Uso responsable de la IA generativa
Cumplimiento
• IAG : Priorización de infraestructuras que acerquen el desarrollo de solucio - nes de IAG a negocio garantizando la validación de sus respuestas y aprendi - zaje del feedback de negocio.
Crear un marco de trabajo que permita pro - pagar la visión e impacto de la IA dentro de la organización: • Creación de un Roadmap tecnológico. • Proveer a los negocios de un marco de trabajo para el uso de la IA: • Infraestructura : Despliegre en la nube y priorizando soluciones en la nube. • Arquitectura Estandarizada : Permitien - do el uso eficiente de la infraestructura. Disponibilización de recursos a los departamentos y gestión eficiente de los mismos. • Estandarización de la IA en proyectos: Mediante filosofía MLOps y desarrollo de modelos cpn un lenguaje común Python y priorizando librerías y mode - los de uso público. • Acercamiento de la IA a negocio : Me - diante herramientas no code y entor- nos de trabajo escalables permitiéndo - les validar hipótesis sobre los modelos desplegados. Tecnologías de la informa- ción: plataformas, data & analytics funcionamiento de comportamiento de los mismo y garantizando su auditabilidad. • Ética : Deben cumplir con todos los princi - pios éticos recogidos en la primara norma - tiva Europa. Establecer el conjunto de requerimientos que permita garantizar el correcto funcionamiento de los modelos de IA dentro de la compañía. Para ello nos centraremos en 4 principios: • Trazabilidad : Los modelos deben ser traza - bles. Versionado de modelos y datos que consumen. • Explicabilidad : El resultado de los modelos debe ser explibable permitiendo ser valida - do por negocio en última instancia. • Replicabilidad : Se debe de poner replicar el
personas
Queremos que la IA llege a toda la compañía, capacitando a las personas para que sean ca - paces de utilizar, proponer y crear soluciones de IA::
• Conocer • Capacitar • Hacer • Acompañar • Medir
seguridad corporativa
Es vital tener un marco de ciberseguridad que permita evaluar y mitigar el riesgo de cualquier ataque, vulnerabilidad, o error en el uso de so - luciones IA. Este riesgo aplica a 4 niveles:: • Sensibilidad : Inicialmente se priorizará el desarrollo de soluciones donde el fallo ten - ga una repercusión baja o moderada. • I nfraesctructura/Arquitectura : El uso de soluciones cloud y la reutilización de so - luciones contrastadas ayuda a minimizar riesgos. • Datos de entrada : Es necesario tener en cuenta el marco de datos (BCBS239, GDPR) para no caer en los clásicos proble - mas de privacidad, seguridad y sesgo. • Resultado del modelo : Es esencial conte - ner el impacto de los modelos, para ello es recomendable establecer un conjunto de reglas que impidan resultados sin sentido que supongan un riesgo para negocio. Se propone que dicho comité esté formado por los responsables de las áreas de Cumplimiento, Tec - nologías de la Información, Seguridad Corporativa, Talento (Personas y Cultura o RRHH) e Innovación.
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