Cómo convertir la inteligencia artificial en el nuevo «becario JASP»

1.- Transparencia: es clave para asegurar que las decisiones tomadas cuando se utilizan modelos de IA sean comprensibles y trazables para los trabajadores en particular y para el resto de los stakeholders. «La transparencia y el uso ético de la IA son esenciales tanto para las empresas que toman decisiones con su ayuda como para los empleados afectados. Solo así se puede evitar que la IA se convierta en una herramienta de abuso de poder y, en su lugar, aprovecharla como una oportunidad para mejorar la satisfacción de ambas partes”, afirma Esther Rodríguez, filósofa de la Universidad de Navarra y miembro del equipo de DATAI que elabora el Libro Blanco con recomendaciones de uso del Proyecto IA+Igual. Este proyecto es una iniciativa del área de Innovación Social de la Comunidad de Madrid y está financiado con Fondos Next Generation a través del Plan de Resiliencia y Recuperación del Gobierno de España-

2.- Equidad y no discriminación: las empresas se comprometen a evitar sesgos y discriminaciones en sus sistemas de IA, implementando medidas para identificar y mitigar cualquier posible sesgo en los datos y algoritmos. Por ejemplo, BBVA fomenta la diversidad en los equipos que desarrollan y supervisan los sistemas de IA con la intención de que la diversidad de perspectivas facilite el desarrollo de soluciones más equitativas.

3.- Inclusión: pudiera parecen un tema menor, pero forma parte del decálogo en la medida en que es un derecho de la persona que se la reconozca por el todo y no por un aspecto. No se trata solo de no discriminar, si no de dar un paso más para aprovechar el enorme potencial de los algoritmos para extraer conocimientos y habilidades de los CVs de los trabajadores de una empresa por encima de sus limitaciones físicas o mentales o de algunas características de su trayectoria vital -desde haber estado en la cárcel hasta formar parte de un grupo marginal, por ejemplo-.

4.- Protección de datos y privacidad: a partir de las claras indicaciones de la Ley General de Protección de Datos, las empresas se comprometen a garantizar la protección de los datos personales y la privacidad de los usuarios, alineándose con la normativa vigente y estableciendo políticas claras para el manejo seguro de la información. En este tema, Maite Sáenz hace hincapié acerca de la importancia de que el tratamiento de los datos cumpla normas estrictas en términos de calidad e integridad. Si el algoritmo es el motor de la IA, el dato lo es del algoritmo.

5.- Responsabilidad: la empresa y el trabajador que no aproveche las ventajas de la IA no serán competitivas. Pero detrás del uso que se hace de ella, de forma particularmente clara en el caso de Recursos Humanos, no solo están miles o millones de datos autónomos, si no un responsable que recurre a la herramienta para tomar mejores decisiones y recular si es necesario. “Se entiende que los sistemas de IA se desarrollan y utilizan como herramienta al servicio de las personas, que respeta la dignidad humana y la autonomía personal, y que funciona de manera que pueda ser controlada y vigilada adecuadamente por seres humanos”, asegura Maite Sáenz.

6.- Sostenibilidad: las empresas deben integrar la IA en sus estrategias de sostenibilidad, utilizando esta tecnología para optimizar recursos y reducir el impacto ambiental. Este tema es nuclear, aunque, hoy por hoy, resulte desalentador el impacto negativo de la IA en la huella de carbono y los gases de efecto invernadero por el elevado consumo de energía. En esta línea, Repsol es pionera con la creación del primer Centro de Competencias de Inteligencia Artificial generativa del sector energético europeo para explorar las oportunidades que ofrece la IA a sus negocios y trabajadores.

7.- Formación y Sensibilización: las empresas han empezado a promover la formación continua de sus empleados en el uso responsable de la IA, asegurando que todos los involucrados comprendan los riesgos y beneficios de estas tecnologías. El Pacto de la IA de telefónica aborda este aspecto en profundidad en el apartado nº. 5, donde explicita que “enfrentar los desafíos planteados por la IA y la IAg requiere un enfoque integral en la formación y el desarrollo de habilidades, desde habilidades técnicas y digitales hasta habilidades blandas y creativas”. Por su parte, BBVA es la primera entidad financiera de Europa que ha firmado una alianza con Open AI para capacitar a sus empleados.

8.- Aprendizaje continuo sobre el modelo de IA y verificación: aunque este concepto no es nuevo en el mundo empresarial, gana relieve en el caso de la utilización de la IA por el potencial sin precedentes que tiene. Es importante corregir cuanto antes las desviaciones que se pueden originar durante la implantación de la IA sin perder nunca de vista su finalidad. En consecuencia, es clave la verificación recurrente del funcionamiento de los algoritmos y auditar las diferentes fases del proceso de implantación de la IA en Recursos Humanos.

9.- Rendir cuentas: volviendo al primer punto, para la empresa no es suficiente ser transparente, sino que debe ahondar en las consecuencias del uso de la IA por su gran impacto en la vida de una persona más allá del trabaja y explicar qué están haciendo y cómo. Sirvan como referencia los dos ejes del Pacto para la IA: en primer lugar, reunir e intercambiar información; en segundo lugar, facilitar y compartir los compromisos de la empresa.

10.- Colaboración 360º: los anteriores principios deben ir materializándose a través de la colaboración pública y privada de empresas, investigadores, instituciones, legisladores, etc.