuevas normas, métodos y estándares para hacer frente a las amenazas que recaen sobre el perfil tradicional de los empleados requeridos en cada puesto laboral como capacitación, formación, actualización y desarrollo de las personas (trabajadores, usuarios, funcionarios públicos, etc.).
Pero las competencias en las que hoy se forma a los profesionales universitarios no se ajustarán a los trabajos de mañana y las nuevas competencias adquiridas podrían quedar rápidamente obsoletas. Esto impacta en las carreras tecnológicas y en las profesionales que deben cambiar sus currículas y prácticas lo que implica actualización de profesores y auxiliares pero también la aparición de nuevas carreras y orientaciones a partir de la necesitad de formar en nuevas disciplinas.
Las vinculadas con la Ciencia de Datos (Data Science), la Ciberseguridad, el marketing digital y la Experiencia de Usuario (UX) son algunas de ellas.
Con la implantación efectiva de innovaciones a nivel gubernamental, industrial y comercial, las nuevas tecnologías inteligentes, capaces de resolver problemas complejos y, en ocasiones, capaces de aprender a partir del análisis de datos, como es el caso del aprendizaje automáticopropio del Machinge Learning, comienzan a impactar en la sociedad y derivan en algunos dilemas éticos y riesgos para las personas, organizaciones y estados que no siempre están siendo contemplados en los desarrollos informáticos y en los procedimientos organizacionales que hacen uso de ellos.
Para hacer frente a las nuevas problemáticas éticas y de seguridad se viene trabajando en la definición de estrategias, planes de desarrollo y buenas prácticas basadas en la capacitación de las personas y en la definición de normas con el fin de enfrentar a los peligros inminentes de vigilancia masiva, de amenazas a la privacidad y dignidad de las personas, al aumento de prejuicios de género o étnicos, ciberviolencia y ciberacoso, etc.
La Unesco, en este sentido, ha propuesto recomendaciones enfocándose en las ventajas que aporta la Inteligencia Artificial a la sociedad y en la reducción de sus riesgos enfocándose en la necesidad de garantizar la protección de datos personales, la prohibición de marcadores sociales y de vigilancia masiva y la reducción del impacto medioambiental de los sistemas e infraestructuras de IA, lo cual no dista mucho de la propuesta de la Unión Europea que se orienta hacia la construcción de sistemas de inteligencia artificial fiables a lo largo de todo el ciclo de vida del sistema.
La Unión Europea, por su parte, ha redactado Directrices Éticas para una Inteligencia Artificial Fiable, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) se ha enfocado en el entendimiento generalizado de la inteligencia artificial, sus oportunidades, aplicaciones y riesgos, el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, IEEE, tiene abierto un capítulo sobre inteligencia computacional (Computational Intelligence) al que redirecciona disertaciones, congresos y recursos, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, OCDE, en colaboración con el CAF, Banco de Desarrollo de América Latina, preparó un informe para entender las acciones estratégicas y capacidades para la inteligencia artificial en el sector público, identificar enfoques y acciones específicas para construir gobiernos eficientes, eficaces y receptivos e impulsar la colaboración en la búsqueda de una visión regional para la IA en el sector público, en tanto que la Red Iberoamericana de Protección de Datos elaboró documentos orientadores para el uso adecuado de datos personales en el diseño e implementación de Inteligencia Artificial.
De este modo, en torno a estas tecnologías, comienzan a aparecer las primeras comunidades y consejos asesores, a esbozarse los primeros proyectos de ley, planes estratégicos y de acción, políticas nacionales y regulaciones con distintos niveles de alcance que, entre otras cuestiones hacen hincapié en que los sistemas que utilizan inteligencia artificial deben ser transparentes y explicables. Para ello, por un lado, la lógica de sus algoritmos debe ser confiable, robusta y sin sesgos ideológicos, de género, étnicos o religiosos mientras que, por otro, las organizaciones que emplean tecnologías inteligentes deben garantizar la protección de los datos, identificar quienes prueban y usan sus sistemas, que datos se utilizan en las pruebas y de qué manera se realiza el entrenamiento de modelos. Es decir, el impacto alcanza personas, procedimientos, aplicaciones y datos.