La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser solo una tendencia tecnológica para convertirse en un estándar indispensable en diversos sectores.
La velocidad de su desarrollo plantea retos éticos significativos que las empresas deben abordar para garantizar su uso responsable.
Desde la transparencia hasta la equidad, las soluciones de IA éticas son el camino para evitar riesgos que afecten tanto a los usuarios como a las marcas.
El desafío de la IA poco ética
Un ejemplo claro de los riesgos de no priorizar la ética en la IA ocurrió en 2014, cuando Amazon implementó una herramienta de contratación basada en IA. El modelo excluía sistemáticamente a mujeres, replicando sesgos presentes en los datos de entrenamiento.
Este caso evidenció cómo los sesgos humanos pueden filtrarse en sistemas automatizados, afectando decisiones cruciales.
La vicepresidenta de Revenue Latam en Infobip, Janeth Rodríguez, señaló “las empresas necesitan sus propios sistemas para controlar y mitigar los riesgos de soluciones de IA poco éticas, ya que las leyes actuales no avanzan al ritmo del desarrollo tecnológico”.
Para responder a este desafío, Infobip presentó cuatro claves fundamentales para crear soluciones de IA éticas en 2025.
Cuatro claves para crear soluciones IA éticas
Las cuatro claves que dio a conocer esta plataforma para crear soluciones Inteligencia Artificial éticas son:
Conocer el sector y su impacto ético
Cada industria enfrenta riesgos únicos en el uso de IA. Por ejemplo, en el sector judicial, herramientas basadas en IA podrían generar sesgos en la elaboración de perfiles o recomendaciones de sentencias, afectando drásticamente la vida de las personas.
En el comercio minorista, aunque los errores en la IA pueden dañar la reputación de una marca, el impacto en la vida de los usuarios es menor.
Las empresas deben analizar cómo los datos y algoritmos que utilizan influyen en aspectos como género, raza, clase social y ubicación geográfica, garantizando un enfoque ético desde el inicio.
Corregir los sesgos en los modelos
Los modelos de IA tienden a clasificar a las personas en categorías basadas en los datos de entrenamiento. Para mitigar esto, los desarrolladores pueden ignorar atributos sensibles, como raza o género, durante el entrenamiento.
Este enfoque es similar al de audiciones ciegas en orquestas, diseñadas para evitar decisiones basadas en prejuicios.
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Establecer indicadores clave de desempeño (KPI) éticos
Medir el éxito de una solución de IA no debe limitarse a métricas comerciales. Por ejemplo, en una fintech que utiliza IA para aprobar préstamos, es crucial evaluar si los algoritmos tratan a todos los grupos de manera equitativa.
Indicadores como la tasa de aprobación desglosada por características demográficas ayudan a garantizar la equidad técnica y social.
Colaborar con expertos en IA ética
Desarrollar soluciones de IA éticas requiere la colaboración con expertos en tecnología y regulaciones locales.
Contar con socios estratégicos garantiza que las herramientas no solo cumplan con las normativas, sino que también mantengan la reputación de la marca.
