Empoderando el liderazgo de AI

Empoderando el liderazgo de IA Un juego de herramientas de supervisión para las juntas directivas

Contenido

Cómo usar esta guía | Introducción | ¿Qué es la inteligencia artificial? | Notas finales

Otros módulos:

Cómo usar esta guía

Este recurso para juntas directivas consiste en: una introducción, 13 módulos enfocados en las principales responsabilidades de los comités tradicionales de junta, los grupos de trabajo y supervisión; y un glosario de términos de inteligencia artificial (IA).

Ocho módulos se centran en la supervisión de la estrategia y responsabilidades asociadas. Cubren: marca, competencia, clientes, modelo operativo, personas y cultura, tecnología, ciberseguridad y dessarollo sostenible. Otros cinco módulos abordan temas adicionales de supervisión de la junta: ética, gobernanza, riesgo, auditoría y responsabilidades de la junta.

Siga los enlaces en las descripciones a continuación para seleccionar un módulo. Continúe desplazándose hacia abajo para leer la introducción, que incluye una descripción de la IA.

Cada módulo proporciona: una descripción del tema, las responsabilidades de la junta específicas de ese tema del módulo, las herramientas de supervisión, sugerencias para establecer una agenda para las discusiones de la junta y recursos para aprender más sobre el tema.

Los módulos están diseñados para leerse independientemente uno del otro. Se recomienda encarecidamente que todos los miembros de la junta lean el módulo de ética; también se aconseja que lean toda la guía. Los miembros de la junta pueden centrarse en los temas que coinciden con sus tareas e intereses de la junta.

Este kit de herramientas ha sido co-creado por el Foro Económico Mundial con los Fellows del Centro para la Cuarta Revolución Industrial de Accenture, BBVA, IBM, Saudi Aramco, Suntory Holdings y nuestros Socios y Miembros: Instituto Australiano de Directores de Empresas, Best Practice AI, Latham & Watkins y Splunk, con contribuciones de AI4All. Todos estamos en deuda con los Fellows de Accenture, IBM y BBVA y, en particular, con Ana Rollán de BBVA, quien fue la líder del proyecto.

Módulos de estrategia

Marca: empleando IA para mantener la reputación de la marca. Usando IA para administrar marcas, generar confianza pública y proteger la imagen de la empresa; construyendo reputación de marca desarrollando, desplegando o usando IA para mejorar la sociedad.

Competencia: explotando la IA para cumplir la misión de la organización. Impacto en la estrategia, la competencia y las industrias; usando IA para generar disrupciones, competir y crecer; anticipar el riesgo.

Clientes: fortaleciendo las relaciones de los clientes con IA. Valor para los clientes; mejoras de servicio; necesidades y preocupaciones del cliente; construyendo y manteniendo la confianza.

Ciberseguridad: construcción de resiliencia a los riesgos cibernéticos de IA. Evaluar y abordar los riesgos de seguridad de la IA; usando IA para mejorar la resiliencia cibernética; integrando la ciber resiliencia en la estrategia.

Modelo operativo: uso de IA para mejorar procesos. Procesos y transformación del modelo operativo e innovación; mejorando la productividad y la eficiencia.

Gente y cultura: haciendo posible que AI y las personas trabajen juntas. Aumento humano; cultura y ética para el éxito de la IA; inclusión y diversidad; dotación de personal y habilidades; utilizando IA en la gestión de recursos humanos.

Tecnológica: gestión de la implementación de IA. Construcción de sistemas de IA; aprovechando las inversiones existentes en TI; principales compras y socios; imaginando el futuro de la tecnología de IA.

Desarrollo sostenible: aprovechando la IA para mantener nuestros recursos. Optimizar el uso de los recursos naturales; reducir los residuos y la huella de carbono; reducir la propia huella de carbono de IA.

Módulos de control

Auditoría: cumplimiento de obligaciones. Controles financieros e informes; cumplimiento de leyes y reglamentos.

Ética: establecimiento de estándares para el desarrollo, despliegue y uso adecuados. Principios de ética para la IA; establecer una junta de ética; implementar códigos de ética de IA; riesgos de fallas éticas.

Gobernanza: estructurando la supervisión de la IA. Establecer responsabilidades de gobernanza para la IA; responsabilidades de supervisión de los comités de la junta; responsabilidades del consejo de ética.

Riesgo: gestión de riesgos corporativos. Exposición al riesgo de IA; integrar la IA en los planes de gestión de riesgos; usando IA para gestionar los riesgos de manera efectiva; gestión de crisis.

Módulos de apoyo

Responsabilidad: deberes de supervisión de los directores de la junta que son comunes a muchos o la mayoría de los módulos.

Glosario: Explicación de los términos de IA.

Introducción

Las juntas directivas son responsables de supervisar la estrategia, el riesgo, la ética y el impacto social, y los informes financieros. Ocasionalmente, una nueva tecnología que cambia el mundo afecta profundamente todas o la mayoría de estas áreas, ya sea que una empresa venda tecnología de la información o no. La inteligencia artificial es una de esas tecnologías. Ya está alterando la forma en que las personas viven, trabajan y reciben atención.[1] [2] Las empresas están invirtiendo y organizándose para recibir su parte de los billones de dólares en valor que creará esta tecnología. Además de aportar un enorme valor a quienes pueden producirlo, la IA mejorará la vida de las personas de muchas maneras. Sin embargo, su uso generalizado también plantea preocupaciones sobre la equidad, la responsabilidad, la explicabilidad, el mal uso y las consecuencias sociales no intencionadas. Ayudar a los directivos a comprender y cumplir con sus responsabilidades con respecto a esta tecnología transformadora es el propósito de la guía y las herramientas contenidas aquí.

Los equipos ejecutivos se encargan de crear las estrategias y llevar a cabo el trabajo necesario en un mundo con IA. Las juntas directivas desempeñan un papel diferente: supervisan las decisiones de la gerencia y sus resultados en interés de los accionistas y otras partes interesadas. Las juntas también tienen responsabilidades adicionales. Ellos juzgan si la gerencia está poniendo en riesgo a la organización a través de estrategias imprudentes, ejecución deficiente, violaciones de la ley o daños a su reputación. Respaldan la precisión de los informes financieros de la empresa al público. Se espera que los directivos mantengan la gestión con los más altos estándares éticos. Establecen la estructura de gobierno, los principios y los valores de la organización.

La IA requiere la atención de las juntas porque afecta todos los aspectos de sus deberes de supervisión. Por ejemplo:

La estrategia a menudo es influenciada y ejecutada por las tecnologías de IA. Su impacto en la estrategia crecerá a medida que la IA se involucra en la cotidianidad, en las expectativas de los clientes, en los mercados y en la cadena de suministro.
La IA afectará la información financiera a medida que se pone a trabajar para procesar datos financieros.
La inteligencia artificial amplifica los problemas éticos existentes y crea otros nuevos que las juntas deben tener en cuenta.
La gestión de los datos, los algoritmos y las personas involucradas en la IA requiere mecanismos de gobernanza para la toma de decisiones que sean consistentes y ayuden a la gobernanza general de la organización.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial - sistemas que actúan detectando, interpretando datos, aprendiendo, razonando y decidiendo el mejor curso de una acción - cambió de una fuerza limitada a una fuerza transformadora en los negocios cuando a estos sistemas se les enseñó a aprender a través de grandes cantidades de datos y poder de cómputo.

Las primeras versiones de IA, como los sistemas expertos y los primeros sistemas que convirtieron las palabras habladas en texto, dependían de los científicos informáticos para anticipar cada acción o recomendación que un sistema necesitaría hacer, y escribir instrucciones paso a paso, desde recibir la entrada hasta salida final. Eso, además de otras limitaciones técnicas, hizo que los primeros sistemas de IA fueran lentos y difíciles de construir, y útiles solo en entornos muy controlados.

El avance se produjo en los últimos años, cuando los informáticos adoptaron una forma práctica de construir sistemas que puedan aprender.[3] Una forma para que una máquina aprenda a resolver un problema complejo y mal definido es alimentarlo con grandes cantidades de ejemplos de cómo se puede resolver el problema en casos específicos, y luego dejar que la máquina generalice a partir de tales ejemplos. Con este y otros enfoques de aprendizaje automático, los sistemas toman decisiones, aprenden si sus decisiones son correctas o incorrectas, almacenan el resultado y usan esos datos para mejorar las decisiones futuras. Con el tiempo, los sistemas de inteligencia artificial mejoran en la toma de decisiones. Al utilizar estas técnicas de aprendizaje, en combinación con otros avances tecnológicos - procesadores y redes que pueden manejar volúmenes de datos mucho mayores a velocidades mucho más altas; computación en la nube que reduce el costo del procesamiento rápido de datos de alto volumen; y nuevos métodos para diseñar sistemas rápidamente y ponerlos a trabajar - los sistemas de inteligencia artificial pueden tomar decisiones complejas y precisas. Con suficientes datos, potencia informática y retroalimentación humana, un sistema de IA puede distinguir con precisión la cara de una persona en una multitud, traducir texto entre diferentes idiomas, reconocer un melanoma con solo mirar la foto de un lunar, identificar un cáncer de mama incluso cuando los humanos no pueden verlo y traducir de voz a texto con una precisión muy alta.

Las tecnologías de aprendizaje automático y el razonamiento basado en reglas no son las únicas tecnologías que crean IA (ver la Figura a continuación). Trabajan con otras técnicas de IA, como la realidad aumentada y virtual, el procesamiento de imágenes, la visión artificial, la optimización y el procesamiento del lenguaje natural, y recurren a habilitadores como el análisis de datos, los datos estructurados y no estructurados, y la ciberseguridad. Estas tecnologías de IA explotan otras tecnologías de soporte: analítica, sensores, Internet de las cosas (IoT), robótica, teléfonos inteligentes y otras herramientas móviles, junto con otros dispositivos y sistemas que las personas ahora dan por sentado.

El poder transformador de la IA

Hoy, la IA permite que los sistemas y los robots logren cosas para empresas que nunca antes pudieron hacer: encontrar la ruta más rápida a un destino; personalizar sugerencias de libros, películas, música y ropa; identificar nuevos compuestos químicos y tratamientos médicos; predecir fallas en los equipos y coordinar el mantenimiento en grandes regiones; utilizar datos de garantía de calidad para mejorar los procesos de fabricación - y se vuelven cada vez mejores en hacer todo esto a medida que los sistemas aprenden.

Mañana, a medida que avanza la tecnología y el aprendizaje, la IA hará aún más. Se espera que los vehículos autónomos transporten carga y pasajeros. Los traductores permitirán que las personas conversen mientras hablan diferentes idiomas. Si bien estamos a muchos años de alcanzar la inteligencia artificial general - creando robots que piensan, responden y actúan como personas - los sistemas y robots de inteligencia artificial para fines y procesos específicos crecerán en número y capacidades.

Los sistemas de inteligencia artificial sobresalen en la automatización del trabajo repetitivo, especialmente si implica reconocer patrones en grandes cantidades de datos. La automatización robótica de procesos ya está automatizando las operaciones bursátiles y el aseguramiento de la calidad en las plantas de fabricación. Los chatbots, agentes inteligentes que responden preguntas en oraciones de texto, pueden responder preguntas más complejas de clientes y empleados, y lo hacen más como una persona que los sistemas automatizados anteriores. Pero los sistemas de inteligencia artificial a menudo son más efectivos cuando trabajan con personas en lugar de reemplazarlas. Los fabricantes de automóviles han descubierto que la productividad y la flexibilidad son más altas cuando las personas y las máquinas colaboran, aprovechando las fortalezas de cada uno.

Los minoristas en línea están encontrando nuevas formas de servir a los clientes, y los diseñadores están descubriendo que pueden ser más innovadores cuando seleccionan los diseños y sugerencias recomendados por IA. Las empresas también están utilizando la realidad aumentada y la realidad virtual, junto con IA, para capacitar a las personas y ayudarlas a realizar tareas de mantenimiento y reparación.

En conjunto, la IA se destaca como una tecnología transformadora de propósito general. Al igual que las máquinas de vapor y la electricidad en el pasado, y las computadoras e Internet en nuestras vidas, la IA está cambiando la forma en que la humanidad trabaja y vive.

Notas Finales

(Enlaces a partir del 9/8/19)

[1] World Economic Forum, “The Next Economic Growth Engine: Scaling Fourth Industrial Revolution Technologies in Production”, 2018.
[2] Mark Purdy and Paul Daugherty, “How AI Boosts Industry Profits and Innovation”, Accenture 2017.
[3] Dave Gershgorn, qz.com,“AI had just one breakthrough".

Otros módulos:

Appreciate