Vamos a hablar de GRC: Gobierno, Riesgo y Cumplimiento. Esto es algo con lo que muchas organizaciones luchan. Y aunque hay muchas razones para ello, una de las más importantes es que hay una disolución de responsabilidades en cada uno de estos dominios. Ahora bien, cuando pensamos en esto y estamos construyendo modelos técnicos y tratando de validar, gobernar y detectar riesgos, esto se vuelve infinitamente más complicado a medida que se expande la disolución de responsabilidades a equipos técnicos, equipos legales, líneas de negocio. Permítanme mostrarles a qué me refiero con esto. Tenemos nuestro equipo de Gobierno. Si están construyendo un modelo, se preocupan por la estructura de gobierno, la validación del modelo, de dónde obtenemos las cosas, cómo las auditamos. Ahí entra en juego el responsable de riesgos, el responsable del riesgo del modelo. También tenemos a nuestro responsable principal de privacidad, nuestro responsable principal de cumplimiento y nuestro director de seguridad de la información, todos ellos preocupados por la privacidad de los datos. Sus preocupaciones serán la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de esto. Por otro lado, también tenemos que pensar en cómo estamos organizando y gestionando nuestros datos. Ahí es donde entra en juego el jefe de datos o un ingeniero de datos, y se preocupa por crear activos controlados y de calidad y también piensa en el linaje de datos. Luego tenemos nuestro equipo de IA (Inteligencia Artificial) en constante creación. Estos son los individuos que son científicos de datos. Están principalmente preocupados por cómo estamos mirando los datos y qué modelos estamos creando a partir de ellos. En el otro extremo del espectro, tenemos nuestro equipo de Implementación de IA. Ellos son los que toman esto de los científicos de datos y lo escalan a producción. También ejecutan los modelos de nuevo y se aseguran de que estén en cumplimiento. Y por último, tenemos nuestro equipo de gestión de datos – de gestión de IA – que está muy preocupado por cumplir los principios de un modelo de IA confiable. Y cuando lo miras en su conjunto, es un desastre absoluto. Así que no es de extrañar por qué nadie realmente quiere abordar el gobierno, el riesgo y el cumplimiento. ¿Verdad? Va a ser un desastre político. ¿Cómo asignas responsabilidad? ¿Cómo te aseguras de que en general estamos gobernados y siempre estamos controlando y supervisando nuestro riesgo? Permítanme mostrarles cómo hacerlo. Así que si comenzamos con nuestro gobierno, como siempre hacemos, y estamos pensando en nuestra validación de modelo, de dónde obtenemos nuestras fuentes de datos, ¿verdad? Creamos una bonita conexión de dos vías entre estos dos grupos donde compartimos datos, los contabilizamos. Así que ya hay un flujo de trabajo automatizado, de auditoría incorporado. Por lo que siempre estás dentro de tu privacidad y seguridad y cumplimiento. Ahora bien, si miramos hacia abajo y cómo estamos construyendo nuestros modelos, queremos asegurarnos de que estamos probando y validando aquí. Antes de pasar a producción, queremos asegurarnos de que estamos en cumplimiento, por lo que eso está dentro de la categoría de riesgo. Pero una vez que estamos en producción, también queremos asegurarnos de que estamos validando nuestros modelos para asegurarnos de que sigan siendo precisos, que no tengan sesgos, todas estas cosas de las que hemos hablado anteriormente. Así que también la robustez. Finalmente, queremos asegurarnos de que estamos comunicando correctamente. A medida que hacemos seguimiento del cumplimiento y el riesgo, nos aseguramos de que seguimos utilizando estos activos de datos completamente calificados. También queremos asegurarnos de que actualizamos nuestra estructura de gobierno para decir «Sí, este modelo ha sido revisado. Ha sido revisado recientemente, se ha vuelto a revisar. Todavía estamos en cumplimiento». Así que estamos creando este flujo de trabajo donde compartimos en diferentes partes de la organización para primero construir el modelo y luego implementarlo con activos de gobierno seguros y confiables. Y así es como se crea una estructura de gobierno, riesgo y cumplimiento para sus modelos de IA confiables. Si tienen alguna pregunta, por favor déjenla en los comentarios a continuación. También recuerden darle Me gusta a esta publicación y suscribirse a nuestros canales para que podamos seguir ofreciéndoles contenido relevante. Gracias por su atención.
Síntesis de la estructura de GRD
En resumen, la estructura de Gobierno, Riesgo y Cumplimiento (GRC) puede ser un desafío para muchas organizaciones debido a la disolución de responsabilidades en cada uno de estos dominios. Sin embargo, es posible crear un modelo eficiente para garantizar la gobernabilidad, el manejo de riesgos y el cumplimiento en un entorno de Inteligencia Artificial confiable.
Preguntas frecuentes (FAQs)
Aquí están algunas preguntas frecuentes sobre el Gobierno, Riesgo y Cumplimiento en la Inteligencia Artificial:
¿Por qué es importante tener una estructura de GRC en la IA?
Es importante tener una estructura de GRC en la IA porque garantiza la gobernabilidad, el manejo de riesgos y el cumplimiento de las normativas legales y de privacidad en el uso de modelos de IA.
¿Cuáles son los desafíos comunes en la implementación de GRC en la IA?
Los desafíos comunes en la implementación de GRC en la IA incluyen la asignación de responsabilidades, la coordinación entre diferentes equipos y la actualización constante de los modelos para garantizar su precisión y cumplimiento.
¿Cómo se puede garantizar la validez y la no sesgo en los modelos de IA?
Para garantizar la validez y la no sesgo en los modelos de IA, es necesario realizar pruebas y validaciones rigurosas antes de implementarlos. También es importante actualizar y auditar regularmente los modelos para detectar posibles sesgos y corregirlos.
¿Quiénes son los actores clave en la estructura de GRC de la IA?
Los actores clave en la estructura de GRC de la IA incluyen el equipo de gobierno, el responsable del riesgo del modelo, el responsable de privacidad de datos, el responsable de cumplimiento, el jefe de datos, el equipo de IA en constante creación, el equipo de implementación de IA y el equipo de gestión de datos de IA.
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