¿Qué es la transparencia en IA? Guía completa para empresas

Usamos inteligencia artificial (IA) más de lo que pensamos: algunos hablamos con Siri o Alexa todos los días. A medida que continuamos aprendiendo más sobre el impacto de la IA, las empresas deben mantener la transparencia en IA como prioridad, especialmente cuando se trata de la experiencia del cliente (CX).

Tomando datos y cifras de nuestro Reporte Zendesk de Tendencias de Experiencia del Cliente, nuestra guía para principiantes sobre IA transparente incluye la importancia de la transparencia en IA y sus requisitos, regulaciones, beneficios, desafíos, mejores prácticas y más.

Más en esta guía:

• ¿Por qué es importante la transparencia en IA?
• Requisitos de transparencia en IA
• Niveles de transparencia en IA
• Regulaciones y estándares de transparencia en IA
• Los beneficios de la transparencia en IA
• Desafíos de la transparencia en IA (y formas de abordarlos)
• Mejores prácticas de transparencia en IA
• Ejemplos de empresas practicando IA transparente
• Preguntas frecuentes
• ¿Qué sigue para la transparencia en IA?

¿Por qué es importante la transparencia en IA?

En los términos más simplificados, la transparencia en IA es importante porque proporciona una explicación clara de por qué suceden las cosas con la IA. Nos ayuda a entender las razones detrás de las decisiones y acciones de la IA para que podamos asegurar que sean justas y confiables. Según nuestro Reporte CX Trends, el 65 por ciento de los líderes de CX ven la IA como una necesidad estratégica, haciendo de la transparencia en IA un elemento crucial a considerar.

Ser transparente sobre los datos que impulsan los modelos de IA y sus decisiones será un elemento definitorio para construir y mantener la confianza con los clientes. Reporte Zendesk CX Trends

La transparencia en IA implica entender sus implicaciones éticas, legales y sociales, y cómo la transparencia fomenta la confianza con usuarios y partes interesadas. Según nuestro Reporte CX Trends, el 75 por ciento de las empresas creen que la falta de transparencia podría llevar a un aumento en la pérdida de clientes en el futuro. Debido a que los proveedores de IA como servicio (AIaaS) hacen que la tecnología de IA sea más accesible para las empresas, garantizar la transparencia en IA es más importante que nunca.

Las implicaciones éticas de la IA significan asegurarse de que la IA se comporte de manera justa y responsable. Los sesgos en los modelos de IA pueden discriminar involuntariamente a ciertos grupos demográficos. Por ejemplo, usar IA en el lugar de trabajo puede ayudar con el proceso de contratación, pero puede favorecer inadvertidamente a ciertos grupos sobre otros según factores irrelevantes como género o raza. La IA transparente ayuda a reducir sesgos para mantener resultados justos en casos de uso empresariales.

Las implicaciones legales de la IA implican garantizar que los sistemas de IA sigan las reglas y leyes establecidas por los gobiernos. Por ejemplo, si un software impulsado por IA recopila información personal sin el consentimiento adecuado, puede violar las leyes de privacidad. Crear leyes que enfaticen la transparencia en IA puede garantizar el cumplimiento de requisitos legales.

Las implicaciones sociales de la IA implican entender cómo la IA afecta la vida diaria de las personas y la sociedad en su conjunto. Por ejemplo, usar IA en la atención médica puede ayudar a los médicos a hacer diagnósticos precisos más rápido o sugerir tratamientos personalizados. Sin embargo, puede plantear preguntas sobre el acceso equitativo según la asequibilidad de la tecnología.

Requisitos de transparencia en IA

Existen tres requisitos clave para la IA transparente: explicabilidad, interpretabilidad y responsabilidad. Veamos qué son estos requisitos y cómo se relacionan con los datos de entrenamiento, algoritmos y toma de decisiones en IA.

Explicabilidad

La IA explicable (XAI) se refiere a la capacidad de un sistema de IA para proporcionar explicaciones fáciles de entender sobre sus decisiones y acciones. Por ejemplo, si un cliente le pide a un chatbot recomendaciones de productos, un sistema de IA explicable podría proporcionar detalles como:

• "Creemos que te gustará este producto según tu historial de compras y preferencias".
• "Recomendamos este producto según tus reseñas positivas de artículos similares".

Ofrecer explicaciones claras le da al cliente una comprensión del proceso de toma de decisiones de la IA. Esto genera confianza del cliente porque los consumidores entienden qué hay detrás de las respuestas de la IA. Este concepto también puede denominarse IA responsable, IA confiable o sistemas de caja de cristal.

Por el contrario, existen los sistemas de caja negra. Estos modelos de IA son complejos y proporcionan resultados sin explicar claramente cómo los lograron. Esta falta de transparencia hace que sea difícil o imposible para los usuarios entender los procesos de toma de decisiones de la IA, lo que lleva a una falta de confianza en la información proporcionada.

Interpretabilidad

La interpretabilidad en IA se enfoca en la comprensión humana de cómo opera y se comporta un modelo de IA. Mientras que XAI se enfoca en proporcionar explicaciones claras sobre los resultados, la interpretabilidad se enfoca en procesos internos (como las relaciones entre entradas y salidas) para entender las predicciones o decisiones del sistema.

Usemos el mismo escenario de arriba donde un cliente le pide sugerencias de productos a un chatbot. Un sistema de IA interpretable podría explicar que usa un modelo de árbol de decisión para decidir sobre una recomendación.

Responsabilidad

La responsabilidad en IA significa garantizar que los sistemas de IA sean responsables de sus acciones y decisiones. Con machine learning (ML), la IA debe aprender de sus errores y mejorar con el tiempo, mientras que las empresas deben tomar acciones correctivas adecuadas para prevenir errores similares en el futuro.

Digamos que un chatbot de IA recomienda erróneamente un artículo que está agotado. El cliente intenta comprar el producto porque cree que está disponible, pero luego se le informa que el artículo está temporalmente agotado, lo que genera frustración. La empresa se disculpa e implementa supervisión humana para revisar y validar información crítica relacionada con productos antes de que los bots puedan comunicarla a los clientes.

Este ejemplo de responsabilidad en IA para servicio al cliente muestra cómo la empresa asumió la responsabilidad del error, describió pasos para corregirlo e implementó medidas preventivas. Las empresas también deben realizar auditorías regulares de los sistemas de IA para identificar y eliminar sesgos, garantizar resultados justos y no discriminatorios, y fomentar la transparencia en IA.

Niveles de transparencia en IA

Existen tres niveles de transparencia en IA, comenzando desde dentro del sistema de IA, luego moviéndose al usuario y finalizando con un impacto global. Los niveles son los siguientes:

• Transparencia algorítmica
• Transparencia de interacción
• Transparencia social

La transparencia algorítmica se enfoca en explicar la lógica, procesos y algoritmos utilizados por los sistemas de IA. Proporciona información sobre los tipos de algoritmos de IA, como modelos de machine learning, árboles de decisión (modelos tipo diagrama de flujo), redes neuronales (modelos computacionales) y más. También detalla cómo los sistemas procesan datos, cómo llegan a decisiones y cualquier factor que influya en esas decisiones. Este nivel de transparencia hace que el funcionamiento interno de los modelos de IA sea más comprensible para usuarios y partes interesadas.

La transparencia de interacción trata sobre la comunicación e interacciones entre usuarios y sistemas de IA. Implica hacer que los intercambios sean más transparentes y comprensibles. Las empresas pueden lograr esto creando interfaces que comuniquen cómo opera el sistema de IA y qué pueden esperar los usuarios de sus interacciones.

La transparencia social se extiende más allá de los aspectos técnicos y se enfoca en el impacto más amplio de los sistemas de IA en la sociedad en su conjunto. Este nivel de transparencia aborda las implicaciones éticas y sociales del despliegue de IA, incluidos posibles sesgos, equidad y preocupaciones de privacidad.

Regulaciones y estándares de transparencia en IA

Debido a que la inteligencia artificial es una tecnología más nueva, las regulaciones y estándares de transparencia en IA han estado evolucionando rápidamente para abordar preocupaciones éticas, legales y sociales. Aquí hay algunas regulaciones y estándares clave para ayudar a gobernar la inteligencia artificial:

• Reglamento General de Protección de Datos (GDPR): establecido por la Unión Europea (UE) e incluye disposiciones relacionadas con protección de datos, privacidad, consentimiento y transparencia
• Principios de IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE): un conjunto de principios basados en valores que promueve el uso confiable, transparente, explicable, responsable y seguro de la IA
• Marco de responsabilidad de IA de la Oficina de Responsabilidad del Gobierno de EE. UU. (GAO): un marco que describe responsabilidades y obligaciones en sistemas de IA, garantizando responsabilidad y transparencia para resultados generados por IA
• Ley de Inteligencia Artificial de la UE: una ley propuesta por la Comisión Europea que tiene como objetivo regular el desarrollo de sistemas de IA en la UE

Estas regulaciones pueden estandarizar el uso y desarrollo de IA, local y globalmente. Los sistemas de IA pueden ser consistentemente más claros y confiables al enfatizar la transparencia, consideraciones éticas y responsabilidad.

Los beneficios de la transparencia en IA

La IA transparente ofrece muchos beneficios para las empresas en ámbitos éticos, operacionales y sociales. Aquí hay algunas ventajas de la transparencia en IA:

• Genera confianza con usuarios, clientes y partes interesadas: Los usuarios, clientes y partes interesadas son más propensos a interactuar con tecnologías de IA o empresas que utilizan un help desk de IA cuando entienden cómo funcionan estos sistemas y confían en que operan de manera justa y ética.
• Promueve la responsabilidad y el uso responsable de la IA: La documentación clara y las explicaciones de los procesos de IA facilitan el uso responsable de la IA y responsabilizan a las empresas en caso de errores o sesgos.
• Detecta y mitiga sesgos y discriminación de datos: La visibilidad en las fuentes de datos y algoritmos permite a desarrolladores y científicos de datos identificar sesgos y patrones discriminatorios. Esto permite a las empresas tomar medidas proactivas para eliminar sesgos y garantizar resultados justos y equitativos.
• Mejora el desempeño de la IA: Los desarrolladores que comprenden claramente cómo operan los modelos pueden ajustar algoritmos y procesos de manera más efectiva. Los comentarios recopilados de usuarios y los insights de datos de desempeño permiten mejoras continuas para mejorar la precisión y eficiencia de los sistemas de IA con el tiempo, especialmente con IA para la experiencia del empleado.
• Aborda problemas y preocupaciones éticas: La transparencia en IA permite a las partes interesadas evaluar las implicaciones éticas de las decisiones y acciones impulsadas por IA y garantizar que los sistemas de IA operen dentro de directrices éticas.

Adoptar la transparencia en IA no solo mejora la confiabilidad de los sistemas de IA, sino que también contribuye al uso responsable y ético.

Desafíos de la transparencia en IA (y formas de abordarlos)

Junto con los muchos beneficios de la transparencia en IA vienen algunos desafíos. Estos desafíos, sin embargo, pueden gestionarse y minimizarse efectivamente.

Mantener los datos seguros

Garantizar la privacidad de datos del cliente mientras se mantiene la transparencia puede ser un acto de equilibrio. La transparencia puede requerir compartir detalles sobre los datos utilizados en el software de IA, planteando preocupaciones sobre la privacidad de datos. Según nuestro Reporte CX Trends, el 83 por ciento de los líderes de CX dicen que la protección de datos y la ciberseguridad son prioridades principales en sus estrategias de servicio al cliente.

Explicar modelos de IA complejos

Algunos modelos de IA, especialmente aquellos que utilizan aprendizaje profundo o redes neuronales, pueden ser difíciles de explicar en términos simples. Esto hace que sea difícil para los usuarios comprender la toma de decisiones de modelos de IA complejos y los procesos de automatización inteligente.

Mantener la transparencia con modelos de IA en evolución

A medida que los modelos de IA cambian y se adaptan con el tiempo, mantener la transparencia se vuelve cada vez más difícil. Hacer actualizaciones o modificaciones a los sistemas de IA o reentrenarlos con nuevos conjuntos de datos puede alterar sus procesos de toma de decisiones, lo que puede hacer que sea difícil mantener la transparencia de manera consistente.

Mejores prácticas de transparencia en IA

Incorporar mejores prácticas de transparencia en IA ayuda a fomentar la responsabilidad y la confianza entre desarrolladores de IA, empresas y usuarios. La comunicación clara y abierta sobre prácticas de datos, medidas de prevención de sesgos y los datos utilizados (y no utilizados) en modelos de IA puede ayudar a que los usuarios se sientan más confiados al usar tecnología de IA. Aquí hay algunas mejores prácticas para garantizar IA transparente.

Sé claro con los clientes sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan sus datos

Proporciona explicaciones transparentes y comprensibles a los clientes sobre la recopilación, almacenamiento y utilización de sus datos por parte de los sistemas de IA. Describe claramente las políticas de privacidad que detallan el tipo de datos recopilados, el propósito de la recopilación, los métodos de almacenamiento y el uso de datos en sistemas de IA. Proteger la privacidad del cliente comienza con obtener el consentimiento explícito de los usuarios antes de recopilar o usar sus datos para fines de IA.

Detalla cómo estás previniendo sesgos inherentes

Realiza evaluaciones regulares para identificar y eliminar sesgos dentro de tu software de IA. Comunica los métodos utilizados para prevenir y abordar sesgos en modelos de IA para que los usuarios entiendan los pasos que se están tomando para mejorar la equidad y prevenir la discriminación. Mantén registros de detección de sesgos, evaluación y procesos para mostrar un compromiso con la transparencia del cliente y la prevención de sesgos.

Explica qué datos se incluyen y excluyen en los modelos de IA

Define y comunica claramente los tipos de datos incluidos y excluidos de los modelos de IA. Proporciona razonamiento detrás de la selección de datos utilizados en el entrenamiento de IA para ayudar a los usuarios a entender las limitaciones y capacidades del modelo. Evita incluir datos sensibles o discriminatorios que podrían resultar en sesgos o infringir derechos de privacidad.

Ejemplos de empresas practicando IA transparente

Aquí hay algunos ejemplos de empresas poniendo en acción iniciativas de IA transparente. Sus esfuerzos por mantener la transparencia en IA y promover prácticas responsables de IA continúan ayudándoles a construir confianza con sus clientes.

Zendesk

En Zendesk, creamos software de experiencia del cliente que permite a los usuarios mejorar su soporte al cliente con herramientas de IA y machine learning, como IA generativa y chatbots de IA. Zendesk AI enfatiza la explicabilidad al proporcionar insights sobre cómo funcionan sus herramientas impulsadas por IA y cómo se toman las decisiones de IA.

Zendesk también ofrece recursos educativos y documentación para ayudar a los usuarios a entender la integración de IA en software de gestión de servicio al cliente, la ética de la IA en CX y su impacto en las interacciones con los clientes.

Lush

El minorista de cosméticos Lush es vocal sobre el uso ético de IA en sus operaciones comerciales. La empresa es transparente sobre no usar sistemas de puntuación social o tecnologías que podrían infringir la privacidad o autonomía del cliente. Lush participa en discusiones públicas y comparte su postura sobre prácticas éticas de IA a través de sus comunicaciones y canales de redes sociales.

OpenAI

OpenAI, un laboratorio de investigación de IA popular por sus aplicaciones de IA generativa ChatGPT y Dall-E, publica regularmente artículos de investigación y hallazgos que proporcionan insights sobre sus desarrollos y avances de IA.

OpenAI es transparente sobre sus objetivos, directrices éticas y el impacto social potencial de la IA a través de documentación integral. La empresa fomenta la colaboración y el compromiso con la comunidad de IA más amplia, fomentando la transparencia y compartiendo conocimiento sobre el desarrollo de IA.

El 65% de los líderes de CX ven la IA no como una moda, sino como una necesidad estratégica y realidad.Reporte Zendesk CX Trends

Preguntas frecuentes

¿Qué sigue para la transparencia en IA?

A medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando y avanzando, también lo hará la transparencia en IA. Aunque puede ser difícil predecir exactamente cómo se verá el futuro de la transparencia en IA, varias tendencias y expectativas podrían dar forma al panorama.

Estas expectativas incluyen el desarrollo de mejores herramientas para ayudar a explicar modelos de IA complejos para que los usuarios puedan entender el proceso de toma de decisiones de IA, lo que ayudará a aumentar la confianza y la usabilidad.

También habrá más énfasis en las regulaciones de IA y consideraciones éticas. Esto facilitará a las empresas implementar prácticas estándar para la transparencia en IA, abordando sesgos, equidad y preocupaciones de privacidad para sistemas de IA más responsables.