Harvard Business Review: 13 principios para usar responsablemente la IA

Por un lado, existe una presión competitiva para adoptar plenamente la IA. Sin embargo, hay una creciente preocupación, ya que implementar una IA irresponsable puede resultar en sanciones severas, daños sustanciales a la reputación y significativos reveses operativos.

La preocupación es que, en su búsqueda por mantenerse a la vanguardia, los líderes pueden (sin saberlo) introducir posibles bombas de tiempo en su organización, que están a punto de causar grandes problemas una vez que se implementen las soluciones de IA y las regulaciones entren en vigencia.

Para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a evitar resultados negativos y, al mismo tiempo, seguir siendo competitivos en la era de la IA, hemos ideado varios principios para una fuerza laboral sostenible impulsada por la IA.

Los principios son una mezcla de marcos éticos de instituciones como la National Science Foundation así como los requisitos legales relacionados con el monitoreo de los empleados y la privacidad de los datos, como el Electronic Communications Privacy Act y el California Privacy Rights Act. Los pasos para garantizar una IA responsable en el trabajo incluyen:

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Consentimiento informado. Obtenga el consentimiento voluntario e informado de los empleados para participar en cualquier intervención impulsada por IA, después de que los empleados reciban toda la información relevante sobre la iniciativa. Esto incluye el propósito del programa, los procedimientos y los posibles riesgos y beneficios.

Intereses alineados. Los objetivos, riesgos y beneficios tanto para el empleador como para el empleado están claramente articulados y alineados.

Entrada voluntaria y salidas fáciles. Los empleados deben optar por programas impulsados por IA sin sentirse forzados o coaccionados, y pueden retirarse fácilmente del programa en cualquier momento sin consecuencias negativas y sin explicación.

Transparencia conversacional. Cuando se utilizan agentes conversacionales basados en IA, el agente debe revelar formalmente cualquier objetivo persuasivo que el sistema pretenda lograr a través del diálogo con el empleado.

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IA Explicable y sin sesgos. Describa explícitamente los pasos tomados para eliminar, minimizar y mitigar el sesgo en las intervenciones de los empleados impulsadas por la IA, especialmente para los grupos desfavorecidos y vulnerables, y proporcione explicaciones transparentes sobre cómo los sistemas de IA llegan a sus decisiones y acciones.

Formación y desarrollo de IA. Proporcione capacitación y desarrollo continuos a los empleados para garantizar el uso seguro y responsable de las herramientas impulsadas por IA.

Salud y bienestar. Identifique los tipos de estrés, incomodidad o daño inducidos por la IA y articule los pasos para minimizar los riesgos (por ejemplo, cómo minimizará el empleador el estrés causado por el monitoreo constante del comportamiento de los empleados impulsado por la IA).

Recolección de datos. Identifique qué datos se recopilarán, si la recopilación de datos implica procedimientos invasivos o intrusivos (por ejemplo, el uso de cámaras web en situaciones de trabajo desde casa) y qué medidas se tomarán para minimizar el riesgo.

Datos. Revele cualquier intención de compartir datos personales, con quién y por qué.

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Privacidad y seguridad. Articule protocolos para mantener la privacidad, almacenar los datos de los empleados de forma segura y qué pasos se tomarán en caso de una violación de la privacidad.

Divulgación a terceros. Divulgue todos los terceros utilizados para proporcionar y mantener activos de IA, cuál es el papel del tercero y cómo este garantizará la privacidad de los empleados.

Comunicación. Informe a los empleados sobre los cambios en la recopilación de datos, la gestión de datos o el intercambio de datos, así como cualquier cambio en los activos de IA o las relaciones con terceros.

Leyes y reglamentos. Exprese el compromiso continuo de cumplir con todas las leyes y regulaciones relacionadas con los datos de los empleados y el uso de la IA.

Por Brian Spisak, Louis B. Rosenberg y Max Beilby

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