La inteligencia artificial no es suficiente si no sabemos cómo usarla

Transparencia, veracidad, exactitud, privacidad y responsabilidad son parámetros que definen la estrategia para conseguir una gestión correcta de los datos.




Las herramientas basadas en los datos y la IA están cambiando las organizaciones y a medida que éstas sigan desarrollando sus propias prácticas éticas internas y los países continúen estableciendo nuevos requisitos legales más concretos, se podrán determinar unas normas y bases legales más específicas para el uso ético de los datos y la IA.


La ética consiste en reconocer los intereses contrapuestos y considerar lo que es justo y plantea preguntas como: ¿Qué importa? ¿Qué es necesario? ¿Qué es justo? ¿Qué podría salir mal? ¿Se debe hacer?


Para dar respuesta a estas preguntas, ADP ha definido una serie de parámetros a tener en cuenta en la gestión de datos y uno de ellos es: la veracidad y la exactitud.


La IA no sólo ofrece información. A veces ofrece opiniones. Las empresas tienen que pensar cómo utilizan estas herramientas y la información que proporcionan.


Dado que los datos proceden de los humanos y les conciernen, es esencial buscar sesgos en los datos que se recogen, en las reglas que se aplican y en las preguntas que se hacen. Por ejemplo, si se quiere aumentar la diversidad en la contratación, no habrá que basarse únicamente en herramientas que ofrezcan datos de aquellos trabajadores que ha tenido éxito en la organización en el pasado. Esta información por sí sola probablemente dará la misma información en lugar de más diversidad.


Si bien no hay manera de eliminar por completo el sesgo en las herramientas creadas por y sobre las personas, hay que entender cómo las herramientas están sesgadas para que podamos reducir y gestionar el sesgo, y corregirlo para la toma de decisiones.


Por otra parte, los datos utilizados en la IA deben estar actualizados y ser precisos. Es imprescindible encontrar metodologías adecuadas para poder corregirlos. Los datos también deben manejarse, limpiarse, clasificarse, conectarse y compartirse con cuidado para mantener su precisión. A veces, al sacar los datos de un contexto concreto puede suponer que parezcan engañosos o falsos. La precisión depende, por un lado, de si los datos son verdaderos, y, por otro, de si tienen sentido y son útiles para el objetivo perseguido.

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Sobre ADP (NASDAQ – ADP)

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