Now, let’s explore 10 strategies that organizations can implement to ensure AI compliance across all industries:
1. Develop a comprehensive AI compliance strategy: Establish clear policies, procedures, and guidelines for the ethical and responsible use of AI within your organization.
2. Conduct thorough risk assessments: Identify potential risks and vulnerabilities associated with AI systems and develop mitigation strategies to address them.
3. Implement robust data governance practices: Ensure that data collection, storage, and processing practices comply with relevant regulations and industry standards.
4. Incorporate transparency and accountability mechanisms: Provide clear explanations of how AI systems make decisions and establish mechanisms for accountability in case of errors or biases.
5. Conduct regular audits and assessments: Monitor and evaluate the performance of AI systems to ensure they comply with regulations and ethical standards.
6. Provide ongoing training and education: Educate employees about AI compliance requirements and best practices to ensure they understand their responsibilities.
7. Collaborate with regulators and industry stakeholders: Engage with regulatory bodies, industry associations, and other stakeholders to stay informed about evolving regulations and best practices.
8. Implement privacy-enhancing technologies: Use encryption, anonymization, and other privacy-enhancing technologies to protect sensitive data and ensure compliance with data protection regulations.
9. Foster a culture of ethics and compliance: Promote ethical behavior and compliance with AI regulations through leadership support, training programs, and incentives for ethical conduct.
10. Continuously monitor and adapt to regulatory changes: Stay informed about new regulations and industry standards related to AI compliance and update your practices accordingly to ensure ongoing compliance.
By implementing these strategies, organizations can navigate the complex landscape of AI compliance and ensure that their use of AI technology is ethical, responsible, and compliant with regulations. ” Pero ¿qué orientación general deben seguir las organizaciones? ¿Qué tareas de cumplimiento deben incluirse en el programa de cumplimiento de cada organización? Desde la gestión de riesgos hasta la formación, aquí hay 10 estrategias para ayudar a respaldar un enfoque exitoso.
1. Crear un marco de gobernanza
Definir roles y responsabilidades específicos para monitorear el cumplimiento de la IA. Asignar estos a individuos relevantes dentro de su organización.
Establecer políticas y procedimientos claros para el uso de la IA.
2. Promover la transparencia
Proporcionar una justificación para los modelos de IA. Establecer el propósito de cada aplicación de Inteligencia Artificial y formular una explicación clara de para qué está allí y por qué.
Mantener un registro centralizado de todos los sistemas de IA, incluidas las fuentes de datos, algoritmos y procesos de toma de decisiones. Asegurarse de que haya documentación completa para respaldar esto.
Desarrollar un proceso para informar y responder a problemas de cumplimiento de la Inteligencia Artificial.
3. Mejorar la protección de datos
Verificar que las políticas que protegen los datos personales sean completas y cumplan con las últimas regulaciones.
Proteger los datos. Utilizar el cifrado y controles de acceso para regular el acceso a la información sensible.
4. Realizar inspecciones aleatorias
Realizar auditorías de equidad. Inspeccionar, evaluar y modificar regularmente los sistemas de IA en busca de posibles sesgos.
Evaluar el rendimiento diario de los sistemas de IA. Verificar los modelos de IA con respecto a marcadores clave como precisión, confiabilidad y cumplimiento de normas.
Stella Lee, estratega de IA, discute sobre la IA generativa en L&D y la evolución del eLearning en la serie de podcasts de TalentLMS, Keep It Simple, que es esencial involucrar nuestras habilidades de pensamiento crítico para identificar problemas potenciales, comprender limitaciones, verificar la información y verificar las fuentes al usar herramientas de IA.
Necesitamos ponernos nuestro sombrero de pensamiento crítico y saber dónde podrían surgir problemas para saber si hay limitaciones, cómo verificamos los hechos y cómo verificamos las fuentes.
– Stella Lee, Estratega de IA
5. Gestionar el riesgo
El cumplimiento y la gestión de riesgos van de la mano. Diseñar evaluaciones de gestión de riesgos y utilizarlas para identificar y prevenir posibles riesgos de cumplimiento asociados con los sistemas de IA.
Desarrollar estrategias de mitigación en torno a los riesgos de cumplimiento regulatorio identificados. Desarrollar e implementar planes de respuesta a incidentes para abordar y resolver cualquier incumplimiento de cumplimiento o problemas éticos.
6. Defender la equidad y la igualdad
Establecer y hacer cumplir pautas éticas. Utilizarlas para fundamentar y guiar el desarrollo y despliegue de tecnologías de IA.
Formar un comité de ética para evaluar y aprobar (o rechazar) proyectos de IA. Utilizar una lista predefinida de estándares y requisitos de cumplimiento para guiar este proceso.
7. Considerar el panorama general
Mirar más allá del cumplimiento general de la IA. Mantener en mente también las regulaciones específicas de la industria y los marcos de interoperabilidad.
Crear un modelo operativo unificado. Integrar herramientas de IA con sistemas existentes para promover la continuidad y respaldar el intercambio de datos sin problemas y de manera integral.
8. Crear conciencia y compromiso
Involucrar a las partes interesadas. Promover el propósito y el poder del cumplimiento de la IA entre todas las partes interesadas.
Explicar las consecuencias. Dejar claro qué sucederá si falla el cumplimiento de la IA.
9. Mantener un ojo cercano
Monitorear las regulaciones de IA en evolución y los estándares de la industria. Al mantenerse informado sobre los cambios regulatorios, puede abordar posibles problemas legales y regulatorios antes de que se produzcan.
Fomentar una cultura de mejora continua. Actualizar los sistemas de Inteligencia Artificial y las prácticas de cumplimiento según sea necesario.
10. Proporcionar formación continua
Ofrecer formación en cumplimiento de la IA en el momento necesario utilizando software de formación en cumplimiento. Cubrir temas como el uso ético de la IA, estrategias generales para el éxito, requisitos específicos de la industria, formación en ciberseguridad y mejores prácticas.
Consejo profesional: Elaborar correos electrónicos de anuncio de formación en cumplimiento convincentes para involucrar a los empleados en lo que puede considerarse un tema aburrido y árido.
Personalizar programas de aprendizaje utilizando software de formación para empleados. Adaptar la formación en cumplimiento regulatorio de IA para que se sincronice con los diferentes roles, departamentos y equipos de su organización. Por ejemplo, los desarrolladores, científicos de datos, equipos legales, profesionales de cumplimiento y ejecutivos necesitarán enfoques y niveles de información diferentes.
El futuro del cumplimiento de la IA: una estrategia responsable y reactiva para el éxito
Con la tecnología de IA llega la responsabilidad.
Los marcos de cumplimiento de IA son el primer paso importante hacia la regularización de esa responsabilidad. Pero lo que funciona ahora no necesariamente funcionará mañana.
La gestión del cumplimiento de la IA todavía está en pañales. Pero está creciendo a un ritmo acelerado. Cada día, la tecnología generativa se vuelve más inteligente y ubicua. ¿Qué significa eso? El futuro del cumplimiento de la IA se definirá por cómo las organizaciones respondan a los cambios continuos en la tecnología.
A medida que el panorama cambia, las organizaciones deberán estar alerta y ser receptivas. La supervisión continua, las estrategias adaptativas, una cultura de uso ético y una educación continua jugarán un papel en el éxito a largo plazo del cumplimiento de la IA. Con estos elementos en su lugar, los guardianes podrán navegar por las complejidades del cumplimiento. Y al hacerlo, defenderán los principios clave de equidad, confianza, privacidad, transparencia y responsabilidad. Todo lo cual es vital para garantizar que la IA sea una fuerza positiva para todos.
Referencias:
[1] Enfoque de los Estados Unidos sobre la Inteligencia Artificial
[2] AI Watch: Rastreador regulatorio global – Estados Unidos
TalentLMS
TalentLMS es un LMS diseñado para simplificar la creación, implementación y seguimiento del eLearning. Con TalentCraft como su creador de contenido impulsado por IA, ofrece una interfaz intuitiva, diversos tipos de contenido y plantillas listas para una formación inmediata.
Publicado originalmente en www.talentlms.com.