Casi todas las empresas comprenden el valor que la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático (ML) pueden aportar a su negocio, pero para muchas, los posibles riesgos de agregar IA no superan los beneficios. Informe tras informe, la IA se clasifica consistentemente como de vital importancia para los ejecutivos de alto nivel. Permanecer competitivo significa optimizar procesos, aumentar la eficiencia y mejorar los resultados, todo lo cual se puede lograr a través de la toma de decisiones de IA y ML. A pesar del valor que la IA y el ML aportan, la falta de confianza o el temor de que la tecnología abra a las empresas a más riesgos ha frenado la implementación de la toma de decisiones de IA/ML. Esto no es del todo infundado: el riesgo de decisiones sesgadas en industrias y aplicaciones altamente reguladas, como la elegibilidad para seguros, la concesión de hipotecas o la adquisición de talento, ha sido objeto de varias nuevas leyes centradas en el “derecho a la explicabilidad”. A principios de este año, el Congreso propuso la Ley de Responsabilidad Algorítmica. En el extranjero, la Unión Europea está presionando para que se apliquen regulaciones de IA más estrictas en el extranjero. Estas leyes y el movimiento del “derecho a la explicabilidad” en general son una reacción a la desconfianza en las decisiones de IA/ML. De hecho, las preocupaciones éticas en torno a la IA y el ML obstaculizan el uso de la toma de decisiones de IA/ML. Una investigación de Forrester encargada por InRule descubrió que los líderes de IA/ML temen que el sesgo pueda afectar negativamente sus resultados financieros. Para resolver este problema, las empresas deben replantear sus objetivos para la toma de decisiones de IA/ML. Durante demasiado tiempo, muchos fuera del campo de la IA/ML han visto la tecnología como un reemplazo de la inteligencia humana en lugar de una amplificación de la misma. Al eliminar a los humanos del proceso de toma de decisiones, aumentamos la posibilidad de sesgo y decisiones inexactas y potencialmente costosas. Mantener a los humanos en el proceso La IA con participación humana está diseñada para incluir de manera reflexiva a los humanos en el proceso de toma de decisiones automatizado. Este no es un concepto nuevo. Durante años, la IA con participación humana se ha utilizado para administrar y entrenar modelos para lograr eficiencia a través del aprendizaje supervisado. Pero esa visión tradicional de la IA con participación humana no es suficiente. Aquellos que utilizan la IA deben ampliar la participación humana en todo el ciclo de toma de decisiones, además del entrenamiento y revisión del modelo. Y debido a que las máquinas no pueden ser responsables de los resultados de la toma de decisiones automatizada, mantener a los humanos en el proceso ayuda a mitigar el riesgo al agregar una capa de responsabilidad y escrutinio a las decisiones y resultados. Si bien la inteligencia artificial es excelente para decisiones de bajo riesgo, como qué canciones poner en una lista de reproducción según tus descargas anteriores, no tiene el aprendizaje y la experiencia versátil y matizada que tiene la inteligencia humana. La inteligencia humana no se basa en un conjunto predeterminado de datos, lo que nos brinda la capacidad de revisar una decisión más compleja y de alto riesgo, como verificar documentos oficiales, procesar un préstamo o aprobar a alguien para una póliza de seguro.

Para leer el artículo completo, haz clic aquí.