La inteligencia artificial es una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI. Samarawickrama (2022), la compara incluso a la electricidad por su potencial impacto. Su rápido avance plantea, no obstante, desafíos éticos y de gobernanza que no pueden ser ignorados. ¿Cómo podemos asegurar que la IA no solo sea eficiente, sino también sostenible y ética? En este artículo, exploraremos el marco que propone este autor a modo de guía para implementar la IA de forma sostenible, así como los desafíos que enfrentan las organizaciones en este proceso.
El modelo “cometa”, enfoque integral para gobernanza de IA
Uno de los pilares del marco propuesto por Samarawickrama es el modelo KITE (cometa), una abstracción que busca reducir la complejidad en la gobernanza de la IA, y que se centra en cuatro dimensiones clave, con IA y sostenibilidad en el eje más largo y organización y sociedad en el más corto. Se propone la interconexión de estas dimensiones para permitir a las organizaciones alinear sus estrategias de IA con objetivos más amplios de justicia social y desarrollo sostenible.
Este modelo sugiere, por ejemplo, que la diversidad, la equidad y la inclusión (DEI) deben ser parte integral de cualquier iniciativa de IA con el objetivo de mitigar sesgos que perpetúan desigualdades sociales, generalmente provocados por la falta de diversidad en los equipos que desarrollan algoritmos. En otras palabras, no solo preguntarse cómo implementar IA, sino también por qué y para quién.
El modelo de turbina eólica: gobernanza práctica para la IA
Como complemento al modelo cometa, se ofrece el modelo de turbina eólica, que se enfoca en los aspectos prácticos y propone la visualización de la gobernanza como una turbina, donde cada componente representa un aspecto crítico del proceso. Las palas de la turbina simbolizan los valores y políticas que guían las decisiones éticas, mientras que el generador representa las capacidades técnicas que impulsan la innovación.
Este modelo es particularmente útil para líderes empresariales, pues permite visualizar cómo las diferentes partes de su organización pueden trabajar juntas para lograr el equilibrio entre eficiencia técnica y responsabilidad social. Además, enfatiza la importancia de la colaboración entre diversos actores, desde voluntarios hasta socios tecnológicos, para garantizar que la IA sirva a la humanidad y no al revés.
Desafíos en la implementación de IA sostenible
A pesar de los avances, la implementación de una IA sostenible no está exenta de desafíos.
- Complejidad técnica y ética: aunque la inteligencia artificial tiene la capacidad de tomar decisiones autónomas, esto plantea preguntas fundamentales sobre la dignidad humana, los derechos humanos y la autonomía como cómo garantizar que no se perpetúen sesgos raciales o de género o cómo asegurar que no se viole la privacidad de los usuarios?
- Falta de regulación específica: si bien existen marcos éticos y pautas regulatorias, en muchos países aún no hay leyes concretas que rijan el uso de la IA, en parte también lo ambiguo del término, lo cual deja un vacío legal que puede ser explotado (La urgente pero difícil tarea de regular la inteligencia artificial, 2024).
- Sostenibilidad ambiental: el consumo de energía de los centros de datos y la huella de carbono asociada se convierten en preocupaciones urgentes. Aquí, el modelo de turbina eólica ofrece una solución parcial al sugerir un enfoque más distribuido, como el fog computing Baccarelli et al. (2017), que hace uso de dispositivos periféricos distribuidos conectados a la nube para reducir la transferencia de datos a la nube y disminuir así el consumo de energía.
Hacia una IA ética y sostenible
La IA tiene el potencial de transformar no solo la economía, sino también la sociedad en su conjunto. Sin embargo, para aprovechar plenamente este potencial, es crucial que las organizaciones adopten marcos de gobernanza que integren consideraciones éticas, sociales y ambientales. Los modelos propuestos por Samarawickrama ofrecen una hoja de ruta para lograrlo, pero en última instancia, la clave radica en la colaboración entre distintos actores y en asegurar la diversidad de aquellos involucrados en la implementación y desarrollo de soluciones, para asegurar así que se consideren todos los puntos de vista posibles. Solo trabajando juntos podremos garantizar que la IA no solo sea una herramienta poderosa, sino también una fuerza para el bien común.
Referencias
La urgente pero difícil tarea de regular la inteligencia artificial. (2024, enero 16). Amnistía Internacional. https://www.amnesty.org/es/latest/campaigns/2024/01/the-urgent-but-difficult-task-of-regulating-artificial-intelligence/
Samarawickrama, M. (2022). AI Governance and Ethics Framework for Sustainable AI and Sustainability. Recuperado de https://bit.ly/AIESG
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., … & Nerini, F. F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
