IA responsable en las operaciones: generar confianza en los sistemas inteligentes

La inteligencia artificial ya no se limita a los laboratorios de investigación o a las predicciones futuristas. Ahora forma parte del tejido mismo de las operaciones empresariales. En la gestión de servicios de TI, la IA lo impulsa todo, desde el enrutamiento predictivo de tickets hasta los sistemas de autorreparación, desde los chatbots que gestionan miles de consultas al día hasta los agentes autónomos que toman decisiones en tiempo real. Estas capacidades aportan velocidad y escala, pero también plantean una pregunta fundamental: ¿cómo garantizan ustedes que la automatización sirva a las personas de forma responsable?

No se trata de una preocupación abstracta. En una implementación, se entrenó un modelo predictivo para priorizar las solicitudes de servicio basándose en los tiempos de resolución históricos. A primera vista, funcionaba según lo previsto. Pero pronto, las solicitudes procedentes del equipo de accesibilidad dejaron de ser prioritarias de forma sistemática. El problema no era la lógica del modelo, sino los datos que había absorbido, datos moldeados por años de negligencia heredada. El sesgo del pasado se había automatizado en el futuro.

Otro ejemplo muy conocido proviene de fuera del ITSM. En 2018, una gran empresa tecnológica abandonó su herramienta de reclutamiento con IA después de descubrir que favorecía sistemáticamente a los candidatos masculinos para puestos de ingeniería. El modelo se había entrenado con una década de datos de contratación de un sector dominado por los hombres. Lo que parecía ser un proceso de selección eficiente resultó ser un sesgo estructural, codificado silenciosamente en la toma de decisiones.

Estos casos ponen de relieve por qué la IA responsable es fundamental para las operaciones modernas. La eficiencia por sí sola no es suficiente; los sistemas también deben ser equitativos, explicables y fiables. La IA responsable proporciona las barreras de seguridad que evitan que la automatización amplíe los problemas existentes y, en cambio, garantiza que contribuya a un entorno digital más justo y resistente.

Saaniya Chugh con la portada de su libro.

La IA responsable en las operaciones se basa en varios principios interrelacionados. La equidad es el punto de partida. Dado que la IA aprende de los datos que se le proporcionan, inevitablemente refleja desigualdades ocultas: respuestas tardías a determinados equipos, descuido de aplicaciones concretas o diferencias culturales en la forma de registrar los problemas. Si no se controlan, estos patrones perjudican a grupos enteros. Los marcos responsables contrarrestan esto exigiendo revisiones periódicas de los sesgos, el uso de datos de entrenamiento representativos y un reentrenamiento continuo para que los modelos evolucionen junto con los valores de la organización en lugar de perpetuar prácticas obsoletas.

La transparencia es igualmente esencial. En entornos de alto riesgo, las decisiones no pueden surgir de una caja negra. Tanto los líderes como los usuarios finales deben poder ver por qué un sistema de IA recomendó un curso de acción específico. Si un modelo aconseja cerrar una ventana de cambio antes de tiempo, las partes interesadas deben comprender si esa decisión se basó en el volumen de incidentes, los patrones históricos o la detección de anomalías. Características como los conocimientos del modelo ayudan a sacar a la luz estos factores, transformando la IA de un oráculo misterioso en un socio en el que se puede confiar.

El juicio humano también sigue siendo indispensable. La IA responsable no consiste en sustituir a los responsables de la toma de decisiones, sino en complementarlos. Los umbrales de confianza, las reglas de escalamiento y los mecanismos de anulación garantizan que las personas puedan intervenir cuando la ambigüedad o el riesgo son elevados. Un modelo de aprobación de cambios puede recomendar seguir adelante, pero seguir exigiendo una firma humana cuando la confianza es baja. Este equilibrio permite a las organizaciones mantener la eficiencia sin ceder el control total a la automatización.

Por último, la seguridad y el cumplimiento normativo constituyen la columna vertebral de la IA responsable. Los sistemas de IA consumen y generan enormes volúmenes de datos que incluyen protocolos, resultados y registros de decisiones. Cada uno de ellos representa una vulnerabilidad potencial si no se protege. Por lo tanto, el cifrado, los controles de acceso y los protocolos de transmisión segura son esenciales. El cumplimiento normativo añade otra capa: normativas como la Ley de IA de la UE, el RGPD, la HIPAA y la CCPA consideran muchas formas de toma de decisiones automatizada como de alto riesgo, especialmente cuando afectan a los derechos de los usuarios o al acceso a los servicios. Incorporar la auditabilidad en los flujos de trabajo diarios no solo protege los datos, sino que también refuerza la confianza del público.