Críticas mediáticas a campañas generadas con IA - Parte-2 IA y el refuerzo de la capacidad humana

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito empresarial ha pasado de ser una ventaja competitiva a una necesidad operativa, lo que en muchos casos ha generado expectativa y beneficios operativos. Sin embargo, el éxito duradero y la aceptación pública de esta tecnología no residen en su eficiencia algorítmica, sino en la solidez ética y moral con la que refuerza las capacidades humanas, en lugar de disminuirlas. Por lo que en este artículo (al igual que en la primera parte) vamos a examinar elementos clave para un buen uso de la IA y evitar en lo posible impactos negativos en su implementación en las empresas, y por ello vamos a enfocarnos en cuatro pilares fundamentales (académico, legal, laboral y gobernanza) que las empresas deben dominar para evitar que el uso de la IA se convierta en un riesgo reputacional, y convertirlo en un activo de confianza pública.

1. El Desafío Académico

Pensar y analizar en lugar de memorizar y repetir

El enfoque académico tradicional en la IA se ha centrado en la fidelidad de la replicación (o la eficiencia al copiar los modelos con los que se le entreno), buscando que las computadoras imiten las funciones cognitivas humanas con la mayor precisión posible. Este enfoque, aunque técnicamente impresionante, es el que nos lleva inevitablemente al riesgo de la "pérdida de alma" percibida en las campañas de marketing (como el caso de la compañía refresquera que mencionamos en la primera parte de este articulo “Críticas mediáticas a campañas generadas con IA”).

Aspectos clave para la aceptación pública

Lo que sorprende principalmente al público y logra una mejor valoración, no es la capacidad de la IA para hacer lo mismo que un humano de manera más rápida, sino su habilidad para potenciar la singularidad humana de pensamiento y disertación en temas diversos.

• El Foco en la "Pregunta Correcta": Ya no se pregunta si las empresas deben o no implementar aplicaciones de IA en sus procesos, sino, ¿Cómo hacerlo? Por ello, es vital para las empresas usar la IA como un amplificador de la intuición y la formulación de preguntas complejas. Es decir, mientras la IA es excelente para procesar datos y ofrecer respuestas, el principal valor humano reside en la curiosidad y la consecuente capacidad de plantear preguntas estratégicas, morales o creativas que la máquina al no tener necesidades que satisfacer no puede concebir (al menos no por ahora). La IA debe ser usada en procesos que ayuden y propicien la liberación de recursos cognitivos humanos y que estos puedan enfocarse a la evaluación cualitativa y el juicio ético, no solo a la ejecución.

• La Tesis del "Error Creativo": A lo largo de la historia humana, existen diversos ejemplos de como los grandes avances, tanto en el arte como en la ciencia, surgieron de desviaciones inesperadas, “accidentes felices” o "errores creativos" que los algoritmos, diseñados para la optimización y la eficiencia que se utilizan para el entrenamiento de las IA, tienden a eliminar o ignorar. Es por esto que las empresas que busquen afianzar su imagen pública deben diseñar sistemas de IA con "filtros de tolerancia al azar" (dejar que los sistemas tengan cierto grado de creatividad en lugar de ser rígidos y predecibles), permitiendo que los creativos humanos utilicen las desviaciones algorítmicas como puntos de partida para fomentar la originalidad, fortaleciendo la percepción de autenticidad de la marca.

2. La Imperfección Legal

Más Allá de la Conformidad

Los marcos legales se enfocan en la conformidad y pautas aceptadas y no aceptadas, y cuando estos se aplican a cuestiones tecnológicas (como la IA), lo que se ha buscado principalmente es cuidar aspectos de la seguridad de la información a través de las lentes de la privacidad y la prevención del sesgo discriminatorio. Si bien esto mitiga el riesgo de multas, es insuficiente para construir una imagen pública robusta y sobre todo si consideramos que son muy pocos los países que cuentan con leyes aplicables a aspectos tecnológicos de manera especifica y menos aún los que se enfocan en el uso y aplicación de la IA. Por lo que una empresa podría estar limitada a ciertas acciones en un país, pero libre de sanciones por esas mismas acciones en otros países.

Observación Clave para la Aceptación Pública

Uno de los principales aspectos a considerar es que la ética de la IA (y de la implementación tecnológica en general) no debe ser vista como un costo legal, como un requisito a cubrir, sino como un activo de transparencia y de agregar valor operativo para todos los involucrados en una organización (empleados, socios, clientes, inversionistas).

• El derecho a la "Predicción negada": A pesar de que no se trata de una ley especifica, es un planteamiento que se ha manejado en diversos foros respecto de la ética en el uso e implementación de tecnologías de IA, ya que se se enfoca en el derecho de las personas a no ser discriminados por la IA bajo ningún motivo o a ser “estigmatizados” y puestos en categorías de “estereotipo” por alguna característica puntual.

• La Responsabilidad de la Inacción: Dicen que “tan malo es hacer, como dejar de hacer”. Las empresas no solo son responsables (ya sea legal o públicamente) por las acciones directas de sus sistemas de IA (como por ejemplo un auto inteligente si llegará a chocar), sino que, de cara al público, son moralmente responsables por la inacción de la IA (por ejemplo, si un algoritmo de atención al cliente ignora constantemente un patrón de fraude o un problema social porque no está explícitamente programado para detectarlo), y seguramente la empresa será juzgada socialmente por la "ceguera deliberada" del sistema, aunque no se haya incumplido la ley directamente, el público exigirá pro actividad ética.

3. El Valor Laboral

Una Paradoja entre Eficiencia y Dignidad

El principal argumento del debate laboral relacionado con el uso de la IA, se centra en el desplazamiento de puestos de trabajo. Para la empresa, el objetivo es la eficiencia en los procesos y reducción de costos, mientras que para los trabajadores y el público en general, el principal temor es la pérdida de la dignidad y el desplazamiento laboral. Por ello es tan importante que todas las organizaciones ya sean públicas o privadas, y de todos los giros productivos, implementar y hacer de conocimiento publico una perspectiva más profunda que indique que se esta alineando la eficiencia empresarial con la aceptación social.

Observación Clave para la Aceptación Pública

El enfoque no debe ser la resistencia a la IA por si mismo, sino el diseño intencional de mejorar las condiciones laborales que permitan ante todo tener políticas y mecanismos que dignifique al empleado.

• La inversión en el "Tiempo de reflexión": Las empresas justifican el uso de la IA por el ahorro de tiempo en tareas repetitivas. Sin embargo, el verdadero valor que las empresas deberían enfocarse en comunicar y medir no es el tiempo ahorrado, sino la inversión de ese tiempo liberado en actividades de mayor juicio humano, como son la creatividad y conexión humana. Si la IA permite eliminar tiempos excesivos en el trabajo de entrada de datos, es precisamente ese tiempo ganado el que debe traducirse en que el tiempo que se dedique a la interacción empática con los clientes o la generación de estrategias innovadoras (justo en las actividades que la IA no puede hacer). Recordemos que el público suele ver con buenos ojos a las empresas que usan la tecnología para humanizar el servicio, no solo para abaratarlo o desplazarlo.

• El ecosistema de la "Diferencia irreemplazable": Otro aspecto importante a considerar se refiere al cambio de ver la capacitación como una obligación por el de una oportunidad real de crecimiento. Las empresas deben concebir la capacitación como una inversión en la "diferencia irreemplazable" y transmitirlo de esta misma manera a su personal, para que estos también lo perciban como un verdadero valor de crecimiento, y no solo como un requisito obligatorio o de perdida de tiempo en cursos inútiles o que no les aporten verdadero valor. Las habilidades que la IA no puede replicar (negociación ética, pensamiento lateral, liderazgo, empatía) deben ser el nuevo centro de costos de personal, y enfatizarlo de esta manera, para que se resalte el perfil del empleado, al cambiar de ser un ejecutor de tareas a un validador ético y creativo de la producción realizada por  la máquina.

4. Gobernanza de la IA

De la documentación al compromiso moral

Comencemos por entender a que se refiere la "Gobernanza de la IA". Este termino se estableció formalmente  en 2019 cuando la OCDE publico "Los Principios de la IA", y se refiere básicamente a establecer que mientras la "Gestión de IA" se ocupa de responder cuestiones como "¿El modelo es rápido? ¿Es preciso? ¿Es rentable?", la "Gobernanza de IA" se preocupa de establecer de manera clara aspectos como "¿Es justo? ¿Es explicable? ¿Viola la privacidad? ¿Quién es responsable si falla?", es decir, se enfoca en el control sobre la herramienta y la rendición de cuentas.

Por lo que el aplicar esta gobernanza en las operaciones empresariales, implica la creación de políticas, comités y procesos de auditoría para asegurar que el desarrollo y despliegue de la IA en los procesos operativos sean consistentes con los objetivos organizacionales teniendo todo el cuidado de no pasar de largo las implicaciones éticas y morales en las condiciones laborales.

Observación Clave para la Aceptación Pública

Derivado de lo anterior, debemos entender que la gobernanza debe ir más allá de solo la documentación  y convertirse en un compromiso público verificable.

• La Metodología del "Ajuste de Cuentas": Las empresas suelen documentar la intención o el objetivo a lograr, pero fallan al crear un mecanismo público de "ajuste de cuentas". Es decir, una vez que el sistema está en operación cuales están siendo las acciones de implementación, los resultados, los impactos, los beneficios y los costos de todo tipo. En otras palabras, transparencia e involucramiento a todos los niveles de la organización. Una gobernanza robusta requiere la comunicación completa tanto de lo que se espera, como se implementa, como se miden los resultados y el avance o desviación que se logran alcanzar. Por ejemplo, una empresa de streaming no solo debe decir que su algoritmo es imparcial, sino que debería publicar periódicamente un informe que demuestre con evidencias y métricas comprobables, cómo el sistema ha evitado la discriminación demográfica por sesgo en los datos o en los algoritmos.

• El principio del "Diseño para el arrepentimiento": Al igual que todo producto tecnológico, los sistemas de IA no están exentos de presentar fallos en cualquier momento. El aspecto más crítico de la Gobernanza y por consecuencia el más ignorado es el "Diseño para el arrepentimiento". Esto significa que se deben construir sistemas con puntos de control, en donde la supervisión humana sea obligatoria, no solo para la supervisión, sino para revertir o mitigar activamente las consecuencias negativas antes de que se vuelvan verdaderos problemas. Una empresa que demuestra tener un protocolo claro, rápido y públicamente reconocido para admitir, detener y corregir cualquier error, construye una imagen de liderazgo ético mucho más fuerte que aquellas  que pretenden simplemente ocultar las fallas.

Cuando las empresas logran integrar estas perspectivas poco consideradas y a la vez hacer notar públicamente que lo hacen, y lo implementan de manera congruente y consistente, pueden asegurar que cualquier implementación para optimizar sus procesos productivos, también puede reforzar su imagen como entidades moralmente responsables que valoran y amplifican la capacidad humana.

Por supuesto, estos no son los únicos aspectos que se deben tener en cuenta, ya que existen otros aspectos y consideraciones a tomar en cuenta, pero estos los abordaremos en la parte 3 de este artículo: "Estrategias para mitigar el impacto negativo"...