Por Constanza Pasarin, Asociada del Grupo Compliance | Tech de Albagli Zaliasnik (az).
En la actualidad, la interconexión masiva de datos y el rápido avance de la tecnología han dado lugar a dos pilares fundamentales en el mundo digital: el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA). Estos dos conceptos revolucionarios han transformado la manera en que se abordan el procesamiento y análisis de información lo que ha impulsado la innovación en sectores como el comercio, la salud, la industria, la investigación científica y muchos otros.
La combinación de estas tecnologías ha democratizado el acceso a la información, optimizado procesos empresariales, mejorado la experiencia del cliente y ha permitido el desarrollo de soluciones personalizadas y adaptativas. Sin duda, esta unión continuará impulsando la innovación en el futuro y será un elemento fundamental en la toma de decisiones y la transformación digital en un mundo cada vez más interconectado.
Sin embargo, y a pesar de que muchos piensan que el Big Data y la IA, son lo mismo, no lo son. Por una parte, el Big Data se define como el conjunto de prácticas orientadas al manejo, tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Su objetivo principal radica en extraer información valiosa y conocimientos significativos que permitan tomar decisiones estratégicas en diferentes áreas de un negocio, por ejemplo, para identificar patrones, realizar análisis predictivos y mejorar procesos, entre otras aplicaciones relevantes.
Por su parte la IA, es un campo de la informática que se enfoca en la creación y diseño de máquinas capaces de realizar tareas que a priori necesitarían de la inteligencia de los humanos, lo que permite una mayor productividad en diversas áreas. En otras palabras, la IA permite a los sistemas de información simular procesos cognitivos. En esta línea, se pueden efectuar preguntas o generar conversaciones (inteligencia artificial generativa) o bien predecir o anticipar decisiones de manera automatizada mediante el análisis de datos (inteligencia artificial predictiva).
En consecuencia, el Big Data se ha convertido en el pilar esencial para recopilar y gestionar enormes cantidades de datos, mientras que la IA, con su capacidad para aprender y tomar decisiones autónomas, ha permitido que las máquinas simulen la inteligencia humana.
Considerando lo anteriormente expuesto, podemos decir que el Big Data y la IA se encuentran relacionados en que la primera proporciona la información necesaria a la segunda para mejorar o diseñar modelos. Así, la IA opera utilizando datos, pero su capacidad de análisis y aprendizaje se ve restringida por la cantidad de información que recibe. Es aquí donde el Big Data puede proporcionar valor, ya que suministra grandes volúmenes de datos, convirtiéndose en el combustible que impulsa los sistemas de IA.
Por ello, el Big Data y la IA se han convertido en una dupla potente en varios tipos de industrias y negocios. Por ejemplo, para toma decisiones en políticas públicas, o en el desarrollo de aplicaciones que faciliten las experiencias de los usuarios.
Ahora bien, desde una perspectiva social, entendemos que la tecnología avanza para facilitar la vida en sociedad y optimizar diferentes procesos. En efecto, hemos sido testigos de cómo las tomas de decisiones basadas en datos que son potenciadas con inteligencia artificial aportan un valor enorme al desarrollo y la innovación. Es por ello, que la IA se ha tomado las agendas internacionales y las discusiones gubernamentales en diferentes países, pues el elemento más relevante y preocupante a nivel internacional es la ética en torno a los sistemas de IA. Esto implica garantizar la transparencia en los algoritmos utilizados, evitar sesgos y discriminación, proteger la privacidad de los datos personales y tomar medidas para prevenir posibles consecuencias no deseadas o dañinas. Lo anterior, pues hemos visto como el empleo de IA, sin contar con un compliance adecuado, ha afectado derechos fundamentales de ciudadanos en diferentes niveles.
Bajo este contexto, Chile se ha puesto a la vanguardia, y tomando como ejemplo la experiencia comparada, ha decidido impulsar una serie de iniciativas que establezcan un marco normativo al uso y desarrollo de estos sistemas.
Por una parte, se elaboró una Política Nacional de Inteligencia Artificial publicada por el Ministerio de Ciencia, Conocimiento, Tecnología e Innovación que contiene los lineamientos estratégicos que debe seguir el país en esta materia durante los próximos años. Es una hoja de ruta que hoy se encuentra en su plan de acción, es decir, está siendo actualizada con aquellas acciones propuestas, confirmadas, en ejecución y terminadas. Además, recientemente, ingresó a tramité un proyecto que busca regular los sistemas de inteligencia artificial, la robótica y las tecnologías conexas en sus distintos ámbitos de aplicación.
Si bien es positivo que estos temas en constante avance estén siendo incluidos en las agendas gubernamentales y sean considerados relevantes, es nuestra opinión, aún no es apropiado aplicar una regulación excesiva en áreas que siguen evolucionando y desarrollándose constantemente.
En vista de lo anterior, valoramos que las empresas y quienes desarrollen este tipo de sistemas, puedan involucrarse en un uso ético y que proteja a las personas que pudiesen verse afectas por la toma de decisiones automatizada, a través del compliance y la autorregulación. En esta línea la implementación de controles adecuados en todo el ciclo de vida de la IA, incluyen los grandes volúmenes de información proporcionados por el Big Data, garantizan estándares más éticos en la toma de decisiones.
Por último, resulta esencial considerar que el uso conjunto de Big Data e Inteligencia Artificial presenta importantes desafíos, cuyas soluciones se irán develando con el transcurso del tiempo.
