¿Cómo Fortalecer la Confianza y Retención de los Colaboradores con Ayuda de la Inteligencia Artificial?

El uso cada vez más frecuente de la IA generativa ha traído dudas respecto a su fiabilidad en relación a sus interpretaciones, ya que los modelos de IA hacen recomendaciones basadas en probabilidades, lo que hace necesario que los usuarios evalúen críticamente sus sugerencias. 

Gobiernos como los de la UE, California y Nueva York están estableciendo normativas para garantizar que los usuarios estén informados de los riesgos de la Inteligencia Artificial y puedan decidir libremente si desean utilizarla o no, según sus consideraciones.

Garantizar una IA de confianza.

El Instituto Nacional de Normas y Tecnología de Estados Unidos (NIST) ha desarrollado un marco completo para asegurar la fiabilidad de la IA. Este marco está alineado con las definiciones de la Organización Internacional de Normalización (ISO), que enfatiza la importancia de hacer la vida más fácil, segura y mejor.

Para que una IA se considere confiable, debe tener las siguientes 6 características:

1.- Validación y fiabilidad: Los sistemas de IA deben tener pruebas documentadas que demuestren que funcionan según lo previsto y que seguirán funcionando de forma confiable a lo largo del tiempo. 

2. Seguridad y protección: La IA no debe poner en peligro la vida humana ni la propiedad y debe incluir mecanismos que impidan el acceso no autorizado. La seguridad implica pruebas periódicas, supervisión y posible intervención humana. Esta seguridad se centra en mantener la confidencialidad, integridad y disponibilidad. 

3. Responsabilidad y transparencia: Una IA digna de confianza depende de una rendición de cuentas y transparencia claras. Los usuarios deben tener acceso a la información sobre los sistemas de IA y sus resultados, asegurándose de que entienden cómo y por qué se toman las decisiones. 

4. Explicabilidad e interpretabilidad: La explicabilidad implica detallar los mecanismos que sustentan las decisiones de la IA, mientras que la interpretabilidad proporciona contexto y significado a esas decisiones. Los usuarios deben comprender tanto cómo se ha tomado una decisión como por qué se ha tomado. 

5. Privacidad mejorada: La IA debe proteger la privacidad de los usuarios salvaguardando los datos personales y garantizando la libertad frente a accesos no autorizadas. Esto incluye dar a los individuos el control sobre sus datos y cómo se utilizan. 

6. Imparcialidad con gestión de sesgos: Los sistemas de IA deben abordar y minimizar los sesgos perjudiciales para garantizar la imparcialidad y la equidad.

Mayor transparencia y flexibilidad en el uso de la IA 

La transparencia es fundamental para generar confianza en la IA. El NIST destaca que un sistema transparente es aquel que permite evaluar más fácilmente su precisión, privacidad, seguridad e imparcialidad a lo largo del tiempo. 

Los usuarios deben tener la opción de activar voluntariamente las funciones de IA, respetando su autonomía y fomentando una participación informada. 

De igual manera, indicadores visuales coherentes, como iconos o elementos de diseño específicos, deben señalar cuándo se está utilizando la IA, ayudando a los usuarios a entender cuando esta se encuentra influyendo en sus interacciones. 

Asimismo, los sistemas deben proporcionar una orientación completa y accesible sobre las características de la IA, incluyendo información al pasar el ratón por encima, enlaces a documentación y ajustes que permitan adaptar la explicabilidad según las necesidades del usuario.

Los administradores deben contar con herramientas que les permitan gestionar las aplicaciones de IA, incluyendo el control del acceso de los usuarios y la configuración de los parámetros de confianza. Esto facilita la personalización y la supervisión de acuerdo con las políticas de la organización.

Al tomar en cuenta todos estos aspectos, se están ofreciendo entornos controlados que permiten a las organizaciones experimentar con las funciones de la IA de forma segura, garantizando la compatibilidad y la eficacia. 

En todo momento, los usuarios deben reconocer formalmente cuándo se está utilizando la IA, comprendiendo su papel en la interacción con sus resultados. 

El papel de la IA en la mejora de la experiencia de los empleados

La IA tiene un gran potencial para mejorar la experiencia de los empleados, especialmente en temas como la alta rotación y la baja productividad. La confianza en la IA es crucial, y la transparencia sobre su uso aumenta su aceptación entre los empleados. 

La IA es capaz de impactar positivamente la experiencia de los empleados, con pocos riesgos éticos y de privacidad, a través de 3 principios fundamentales:

1.  Personalización: La IA puede adaptar las experiencias digitales a las necesidades individuales, proporcionando información y apoyo personalizado que ahorran tiempo y mejoran la satisfacción laboral. Por ejemplo, la IA puede recomendar turnos óptimos basados en datos en tiempo real. 
2.  Flexibilidad: La IA apoya las necesidades de los empleados al permitir funcionalidades y características flexibles. Esta flexibilidad garantiza que las herramientas de la IA se adapten a las preferencias y estilos de trabajo individuales, fomentando un entorno de trabajo más inclusivo y equitativo. 
3. Transparencia: La IA puede mejorar la transparencia haciendo que el intercambio de información sea más eficiente y claro. Los sistemas deben destacar el papel de la IA en los procesos de toma de decisiones, garantizando que los usuarios comprendan sus responsabilidades y los pasos siguientes.

Estadísticas que respaldan la confianza y el uso de la IA

Un estudio de UKG en el que participaron más de 4,000 trabajadores de todo el mundo reveló que el 75% aceptaría mejor la IA si sus empresas fueran transparentes sobre su uso, y el 78% la aceptaría si comprendiera cómo la IA podría mejorar sus flujos de trabajo. 

Por otro lado, una encuesta realizada por The Verge en 2023 reveló que el 78% de los encuestados cree que los contenidos creados con IA deberían etiquetarse claramente como tales, y el 76% cree que los modelos de IA deberían entrenarse con conjuntos de datos verificados, es decir, información que haya sido previamente sido revisada y confirmada por su precisión. Esto asegura que los modelos de IA aprendan y hagan predicciones basadas en datos confiables y correctos, reduciendo la probabilidad de errores o sesgos en sus resultados.

 Conclusión 

Las organizaciones deben aplicar la IA de forma responsable, respetando los principios de transparencia, responsabilidad e imparcialidad. Aplicada correctamente, la IA puede aumentar la confianza, mejorar la satisfacción de los empleados e impulsar la productividad. 

Los marcos normativos y las mejores prácticas en la implementación de la IA son esenciales para lograr estos objetivos, garantizando que los beneficios de la IA se logren sin comprometer las normas éticas o la confianza de los usuarios. Todas estas medidas  garantizan que sea eficaz y digna de confianza, fomentando un entorno de trabajo positivo y seguro.