Aumento de la regulación de la IA: lo que las empresas deben saber y cómo prepararse

El panorama de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) está preparado para una transformación significativa, a medida que surgen marcos regulatorios para proporcionar pautas claras sobre el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA. A medida que la Unión Europea (UE) finaliza su Ley de IA y la IA generativa continúa evolucionando rápidamente, las empresas de todo el mundo deben prepararse para regulaciones de IA más estrictas que afectarán sus operaciones, productos y servicios.

Para comprender mejor cómo será la regulación de la IA para las empresas en el futuro cercano, podemos examinar las características clave de la Ley de IA de la UE, los posibles efectos de la expansión global de las regulaciones de la IA y las estrategias que las organizaciones deben adoptar para prepararse para estos. épocas de cambios.

La Ley de IA de la UE y sus implicaciones globales

Programada para una votación parlamentaria a fines de marzo de 2023, se espera que la Ley de IA de la UE establezca un estándar global para la regulación de IA, al igual que lo hizo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE en 2018. Si se cumple con el cronograma, el La Ley AI podría adoptarse a finales de año.

Aunque es una regulación europea, es probable que el impacto de la Ley de IA se extienda mucho más allá de la UE. El llamado 'efecto Bruselas' obligará a las organizaciones que operan a escala internacional a ajustarse a la legislación, mientras que las empresas estadounidenses y otras empresas independientes encontrarán que lo mejor para ellos es cumplir con sus estipulaciones. Los movimientos recientes, como la propuesta de Ley de datos e inteligencia artificial de Canadá y la regulación de empleo automatizada de la ciudad de Nueva York, señalan aún más esta tendencia hacia la adopción de regulaciones de IA más allá del territorio de la UE.

Categorías de riesgo del sistema de IA en virtud de la Ley de IA

La Ley de IA propone tres categorías de riesgo para los sistemas de IA, cada una acompañada de su propio conjunto de pautas y consecuencias:

1. Riesgo inaceptable: se prohibirán los sistemas de IA en esta categoría. Incluyen sistemas de manipulación que pueden causar daño, sistemas de identificación biométrica en tiempo real utilizados en espacios públicos para el cumplimiento de la ley y todas las formas de calificación social.
2. Alto riesgo: esta categoría cubre los sistemas de inteligencia artificial, como los modelos de escaneo de solicitantes de empleo, que estarán sujetos a requisitos legales específicos.
3. Riesgo limitado y mínimo: muchas de las aplicaciones de IA utilizadas actualmente por las empresas (incluidos los chatbots y las herramientas de gestión de inventario impulsadas por IA) se incluyen en esta categoría y en gran medida permanecerán sin regulación. Sin embargo, las aplicaciones de riesgo limitado orientadas al cliente requerirán la divulgación de que se está utilizando IA.

Regulación de IA: qué esperar

Como la Ley de IA aún está en borrador y sus efectos globales no están determinados, la naturaleza exacta de la regulación de IA para las organizaciones sigue siendo incierta. Sin embargo, su impacto probablemente dependerá de la industria, el tipo de modelo que se desarrolle y la categoría de riesgo a la que pertenezca.

La regulación puede implicar el escrutinio de un tercero que prueba los modelos de IA contra la población objetivo prevista. Estas pruebas evaluarán factores como el rendimiento del modelo, los márgenes de error y la divulgación de la naturaleza y el uso del modelo.

Para las organizaciones con sistemas de IA de alto riesgo, la Ley de IA ya ha proporcionado una lista de requisitos, incluidos los sistemas de gestión de riesgos, el gobierno y la gestión de datos, la documentación técnica, el mantenimiento de registros, la transparencia, la supervisión humana, la precisión, la solidez, la ciberseguridad y la evaluación de la conformidad. , registro con los gobiernos de los estados miembros de la UE y sistemas de seguimiento posteriores a la comercialización. Además, se espera que las pruebas de confiabilidad de la industria de IA (similares a los cheques electrónicos para automóviles) se generalicen.

Preparación para las regulaciones de IA

Los líderes de IA que priorizan la confianza y la mitigación de riesgos al desarrollar modelos de ML tienen más probabilidades de tener éxito frente a las nuevas regulaciones de IA. Para garantizar la preparación para regulaciones de IA más estrictas, las organizaciones deben considerar los siguientes pasos:

1. Investigue y eduque a los equipos sobre posibles regulaciones y sus impactos en su empresa ahora y en el futuro.
2. Auditar los modelos existentes y planificados para determinar sus categorías de riesgo y las regulaciones asociadas que más los afectarán.
3. Desarrollar y adoptar un marco para diseñar soluciones de IA responsables.
4. Piense en la estrategia de mitigación de riesgos de IA para los modelos existentes y futuros, teniendo en cuenta las acciones inesperadas.
5. Establezca una estrategia de informes y gobierno de IA, asegurando múltiples controles antes de que un modelo entre en funcionamiento.

Con la Ley de IA y las próximas regulaciones que marcan una nueva era para el diseño de IA, la IA ética y justa ya no es solo "agradable de tener" sino "imprescindible". Al prepararse de manera proactiva para estos cambios, las organizaciones pueden adoptar el mundo de la regulación de la IA y aprovechar todo el potencial de esta tecnología en rápida evolución. Además, las empresas pueden utilizar potentes plataformas no-code como AppMaster para acelerar sus desarrollos de IA y garantizar el cumplimiento de las reglamentaciones emergentes.