La carrera por capitalizar el potencial de la inteligencia artificial (IA) está en pleno apogeo. Las organizaciones se esfuerzan por implementar sistemas capaces de optimizar operaciones, mejorar la propuesta de valor al cliente e impulsar la innovación.
Sin embargo, esta adopción acelerada convive con una creciente incertidumbre, ya que la dependencia de los algoritmos para tareas y decisiones críticas introduce riesgos cuya magnitud y coste real son todavía una incógnita. Estos riesgos son más complejos que un simple error técnico, y la solución no se encuentra únicamente en perfeccionar la precisión del modelo hasta eliminar el error. Un modelo de IA puede ser matemáticamente preciso y, al mismo tiempo, perpetuar sesgos, tomar decisiones opacas o generar resultados incoherentes. También es importante seleccionar qué motores de IA utilizar teniendo en cuenta cómo se vayan a procesar e intercambiar los datos en función de su nivel de protección. Por ello, es necesario construir un marco de gobernanza que defina los límites éticos y operativos de la tecnología.
Este marco de gobernanza se materializa en la Inteligencia Artificial Responsable (IA Responsable), una necesidad estratégica para las organizaciones. No hablamos de un simple ejercicio ético, sino de un enfoque diseñado para construir sistemas de IA robustos, seguros y fiables. Según un reciente estudio de PwC, las organizaciones con un programa robusto de IA Responsable logran valoraciones hasta un 4% más altas e ingresos un 3,5% superiores que las empresas que solo invierten en cumplimiento normativo. Según el mismo estudio, esto crea un ‘halo de confianza’ que mejora la percepción de la marca y acelera la adopción.
Las organizaciones que invierten en IA Responsable no solo reducen la probabilidad de incidentes adversos hasta en un 50%, sino que se pueden recuperar más eficazmente. Mientras una compañía con un programa robusto de IA Responsable recupera el 90% de su valor en siete semanas tras un incidente relacionado con la IA, una que no cuenta con IA Responsable tarda más del triple. La clave de esta agilidad reside en la confianza interna, que asegura la continuidad del negocio y la capacidad de atraer talento.
Innovar con confianza
La confianza se construye sobre marcos de gobernanza sólidos, un camino que no es solo teórico, sino práctico y demostrable. En Liferay, entendemos que este es un pilar estratégico, y por ello hemos sido una de las primeras empresas del mundo en obtener la certificación ISO/IEC 42001 para nuestro Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA).
Esta certificación es la formalización de nuestro compromiso con una innovación ética y sostenible. A través de nuestro SGIA, garantizamos prácticas responsables en todo el ciclo de vida de la IA, desde las evaluaciones de riesgo e impacto hasta las revisiones de proveedores, asegurando la transparencia, la supervisión humana y la monitorización continua. Al construir sobre un marco tan riguroso, no solo nos alineamos con las directrices internacionales más exigentes, como la Ley de IA de la UE, sino que ofrecemos a nuestros clientes la capacidad de innovar con confianza.
La IA Responsable no se refiere a un simple ejercicio ético, sino a un enfoque diseñado para construir sistemas de IA robustos, seguros y fiables
Este compromiso lo aplicamos tanto hacia dentro, al seleccionar cuidadosamente los proveedores y algoritmos de IA asociados, como hacia fuera, incorporando en nuestros productos, como Liferay DXP o Liferay Analytics Cloud, capacidades que permitan a nuestros clientes cumplir con el proceso de certificación si así lo requieren.
Adoptar un estándar de esta naturaleza demuestra a nuestros clientes, socios y los reguladores un compromiso real con la seguridad y la ética. Solo así, construyendo la tecnología sobre cimientos de confianza, se logrará acelerar hacia una innovación verdaderamente transformadora.
