Hace poco escribí sobre la AI y la intención de muchas empresas de integrarla en sus procesos, exponiendo mi visión sobre las bases fundamentales que considero esenciales para una implementación exitosa. Este entusiasmo por la AI crece cada día más, pero, como es lógico, también trae dudas y temores razonables. Para muchos, la inteligencia artificial sigue siendo un terreno desconocido, y es natural que se pregunten por los riesgos asociados.
Una de las respuestas más comunes a estas inquietudes es poner el foco en los beneficios. Sin embargo, esta actitud, que busca “compensar” los riesgos con las ventajas, no la considero acertada.
Creo que la clave está en identificar los riesgos y hablar de soluciones concretas para mitigarlos. Solo así vamos a poder potenciar realmente los beneficios de la AI, porque, al aumentar la brecha aumentando las ventajas y minimizando los riesgos, el valor real de la implementación crece exponencialmente.
Por eso, a continuación les cuento cuales son esos riesgos y que hay que hacer para aplacarlos:
Privacidad de datos y riesgos regulatorios: cómo evitarlos
Uno de los primeros desafíos a enfrentar son las posibles violaciones regulatorias. Los modelos de GenAI que se entrenan con datos sensibles pueden, sin querer, generar respuestas que infrinjan normativas, como la exposición de información personal identificable. Esto es un riesgo grave, sobre todo en sectores donde el cumplimiento de regulaciones es crítico.
Para controlar este riesgo, es fundamental implementar técnicas de anonimización de datos y adoptar medidas que preserven la privacidad desde la etapa de entrenamiento del modelo. No alcanza con confiar en la tecnología: se requieren auditorías exhaustivas y revisiones constantes de los datos que se usan. Cumplir con las normativas de protección de datos es no sólo una obligación legal, sino una cuestión de reputación y confianza hacia los clientes.
Para preservar esta información, se deben implementar medidas de ciberseguridad robustas, como el uso de cifrado y la instalación de firewalls. Además, es esencial desarrollar políticas claras sobre cómo se gestionan y almacenan los datos, y quiénes tienen acceso a ellos. Garantizar que solo las personas autorizadas puedan manipular esa información es una barrera extra para evitar filtraciones y un mal uso de los datos.
Riesgos sociales: protegiendo la imagen de la empresa
El riesgo social, aunque menos evidente, es otro punto importante. La posibilidad de que un modelo de AI genere contenido inapropiado o poco deseado puede tener un impacto negativo en la imagen de la organización. En un entorno hiperconectado, un error de este tipo puede viralizarse rápidamente, afectando la confianza y credibilidad.
Para prevenir esto, es esencial probar y evaluar los modelos antes de ponerlos en producción. Estas pruebas no deben limitarse a evaluar la precisión técnica del modelo, sino también su capacidad para generar contenido alineado con los valores de la empresa. Además, la supervisión constante de las salidas del modelo es clave para evitar alguna sorpresa poco agradable.
Toxicidad en los modelos generativos: anticiparse al problema
Otro riesgo importante es la posibilidad de que los modelos generativos produzcan contenido tóxico, ya sea ofensivo, inapropiado o incluso peligroso. Esto puede generar un impacto negativo en la organización, sobre todo si no se monitorea adecuadamente el tipo de contenido que la AI puede generar.
Para minimizar estos incidentes, una buena práctica es limpiar los datos de entrenamiento, eliminando términos y expresiones problemáticas antes de que los modelos comiencen a generar contenido. Utilizar “guardrails” que funcionen como filtros adicionales es una excelente estrategia para asegurar que no se generen respuestas tóxicas.
Alucinaciones: evitando desviarse de la realidad
El fenómeno de las alucinaciones se da cuando la AI genera respuestas que no tienen base en los datos con los que fue entrenada, es decir, respuestas completamente inventadas o erróneas. Este problema puede ser muy peligroso si los usuarios toman decisiones importantes basadas en estas respuestas incorrectas.
Para una AI robusta en atención al cliente, es clave contar con capas múltiples de seguridad que, además de prevenir errores, puedan redirigir las interacciones ante posibles intentos de inyección de prompts o desvíos, manteniendo una experiencia controlada y fluida para el usuario. A su vez, las auditorías constantes permiten monitorear y ajustar el rendimiento del sistema, capturando errores o patrones de riesgo que se puedan mejorar con agilidad.
Implementar un aprendizaje few-shot refuerza el sistema con ejemplos de interacciones positivas, mejorando la precisión de las respuestas al nutrirse de experiencias exitosas previas.
Por último, realizar pruebas automáticas de AI mediante simulaciones permite entrenar al sistema para afrontar escenarios exigentes y, así, ajustar su rendimiento antes de que enfrente a usuarios reales en situaciones similares.
Interpretabilidad: comprender para evitar malos usos
Finalmente, otro riesgo significativo es la falta de interpretabilidad de los modelos. Los usuarios podrían malinterpretar las respuestas generadas por la AI, lo que podría llevar a decisiones equivocadas o conclusiones incorrectas. Este es un problema serio, sobre todo en sectores como el Financiero o el de Seguros, donde una mala interpretación puede tener consecuencias graves.
Es esencial diseñar los modelos de AI con un fuerte conocimiento del dominio específico donde se van a aplicar. Proporcionar información clara y detallada sobre cómo se generan las respuestas y qué datos se están utilizando como inputs puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones más informadas.
Implementar AI correctamente es, sin duda, una ventaja competitiva para cualquier organización. Ahora, si todos utilizamos AI, el diferencial radica en quién sabe usarla mejor. Usarla mejor implica entenderla a fondo; no solo conocer sus beneficios, sino también reconocer sus riesgos, no como fuente de temor, sino como un activo de valor. Quienes comprendan estos aspectos y aborden activamente estos desafíos para reducirlos, son los que realmente desbloquean su verdadero potencial.
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