Implementar un sistema de gestión de IA: componentes clave, retos y pasos a seguir

Implementar un sistema de gestión de IA es la vía para impulsar la innovación con base en Inteligencia Artificial, abordando los desafíos y los riesgos que se asocian a ella. Un SGIA basado en la norma ISO 42001 permite a las empresas navegar con aceptable tranquilidad por las complejidades y los riesgos inherentes al uso de este desarrollo tecnológico, tratando de aprovechar al máximo todo su potencial.

La Inteligencia Artificial forma parte del día a día de un número cada vez mayor de empresas en todo el mundo. Empresas que ahora trabajan a marchas forzadas para implementar un sistema de gestión de IA. Es importante conocer sus elementos clave y los pasos necesarios para implementarlo.

Elementos clave que es preciso conocer para implementar un sistema de gestión de IA

Implementar un sistema de gestión de IA es, en sentido figurado, algo similar a armar una máquina. Lo primero es identificar las partes que componen el sistema y colocarlos en su lugar de acuerdo con su función. Esos componentes clave son los siguientes:

1. Gobernanza

La gobernanza de la Inteligencia Artificial es el elemento responsable de garantizar la ética, la transparencia, la equidad y la inclusión. En una sola palabra, la gobernanza representa justicia. Además, permite al sistema cumplir con los requisitos del estándar en el que se basa, que usualmente es ISO 42001.

2. Datos

Los resultados óptimos de un sistema de gestión provienen de la adecuada gestión de datos de buena calidad. Los datos íntegros, precisos, confiables y seguros requieren protocolos estrictos de recopilación, etiquetado, procesamiento y almacenamiento. Son requisitos ineludibles para el eficaz entrenamiento de un modelo de IA.

3. Gestión de riesgos

La razón principal para implementar un sistema de gestión de IA es tratar los riesgos asociados a la tecnología, con énfasis en la privacidad de datos, sesgos, derechos humanos, amenazas a la seguridad de las personas, etc. La gestión de riesgos de la IA es el eje principal del sistema, que incluye verificar de forma periódica el rendimiento y la eficacia del control de amenazas.

4. Monitoreo, seguimiento y evaluación

La gestión de IA es continua y cíclica. La organización necesita utilizar los mecanismos que entrega el estándar para verificar que el sistema está funcionando de acuerdo con lo planificado y que continúa ofreciendo los resultados esperados. Estos mecanismos son revisiones, inspecciones y auditorías.

También es preciso pensar en soluciones que aporten monitoreo continuo, en tiempo real, para detectar problemas y resolverlos de inmediato. Conocer, comprender y obtener estos elementos al implementar un sistema de gestión de IA, permitirá generar un marco de trabajo seguro, confiable y alineado con los objetivos de negocio de la empresa.

Desafíos que enfrenta la organización al implementar un sistema de gestión de IA

Implementar un sistema de gestión de IA aporta beneficios a la organización, el primero de ellos, la creación de un marco de seguridad que permite potenciar las oportunidades que vienen con la Inteligencia Artificial. Pero existen desafíos en la tarea que es preciso conocer y afrontar:

• Coste: implementar de un sistema de gestión basado en normas ISO tiene un coste que varía de un área a otra. Es preciso considerar el capital humano que consumirá el proyecto, los recursos tecnológicos, la capacitación y formación necesarias, los recursos físicos e, incluso, el coste de la certificación.
• Escalabilidad: el uso de sistemas de IA impulsa el crecimiento de las organizaciones, y este genera más datos y complejidades para el sistema de gestión. La capacidad para escalar la proporciona una plataforma tecnológica especializada en la norma que automatice la gestión.
• Cumplimiento: ISO 42001 solicita a la organización cumplir con las regulaciones de todo orden (local, regional, nacional o internacional), relacionadas con la IA, con privacidad de datos o con temas éticos y legales. La evolución vertiginosa de IA hace que el marco regulatorio y legal sea dinámico e imprevisible, lo que se convierte en un desafío para la organización.
• Privacidad de datos y seguridad de la información: los riesgos de seguridad de la información y de privacidad de los datos encuentran muchos puntos de unión con los de la IA. Las organizaciones necesitan integrar un sistema de gestión de seguridad de la información que trabaje junto a ISO 42001 para proteger los datos, cumplir con regulaciones como RGPD y preservar la confianza de los terceros.
• Comunicación colaborativa entre las diferentes áreas: alcanzar la conformidad con los requisitos de ISO 42001 y gestionar de forma efectiva los riesgos son tareas que requerirán comunicación fluida y colaborativa entre diferentes áreas como TI, Operaciones, Legal, Finanzas, Cumplimiento, Recursos Humanos, etc.

Cómo implementar un sistema de gestión de IA eficaz

Implementar un sistema de gestión de IA sigue algunos pasos comunes a la misma tarea en otras áreas, cuando se trata de sistemas basados en estándares ISO, aunque con pequeñas variaciones.

1. Definir alcance y objetivos

El alcance limitará el radio de acción del sistema. No es, de forma estricta, un límite físico. Bien puede ser una instalación, una sucursal o un país, pero también puede ser un proceso, una línea de producto o un área de la organización. La acertada definición del alcance conducirá a una inteligente definición de objetivos.

2. Diseñar estrategias para la gestión de datos

En este paso es preciso definir estrategias confiables para la recopilación, procesamiento, almacenamiento y gestión de datos, verificando la integridad, la confidencialidad y la seguridad de la información.

Es importante, en este paso, contar con el sistema de seguridad de la información o la herramienta supletoria que haya dispuesto la organización para alcanzar los objetivos de seguridad de la información.

3. Obtener los recursos tecnológicos suficientes

Si hay un sistema de gestión que requiere soporte tecnológico, es el de IA. La plataforma elegida deberá las expectativas de la organización, de los equipos de IA y TI, así como de las partes interesadas. Se trata de obtener una solución que automatice, realice monitoreo y seguimiento en tiempo real y proporcione informes útiles para tomar decisiones informadas y anticipadas a los problemas.

4. Probar el sistema

Después de implementar un sistema de gestión de IA piloto, el siguiente paso es comprobar su capacidad para gestionar los riesgos y alcanzar los objetivos propuestos. Las pruebas pueden ser inspecciones, revisiones o incluso, auditorías. El propósito es encontrar problemas que se pueden resolver antes de llegar a una implementación total y definitiva.

5. Supervisar y monitorear

Tras la implementación definitiva, que se corroborará con una auditoría interna, y antes de obtener la certificación ISO 42001, es preciso supervisar y monitorear de forma constante para verificar el cumplimiento de objetivos. El sistema entra en una fase de mejora continua, determinada por la práctica de auditorías, que se mantendrá después de la obtención de la certificación.

Por qué se necesita la tecnología para implementar un sistema de gestión de IA

El sistema de gestión de IA muestra una alta dependencia de la tecnología por razones naturales. Una plataforma que automatice la gestión puede realizar evaluaciones de riesgos mucho más ágiles y productivas. El control de documentos dejará de ser un problema y las obligaciones de cumplimiento estarán siempre al día, vigiladas y supervisadas.

La seguridad de la información y la integridad de los datos es un desafío que se supera con la colaboración de una plataforma de gestión especializada. El cumplimiento con RGPD, en el caso de Europa, se da por descontado.

Las plataformas digitales de gestión monitorean el rendimiento del sistema las 24 horas del día, entregando indicadores y métricas, informes en tiempo real sobre problemas, cuellos de botella, aparición de problemas o retraso en actividades y asignaciones.

Implementar un sistema de gestión de IA automatizado, finalmente, asegurará el crecimiento de la mano del de la organización, la eliminación del error humano, el incremento de la eficiencia y la flexibilidad necesaria para adoptar nuevas estrategias, en el momento en que se requieran.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es un desarrollo tecnológico resultado del uso responsable de la Inteligencia Artificial. Esta plataforma, además de automatizar la gestión y digitalizar los procesos, asume un ciclo PDCA que garantiza la mejora continua de la gestión.

Se trata de una solución basada en la nube que además integra Big Data y BlockChain, para asegurar el procesamiento seguro de millones de datos en pocos segundos. Uno de nuestros consultores puede evaluar las necesidades de tu organización para diseñar una solución a medida. Puedes solicitar aquí más información.