La adopción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial no es solo una cuestión de avance tecnológico. También lo es de navegación por un complejo entramado de desafíos legales y de protección de datos. La falta de una estrategia de IA coherente y bien definida puede exponer a las empresas a riesgos significativos, afectando su operatividad, reputación y resultados financieros. En este artículo desgloso alguno de estos riesgos:

Peligros de carácter legal.

Los desafíos legales asociados con la falta de una estrategia de IA abarcan una amplia gama de consideraciones que van más allá de la mera protección de datos. Estos incluyen:

  • Cumplimiento normativo: Las regulaciones sobre IA están en constante evolución, y varían significativamente entre jurisdicciones. Sin una estrategia de IA, las empresas pueden encontrarse inadvertidamente en violación de leyes sobre el uso de tecnologías emergentes, enfrentando sanciones y restricciones operativas.
  • Responsabilidad por daños: La IA puede tomar decisiones o realizar acciones que resulten en daños a terceros. Sin una estrategia clara, determinar la responsabilidad puede ser complicado, exponiendo a la empresa a litigios costosos.
  • Propiedad intelectual: La creación y uso de algoritmos de IA plantean preguntas sobre la propiedad intelectual, desde la protección de los algoritmos hasta el uso de datos para entrenarlos. Las empresas sin una estrategia de IA sólida pueden perder el control sobre sus innovaciones o infringir los derechos de PI de otros.

En cuanto a la normativa, debes de tener en cuenta el ámbito geográfico en el que se va a mover tu empresa. En este sentido has de tener en cuenta que la Unión Europea (UE) está a la vanguardia en la regulación de la IA, ya que aprobó en diciembre de 2023 la primera Ley reguladora de la IA. En Estados Unidos, la regulación de la IA ha sido más descentralizada y sectorial, sin un marco regulatorio unificado a nivel federal. Y si operas con o para China, ten presente que ha adoptado una estrategia nacional para convertirse en líder mundial en IA para 2030, con un enfoque en el desarrollo y despliegue agresivo de la IA a través de una estrecha colaboración entre el estado y las corporaciones. Aunque ha implementado regulaciones para ciertos aspectos de la IA, como el uso de algoritmos y la protección de datos personales, su enfoque tiende a ser más permisivo en términos de vigilancia y control social.

Desafíos relacionados con la protección de datos

La protección de datos se ha convertido en un aspecto crítico en la implementación de la IA, con desafíos específicos que incluyen:

  • Cumplimiento con GDPR y otras regulaciones: La IA depende del procesamiento de grandes volúmenes de datos, incluidos datos personales sensibles. Sin una estrategia de IA que incorpore prácticas de protección de datos, las empresas se arriesgan a violar regulaciones como el GDPR, enfrentando multas significativas.
  • Consentimiento y transparencia: La obtención de consentimiento para el uso de datos personales en sistemas de IA debe ser clara y basada en una comprensión informada por parte de los usuarios. La falta de transparencia en cómo se utilizan los datos puede llevar a violaciones de la privacidad y pérdida de confianza del consumidor.
  • Seguridad de datos: Los sistemas de IA, al procesar y almacenar grandes cantidades de datos, pueden ser objetivos atractivos para ciberataques. Una estrategia de IA deficiente en seguridad de datos puede resultar en brechas de datos devastadoras, comprometiendo información sensible y erosionando la confianza del cliente.

La creciente integración de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en materia de protección de datos, entre otras, también introduce complejas cuestiones éticas. Estas cuestiones abarcan desde la transparencia y la justicia de los algoritmos hasta el impacto de la IA en el empleo y la privacidad. En este contexto, la constitución de comités de ética dentro de las empresas emerge como una necesidad imperativa para guiar el desarrollo y la aplicación responsable de la IA.

Peligros operacionales y de continuidad del negocio.

La integración de la IA en las operaciones empresariales no es solo una cuestión de avance tecnológico; es una estrategia crítica para asegurar la continuidad del negocio y la eficiencia operativa. La falta de una estrategia al respecto puede exponer a las empresas a riesgos operacionales significativos y amenazar la continuidad del negocio, especialmente en situaciones de crisis. A continuación, voy a desarrollar estos conceptos con algunos ejemplos prácticos.

Optimización de cadenas de suministro durante el COVID-19

Un ejemplo destacado de la importancia de la IA en tiempos de crisis es cómo varias empresas utilizaron tecnologías de IA para optimizar sus cadenas de suministro durante la pandemia de COVID-19. Compañías como Amazon y Walmart recurrieron a algoritmos avanzados para predecir fluctuaciones en la demanda de productos esenciales, ajustar sus inventarios y rutas de distribución en tiempo real, y minimizar las interrupciones en el suministro a los consumidores. Esta capacidad de adaptación rápida fue posible gracias a estrategias de IA bien establecidas que permitieron a estas empresas mantener operaciones fluidas en un contexto de incertidumbre global.

Soluciones de trabajo remoto

La implementación de soluciones de trabajo remoto apoyadas en IA también demostró ser crucial para la continuidad del negocio durante la pandemia. Herramientas de colaboración en línea, como Microsoft Teams y Zoom, incorporaron funciones de IA para mejorar la experiencia del usuario, facilitar la gestión de proyectos a distancia y asegurar la productividad de los equipos dispersos geográficamente. Las empresas que ya habían adoptado estas tecnologías pudieron transitar hacia modelos de trabajo remoto de manera más eficiente, asegurando así la continuidad de sus operaciones.

Automatización de procesos

La falta de automatización en procesos clave puede resultar en ineficiencias operativas significativas. Por ejemplo, en el sector bancario, la implementación de chatbots basados en IA para la atención al cliente ha permitido a entidades como Bank of America con su chatbot Erica, manejar millones de consultas de clientes de manera eficiente, reduciendo tiempos de espera y liberando a empleados para que se concentren en tareas de mayor valor. Los bancos que no han adoptado estas tecnologías enfrentan no solo mayores costos operativos sino también una posible disminución en la satisfacción del cliente.

Optimización del rendimiento general

En el sector manufacturero, la IA se utiliza para predecir el mantenimiento de maquinaria, optimizar líneas de producción y mejorar la calidad del producto. Un ejemplo es Siemens, que utiliza sistemas de IA para predecir fallos en equipos antes de que ocurran, minimizando el tiempo de inactividad y manteniendo la continuidad de la producción. Las empresas manufactureras que no aprovechan estas tecnologías corren el riesgo de enfrentar paradas no planificadas y pérdidas de producción, lo que puede traducirse en costos operativos elevados y pérdida de competitividad.

La ausencia de una estrategia de IA no solo limita la capacidad de una empresa para responder de manera efectiva a crisis y adaptarse a cambios en el mercado, sino que también puede resultar en ineficiencias operativas y costos elevados que comprometen la continuidad del negocio, así como a problemas de cumplimiento y protección de datos. La adopción de la IA, por lo tanto, no es solo una inversión en tecnología, sino una estrategia esencial para asegurar la resiliencia y eficiencia empresarial.

Si quieres profundizar en cómo cómo abordar estos desafíos, «The Age of Surveillance Capitalism» de Shoshana Zuboff ofrece una visión profunda de cómo los datos personales se han convertido en una commodity y los desafíos éticos y legales que esto plantea, proporcionando un contexto valioso para las empresas que buscan desarrollar una estrategia de IA responsable.

Ricardo Alfaro