Inteligencia artificial y compliance: garantizar la trazabilidad de decisiones automatizadas
La creciente automatización de decisiones en empresas exige garantizar que estas sean trazables, auditables y cumplan con regulaciones. Este post aborda cómo integrar Inteligencia Artificial y compliance, sus beneficios y cómo hacerlo realidad con el acompañamiento de aggity.
Conoce cómo aplicar compliance a la inteligencia artificial para asegurar la trazabilidad, la ética y el cumplimiento normativo.
Es ya una realidad que la inteligencia artificial está cambiando de forma radical la forma en la que operan las empresas. La toma de decisiones automatizada, basada en algoritmos capaces de aprender de datos históricos y generar patrones predictivos, está impactando directamente en sectores como el financiero, el sanitario o ya marca la diferencia en ámbitos tan diversos como la banca, la sanidad o el de las Administraciones Públicas.
Este despliegue acelerado de diferentes soluciones de inteligencia artificial también presenta retos importantes como entender la forma y los motivos de por qué toma cada decisión. La respuesta a este desafío se articula en torno a la inteligencia artificial y compliance, así como al desarrollo de mecanismos sólidos para asegurar la trazabilidad de cada decisión automatizada.
¿Qué es la trazabilidad de decisiones automatizadas?
La trazabilidad en IA es la capacidad de reconstruir, auditar y comprender el proceso que ha provocado que un algoritmo tome una determinada decisión. El problema del compliance con IA es que, mientras en un contexto en el que sólo intervienen humanos saber cómo y porqué se ejecutó un proceso se puede analizar a través de documentos, informes o testimonios, con la IA la lógica detrás de una decisión puede quedar oculta en miles de parámetros que se ajustan dinámicamente, lo que imposibilita un análisis manual simple.
De hecho, en modelos de aprendizaje profundo, conocidos como “cajas negras”, el nivel de complejidad alcanza tal magnitud que ni siquiera los desarrolladores son capaces de explicar de forma inmediata la relación entre una entrada de datos y la salida que la IA ha proporcionado.
La necesidad de trazabilidad en IA es, por tanto, un requisito fundamental para proteger a las empresas frente a los riesgos que se derivan del uso de modelos automatizados. El objetivo es que haya decisiones automatizadas auditables para que, por ejemplo, un banco pueda demostrar la razón por la que ha denegado un crédito o por la que una aseguradora a realizado un ajuste en una prima.
El propósito de aunar inteligencia artificial y compliance es que no se produzcan discriminaciones algorítmicas, conflictos legales o violaciones de derechos fundamentales. Además, apostar por esta inteligencia artificial responsable permite cumplir con el marco regulatorio IA y con normativas como RGPD o la Ley de Inteligencia Artificial de la UE que exigen transparencia en IA, explicabilidad y la capacidad de impugnar decisiones automatizadas. Es decir, la trazabilidad en IA no es sólo una buena práctica, sino una obligación legal.
Beneficios de aplicar compliance a IA
La integración del compliance en la IA debe estar basada en una estrategia proactiva que va a generar a las empresas un amplio conjunto de beneficios en diversos apartados. Uno de los más importantes es la transparencia ya que un sistema de inteligencia artificial que opera bajo principios de cumplimiento es inherentemente más transparente.
Esta transparencia implica que las decisiones automatizadas no sólo son comprensibles para los desarrolladores y auditores, sino también para los usuarios finales, de tal forma que, por ejemplo, un cliente puede conocer los motivos por los que una empresa ha tomado una determinada decisión. El beneficio de aplicar esta ética algorítmica, además de permitir el cumplimiento de las distintas legislaciones, permite establecer una relación más honesta con el cliente lo que impacta directamente en la fidelización de este.
Unir inteligencia artificial y compliance permite fortalecer la seguridad legal al proteger a las organizaciones frente a litigios, sanciones regulatorias o responsabilidades derivadas de decisiones injustas o malas prácticas. Gracias al establecimiento de un marco de trazabilidad y de una automatización legalmente segura es más sencillo llevar una correcta gestión de riesgos con IA y facilita la defensa jurídica. puesto que las empresas podrán demostrar que los procesos fueron controlados, auditados y validados en cada fase.
Pero, quizá, el beneficio más importante de establecer el compliance en un entorno de inteligencia artificial es el de la confianza, tanto de cara al exterior como entre el conjunto de los empleados de la empresa. En general, las personas tienden a desconfiar de las decisiones tomadas por la IA, pero al conocer que todas ellas están auditadas, que cuentan con controles de calidad y con políticas claras para minimizar las decisiones erróneas, la percepción empieza cambiar.
El desarrollo de un contexto de IA confiable es fundamental, sobre todo en sectores como el sanitario o el financiero, donde desarrollar un ecosistema de compliance con IA permitirá mejorar la reputación de la organización e incrementar y fidelizar a los clientes.
Capacidades necesarias
Materializar el compliance con IA requiere de ciertas capacidades técnicas y organizativas especialmente relevantes. Estas capacidades deben introducirse desde el mismo momento en el que se implementen modelos de IA. No sirve de nada añadirlos a posteriori como una funcionalidad más.
La primera de ellas es la existencia de logs detallados que recojan, de manera estructurada y segura, cada paso del proceso algorítmico. Es importante tener en cuenta que estos registros no son simples listados de entradas y salidas, sino que hay que incluir eventos, decisiones intermedias, parámetros utilizados y cualquier variable que pueda ser relevante para reconstruir el razonamiento de la máquina.
Al igual que en un avión se registran todos los datos de un vuelo en las cajas negra, en la IA el logging exhaustivo permite auditar el sistema ante cualquier queja, error o reclamación. Todo este conjunto de procesos debe estar documentado y sujeto a una auditoría IA empresarial externa, sobre todo en aquellos escenarios de mayor riesgo.
Otra capacidad importante es la validación continua de modelos. Antes de que un modelo de IA se ponga en producción, debe ser sometido a pruebas rigurosas para asegurar que no contenga sesgos inherentes y que su rendimiento sea el esperado. Pero esa acción inicial no implica que el modelo no tenga que ser revisado. Es decir, no basta con entrenar a un algoritmo en una fase inicial y confiar en que sus predicciones mantendrán la precisión y la justicia con el paso del tiempo.
Todos los modelos pierden precisión a medida que los datos del entorno cambian, por lo que validarlos de forma continua es un imperativo. Implantar compliance con IA exige que haya mecanismos permanentes de testeo, comparación con métricas de referencia y validación periódica que confirmen que el sistema sigue alineado con los criterios de calidad, equidad y legalidad definidos por la empresa.
Finalmente, la capacidad más compleja es la explicabilidad, un término que busca que los sistemas de IA sean capaces de explicar sus decisiones en términos comprensibles para un ser humano. Para conseguir que sea efectiva, existen técnicas como los modelos de IA diseñados bajo la premisa “interpretable por diseño”, que simplifican decisiones complejas o que ofrecen gráficas que muestran la relevancia de cada variable.
El objetivo es que las decisiones de la inteligencia artificial sean comprensibles para responsables de compliance, auditores y, en última instancia, para los propios afectados. Sin explicabilidad no hay trazabilidad efectiva, y sin trazabilidad el compliance con IA pierde buena parte de su sentido.
Casos de aplicación
La trazabilidad en IA es importante en cualquier organización, pero tiene una relevancia especial en aquellos sectores como la bancario, el sanitario o el de las Administraciones Públicas, en los que la confianza, la equidad y la seguridad son condiciones irrenunciables. Y son las empresas y organismos de esos ámbitos de producción las que más están avanzando en inteligencia artificial y compliance.
En el caso de los bancos, la inteligencia artificial ya se está utilizando para evaluar riesgos crediticios, detectar fraudes o personalizar productos financieros. Por eso, aquí, es importante la trazabilidad porque, si se niega una hipoteca, el banco tiene que ser capaz de justificar que la decisión se ha basado en el historial crediticio o en el nivel de ingresos del cliente.
Ello permitirá a la entidad bancaria evitar acusaciones de discriminación o de incumplimiento de las normativas financieras. Asimismo, la trazabilidad tiene un papel protagonista en la detección de fraudes y se está empleando para auditar transacciones sospechosas.
En lo que se refiere al sector sanitario la IA está revolucionando el diagnóstico de enfermedades, la investigación de fármacos o la medicina personalizada. Así que, en este contexto, la trazabilidad en IA es fundamental ya que puede afectar directamente a la vida de las personas. Si una inteligencia artificial comete un error es esencial poder rastrear la causa para evitar que vuelva a ocurrir. Un sistema de IA que ayuda a un médico a diagnosticar una enfermedad debe ser completamente transparente. El propio sistema debe ofrece una recomendación justificada que el médico pueda entender y validar.
Finalmente, las Administraciones Públicas también están incorporando la IA a sus procesos. Fundamentalmente, la está empleando para optimizar la asignación de recursos, evaluar la concesión de beneficios o subvenciones sociales o incluso en sistemas de justicia predictiva. Operan, por tanto, en un contexto que afecta a la vida de los ciudadanos, por lo que el compliance con IA ha de ser obligatorio.
Las decisiones deben ser transparentes y justificables por lo que los organismos públicos tienen el deber de incorporar sistemas de inteligencia artificial responsable para impedir que se tomen decisiones sesgadas que socavarán la confianza en la Administración y que perjudicarán a la ciudadanía.
aggity, tu partner en IA y compliance
Inteligencia artificial y compliance van a convertirse en una tendencia estratégica dado que la IA es cada vez más utilizada por las empresas y en situaciones muy diversas. Por eso, no basta con contar con un socio que implemente un determinado proceso de inteligencia artificial, sino que es fundamental que ese partner disponga de los conocimientos de compliance necesarios.
En aggity combinamos experiencia en el despliegue de soluciones de IA con un sólido conocimiento en compliance. Gracias a ello estamos ayudando a empresas de todos los sectores a adoptar soluciones de inteligencia artificial responsable, segura y alineada con estándares regulatorios.
En aggity acompañamos a nuestros clientes en todo momento de tal forma que, además de contar con las mejores plataformas y servicios que aseguran la explicabilidad, los registros y la validación continua de los modelos, les proporcionamos un asesoramiento experto que les permite cumplir con las normativas, tanto las que se encuentran ya en vigor como las que puedan desarrollarse en un futuro.
¿Qué significa aplicar compliance a la inteligencia artificial?
Es integrar políticas, procesos y auditorías que aseguren que las decisiones automatizadas son transparentes, trazables y cumplen con la normativa vigente.
¿Por qué es importante la trazabilidad en la IA?
¿Qué beneficios obtiene mi empresa al aplicar compliance a la IA?
¿En qué sectores es más crítico el compliance con IA?
En banca, sanidad y Administraciones Públicas, donde las decisiones impactan directamente en la vida de las personas y deben ser justificables.
¿Cómo ayuda aggity en la implementación de IA y compliance?
Ofrecemos soluciones de IA con registros, validación continua, explicabilidad y asesoramiento experto para garantizar cumplimiento y confianza.
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