Perspectivas sobre el estado de la IA en Latinoamérica
IA con inteligencia
En la era de la transformación digital, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un pilar para la optimización de procesos y la toma de decisiones empresariales. No obstante, su despliegue implica riesgos que, si no se gestionan adecuadamente, pueden representar serios desafíos para la sostenibilidad y éxito de las organizaciones.
Hoy, la adopción e implementación del estándar ISO/IEC 42001 representa una diferencia estratégica al ofrecer un marco robusto para la gestión responsable de la IA. Por ello, NYCE —primer Organismo de Certificación acreditado para ISO/IEC 42001 en México—, junto a expertos en la materia, están sumando esfuerzos para acercar los beneficios de este estándar internacional a más empresas en América Latina.
Este trabajo coordinado une la experiencia de NYCE en certificación con la estrecha relación con las consultoras mexicanas BP Gurús y White Box Project y la colombiana ES Gestión Empresarial, para conectar en el ecosistema con empresas de vanguardia en las Tecnologías de la Información. Este frente común busca elevar los estándares en la adopción de IA en toda la región.
Autores
3 riesgos clave que tu empresa debe conocer
Sesgos y discriminación en los algoritmos
Falta de transparencia y rendición de cuentas
Riesgos de seguridad y privacidad de datos
La IA aprende de los datos con los que es entrenada, por lo que si estos contienen sesgos, la tecnología puede reproducir y acentuar la discriminación. Tal situación puede derivar en decisiones de contratación injustas, evaluaciones crediticias erróneas o reconocimiento facial impreciso, exponiendo a las organizaciones a consecuencias éticas, legales y reputacionales.
Riesgos de seguridad y privacidad de datos
Falta de transparencia y rendición de cuentas
Riesgos de seguridad y privacidad de datos
Los sistemas de IA procesan grandes volúmenes de datos, lo que incrementa su vulnerabilidad ante ciberataques, fugas de información o mal uso de datos. La ausencia de controles robustos puede generar violaciones a la privacidad, pérdida de información sensible y sanciones regulatorias, poniendo en riesgo la confianza y reputación de la empresa.
Falta de transparencia y rendición de cuentas
Falta de transparencia y rendición de cuentas
Falta de transparencia y rendición de cuentas
Muchos modelos de IA, sobre todo los basados en aprendizaje profundo, funcionan como “cajas negras”, dificultando la explicación de sus procesos y decisiones. Esta falta de transparencia genera retos particulares en sectores regulados y puede minar la confianza de los usuarios.