4 casos prácticos que deberías conocer antes de empezar a innovar

Tiempo estimado de lectura: 16 minutos

Los  frameworks y principios son la base de la innovación ética en IA, pero su verdadero valor está en cómo se aplican. Sin una implementación práctica, hasta las directrices mejor intencionadas se quedan solo en eso: directrices. En este artículo, me centro en ejemplos reales de innovación ética en IA llevados a cabo por expertos de Devoteam. Te invito a descubrir los casos de Europcar, Snowfox AI y Trustap, y a conocer cómo están recorriendo su propio camino hacia una IA responsable. Además, para ayudarte a ponerlo en práctica en tu sector, he preparado una checklist con claves para un uso ético de la IA en cualquier industria.

¿Quieres empezar por lo básico? En el primer artículo de esta serie explico qué es la IA ética y por qué es tan necesaria.

IV. Casos prácticos: Ejemplos de IA ética

Caso práctico 1 – Europcar impulsa una IA ética en el sector del alquiler de vehículos

Europcar, compañía global de alquiler de vehículos, se enfrentaba al reto de que sus empleados no podían encontrar rápidamente la información dentro de amplios repositorios de documentos para responder a las consultas de los clientes. Esta ineficiencia afectaba tanto a la carga de trabajo del personal como a la calidad del servicio.

En busca de una ventaja competitiva a través de la tecnología, Europcar decidió apostar por la inteligencia artificial. Su objetivo era desarrollar un chatbot capaz de comprender lenguaje natural, que ofreciera respuestas rápidas y precisas basadas en los datos existentes. Esto mejoraría tanto la eficiencia como la atención al cliente. De forma clave, este objetivo se abordó desde el compromiso con una adopción responsable de la IA, garantizando una solución accesible, útil para los usuarios, respetuosa con los derechos humanos y diseñada para minimizar activamente los sesgos.

Europcar y Devoteam desarrollaron un chatbot poniendo el foco en la ética durante todo el proceso:

• El chatbot utiliza la documentación interna de Europcar para responder automáticamente a preguntas.
• El desarrollo no fue solo técnico: trabajamos en estrecha colaboración con las áreas de negocio y diseñamos la solución con base en las necesidades de los usuarios finales.
• Los empleados participaron activamente a través de una fase piloto y grupos de trabajo, lo que permitió incorporar perspectivas diversas y recibir feedback directo, clave para lograr una IA eficaz y justa.
• Este enfoque inclusivo, junto con metodologías ágiles, permitió realizar revisiones éticas continuas para identificar y corregir de forma proactiva posibles sesgos o impactos negativos, asegurando así que la IA estuviera alineada con los estándares de Europcar.

Aunque el chatbot sigue en fase de pruebas, Europcar espera obtener múltiples beneficios, entre ellos:

• Empleados más ágiles: encontrar información interna será más rápido, lo que facilitará su trabajo.
• Mejor atención al cliente: el acceso rápido a la información permitirá ofrecer respuestas más ágiles y consistentes.
• Flujos de trabajo más fluidos: las pruebas y el feedback de usuarios contribuirán a un chatbot preciso y fiable.

En el futuro, una vez que el chatbot esté completamente operativo, Europcar medirá resultados concretos, como la reducción del tiempo de respuesta a las consultas..

Caso práctico 2 – Trustap construyó una base ética sólida para todo el desarrollo y despliegue de IA

Trustap es una plataforma centrada en hacer que los pagos online y presenciales sean más seguros mediante la prevención del fraude. Presente en los principales marketplaces del mundo, su misión es mejorar la experiencia del cliente y las operaciones de negocio de forma responsable.

A medida que Trustap incorporaba la inteligencia artificial (IA) en sus procesos, identificaron posibles riesgos éticos. Querían aprovechar el poder innovador de la IA sin comprometer la privacidad de los datos, la equidad ni la confianza que buscan generar al prevenir fraudes. Sin unas normas éticas claras, los sistemas de IA podrían entrar en conflicto con los valores de la empresa.

Por ello, Trustap se propuso construir una base ética sólida para todo el desarrollo de IA. Su objetivo era garantizar que el uso de la IA respetara sus valores, protegiera la privacidad y fortaleciera la confianza de clientes y empleados. Para ello, planificaron la creación de directrices de uso responsable de la IA y un sistema sólido de gestión ética y segura de los datos.

Trustap adoptó un enfoque proactivo con varias medidas clave:

• Carta ética de IA: Crearon unas reglas claras con principios éticos vinculados a los valores de la empresa, dirigidas a todo el personal implicado en el uso de IA.
• Difusión de la carta: Compartieron estas reglas con todos los empleados como guía para el uso responsable de herramientas de IA.
• Proceso de revisión: Establecieron mecanismos de control para garantizar que los proyectos de IA se ajusten a los principios éticos.
• Gobernanza de datos: Dieron prioridad a la gestión segura y ética de los datos como base de la IA responsable.
• Diseño centrado en las personas: Involucraron a clientes y empleados desde las primeras fases de cada proyecto de IA para comprender sus necesidades y preocupaciones.
• Formación: Diseñaron distintos niveles de formación para capacitar al equipo en el uso eficaz y responsable de la IA.

Aunque el trabajo continúa, los esfuerzos de Trustap ya han aumentado la concienciación del personal sobre la ética en IA. Su apuesta por la gobernanza de datos está construyendo una base sólida para el uso responsable de la información. Además, al involucrar a las personas en el diseño de casos de uso de IA —como su chatbot de atención al cliente— se aseguran de que la tecnología sea útil y aborde los posibles riesgos desde el principio.

Caso práctico 3 – Empoderar a través de la educación en IA ética

Las amenazas cibernéticas impulsadas por IA son cada vez más sofisticadas y personalizadas, lo que hace que una educación sólida en ciberseguridad sea más crítica que nunca para proteger a las personas frente a ataques nuevos y en constante evolución. Estas preocupaciones refuerzan la necesidad de formación específica sobre privacidad y seguridad de los datos.

Un gran ejemplo de cómo entendemos la educación en el uso ético de la IA es el taller interactivo «IA: una fuerza transformadora para todas las mujeres y niñas», impartido por Tristan Van Thielen, experto en IA y ML en Devoteam, y Simon Ruszala, Director de Formación del Grupo Devoteam. El taller se celebró como evento paralelo durante el 69º periodo de sesiones de la Comisión sobre la Condición Jurídica y Social de la Mujer (CSW69) en la Asamblea General de las Naciones Unidas en Nueva York.

El taller demostró que incorporar consideraciones éticas desde el inicio puede guiar el desarrollo de soluciones de IA que sean empoderadoras, seguras y responsables. En línea con el lema de Devoteam, «Tech for People», y con la iniciativa «AI for Good» de la UIT (agencia de la ONU para tecnologías digitales), el taller se centró en cómo la IA puede contribuir a garantizar una educación y formación de calidad para todas las mujeres y niñas.

Este taller reconoció la necesidad urgente de una educación en ciberseguridad para todas las mujeres y niñas. Para contribuir a ello, los expertos de Devoteam propusieron la creación de programas de formación escalonada, es decir, distintos niveles de formación adaptados a diferentes necesidades.

Para que estos programas funcionen correctamente, es necesario contar con un plan claro. Estos son los pasos clave:

1. Formar un equipo: Con un objetivo y una estrategia definidos, se deben implicar actores diversos de gobierno, sociedad civil, centros educativos y empresas tecnológicas para atender las distintas necesidades.
2. Diseñar un plan detallado: Definir objetivos, plazos, costes, responsabilidades y mecanismos de seguimiento.
3. Desarrollar materiales formativos: Crear recursos educativos adecuados y accesibles desde el punto de vista cultural y lingüístico.
4. Probar los programas: Lanzar una fase piloto en distintas comunidades para recoger feedback y realizar mejoras.
5. Difundir y formar: Lanzar campañas de sensibilización y ofrecer formación para dotar a todas las mujeres y niñas de competencias en seguridad digital.
6. Impulsar cambios normativos: Promover políticas que respalden la educación en ciberseguridad.
7. Supervisar el progreso: Medir el impacto y la eficacia de los programas utilizando indicadores como KPI u OKR.

Este ejemplo demuestra cómo incorporar la ética desde el inicio puede contribuir a crear soluciones de IA que empoderen a las personas y garanticen su seguridad. En definitiva, la colaboración y el trabajo conjunto hacia un objetivo común marcan la diferencia.bjective with a robust strategy and actionable plan, we can use AI for good in education and beyond.

Caso práctico 4 – Lecciones sobre IA ética de Snowfox AI

Snowfox AI se especializa en automatizar el procesamiento de facturas de compra, ayudando a las empresas a agilizar sus operaciones financieras. Además, asesoran a organizaciones en el uso de datos para finalidades como la elaboración de informes ESG.

Curiosamente, Snowfox AI señala que las preocupaciones éticas no suelen ser el tema principal en las conversaciones con sus clientes sobre su tecnología principal. Tras evaluar sus operaciones en relación con la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, han sido clasificados en la categoría de «riesgo nulo». Esto sugiere que los riesgos éticos inherentes a su aplicación de IA en la automatización de facturas se consideran bajos. En cambio, Snowfox AI considera que las cuestiones éticas están más relacionadas con el uso que los clientes hacen de la tecnología y los resultados que genera.

Uno de los aspectos éticos clave que mencionan sus clientes es el posible impacto sobre el empleo. No obstante, sus estudios indican que más de la mitad de sus clientes asignan tareas de mayor valor a los empleados cuyas funciones han sido automatizadas. Esto pone de relieve la importancia de contar con un programa eficaz de gestión del cambio y formación continua.

Para Snowfox AI, estos tres pilares son fundamentales:

• Transparencia: Es un principio ético esencial. Permite que los clientes comprendan cómo funciona su solución de IA y cómo se obtienen los resultados.
• Gobernanza de datos: Pilar central de su enfoque ético. Snowfox AI aplica medidas estrictas de seguridad, cuenta con la certificación ISO 27001 y cumple con el RGPD.
• Gestión del cambio: La implementación ética de la IA requiere abordar las preocupaciones de los empleados. La empresa apuesta por la transparencia para fomentar la aceptación y por la formación y reciclaje profesional para facilitar la adopción de estas tecnologías.

Snowfox AI demostró su compromiso con la ética en el uso de los datos al detener de forma inmediata el procesamiento de datos personales inapropiados que un cliente les había proporcionado por error. Informaron al cliente del incidente y eliminaron los datos de sus sistemas. Esta actuación proactiva, a pesar de que el fallo no fue suyo, refleja su compromiso con una gestión responsable de los datos.

Entonces, ¿cómo puedes hacer un seguimiento de tu implementación de IA? Más allá de métricas técnicas como el ahorro de costes o de tiempo, Snowfox AI ha observado que algunos clientes utilizan encuestas internas para medir la satisfacción de los empleados como indicador de una implementación ética positiva. Aunque sigue siendo un reto medir directamente el impacto social y ético, el aumento de la satisfacción tras la automatización de tareas rutinarias sugiere un resultado favorable.

Snowfox AI considera fundamental capacitar a los empleados con un conocimiento general sobre inteligencia artificial. Este conocimiento les permite valorar las implicaciones éticas dentro del contexto específico de su negocio. Para Snowfox AI, la responsabilidad del cliente, una gobernanza robusta del dato, una gestión del cambio proactiva y el aprendizaje continuo son pilares esenciales para garantizar una implementación y uso ético de la IA.

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Checklist para el uso ético de la IA (aplicable a todos los sectores)

¿Te han inspirado los casos de Europcar, Trustap, Snowfox AI o los talleres de Devoteam en la ONU?
¡Entonces ha llegado el momento de comenzar tu propio camino!

La siguiente checklist te ayudará, sea cual sea tu sector o el tipo de innovación en IA que estés desarrollando o implementando.

Establece principios éticos claros

• Desarrolla y documenta los principios éticos de IA de tu organización.
• Asegúrate de que estos principios estén alineados con los valores fundamentales de tu empresa.
• Haz que estos principios sean accesibles para todos los empleados.
• Considera principios fundamentales como la responsabilidad, la transparencia y la equidad.
• Comprométete a desarrollar IA que respete los derechos humanos.

Implementa un marco ético sólido

• Desarrolla procesos y políticas claras relacionadas con la IA ética.
• Considera crear una carta ética de IA que defina principios y directrices de uso.
• Integra las consideraciones éticas en tu proceso de desarrollo (también en entornos ágiles).

Céntrate en la transparencia y explicabilidad

• Asegura que los sistemas de IA sean explicables y no cajas negras opacas.
• Utiliza herramientas y técnicas para lograr la explicabilidad.

Prioriza la gobernanza de datos y la privacidad

• Establece un marco sólido de gobernanza de datos como base de la IA responsable.
• Asegúrate de que los datos sean precisos, seguros y se utilicen de forma ética.
• Define políticas claras para el manejo de datos.
• Invierte en herramientas adecuadas para el almacenamiento, seguimiento y cumplimiento normativo.
• Revisa posibles sesgos e inconsistencias en tus datos de entrenamiento.
• Da prioridad a la protección de la privacidad y la seguridad de los datos de los usuarios.
• Cumple con las normativas y estándares aplicables.
• Obtén el consentimiento informado para la recogida y uso de datos.
• Aplica prácticas como la anonimización y la minimización de datos.

Mitiga el sesgo y garantiza la equidad

• Selecciona y diversifica cuidadosamente los datos de entrenamiento para minimizar sesgos.
• Identifica y corrige activamente posibles sesgos en los datos y algoritmos.
• Supervisa los resultados de la IA en términos de diversidad y equidad.
• Diseña aplicaciones de IA que eviten prácticas poco éticas.

Define responsabilidad y rendición de cuentas

• Establece líneas claras de responsabilidad sobre los sistemas de IA y sus resultados.
• Asigna roles humanos específicos de supervisión.
• Implementa mecanismos de auditoría para las decisiones tomadas por la IA.

Fomenta un diseño e implementación centrados en las personas

• Diseña proyectos de IA enfocados en las necesidades y el bienestar de las personas.
• Involucra a las partes interesadas desde las primeras fases del proyecto (empleados, clientes, comunidad).
• Diseña sistemas de IA para complementar, no reemplazar, el trabajo humano.
• Mantén un bucle continuo de feedback con los usuarios.
• Escucha y atiende activamente las inquietudes del personal.

Mide y supervisa el impacto ético

• Implementa un proceso de auditoría continua para evaluar el cumplimiento ético.
• Ve más allá de los indicadores técnicos: evalúa el impacto social y ético.
• Recoge opiniones de empleados y clientes sobre equidad y utilidad.
• Realiza auditorías de equidad y supervisa la diversidad en los resultados de la IA.
• Establece canales abiertos para que los usuarios puedan presentar quejas si se sienten tratados de forma injusta.

Promueve la formación y la capacitación

• Ofrece programas de formación escalonada para dotar al equipo de las competencias necesarias en IA.
• Incluye formación tanto en fundamentos de IA como en su uso ético.
• Aborda los miedos o dudas del personal sobre la IA a través de la educación.
• Fomenta una cultura de innovación y aprendizaje continuo en torno a la IA.

Asegura un progreso colaborativo

• Colabora con una amplia red de partners en el desarrollo de IA.
• Comparte aprendizajes sobre seguridad y fiabilidad de la IA con el ecosistema.
• Ten en cuenta las aportaciones de expertos externos en cuestiones éticas.

Mantén una revisión y mejora continua

• Establece un proceso de revisión periódica para mejorar las prácticas éticas.
• Adáptate continuamente a los cambios normativos.
• Mantente actualizado en nuevas regulaciones y buenas prácticas.
• Revisa y ajusta regularmente tu marco ético en función del aprendizaje y el feedback recibido.

Aborda el impacto medioambiental (si aplica)

• Evalúa el impacto ambiental de tus desarrollos de IA.
• Promueve prácticas de IT sostenible y desarrollo responsable para reducir el consumo de recursos.
• Considera usar la IA para optimizar el consumo de energía y recursos en favor de los objetivos de sostenibilidad.

Conclusión

En resumen, construir innovaciones en IA ética no es solo teoría. Como hemos visto en los casos de Europcar, Trustap y Snowfox AI, y a través del trabajo educativo de Devoteam, los principios cobran vida cuando se aplican.

Desde el diseño de chatbots fáciles de usar hasta la creación de cartas éticas o la garantía de empleo justo mediante la automatización, la IA responsable demuestra ser claramente beneficiosa.

Si tu empresa prioriza los elementos recogidos en nuestra checklist, podrá asegurarse de que el uso de la IA no solo sea avanzado, sino también ético y sostenible.