Los gobiernos estatales en todo Estados Unidos están adoptando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y efectividad, pero con cada nueva propuesta de IA surge una pregunta crítica: ¿cuándo debe el gobierno decir “no”? La respuesta, como resulta, a menudo depende de un factor clave: la privacidad de los datos.
El Auge de los Entornos Controlados de IA en el Gobierno
Imagina un laboratorio de innovación bullicioso donde los funcionarios estatales prueban nuevas herramientas de IA, con la esperanza de agilizar servicios o mejorar la seguridad pública. Estos “entornos controlados de IA” se están volviendo más comunes, proporcionando un espacio seguro para la experimentación. Pero como explica David Edinger, Director de Información de Colorado, no todas las ideas salen del entorno controlado.
El Proceso de Evaluación: Más Que Buenas Intenciones
La experiencia de Colorado es reveladora. De aproximadamente 120 propuestas de IA revisadas, la mayoría de los rechazos no se debieron al propósito de la tecnología, sino a cómo se manejarían los datos. El estado utiliza el marco del NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) para clasificar los niveles de riesgo—medio, alto o prohibido. Las propuestas marcadas como “alto riesgo” pasan por un escrutinio adicional, especialmente en lo que respecta al intercambio y la privacidad de datos.
Por ejemplo, si un proyecto requiere compartir información de identificación personal (PII), datos de salud (HIPAA) o información de justicia penal (CJIS) de maneras que violen la ley estatal, es un punto de partida no válido. La intención detrás de la herramienta de IA puede ser noble, pero si las prácticas de datos no cumplen con los estrictos estándares gubernamentales, la respuesta es un rotundo “no”.
Privacidad de Datos: El Factor Decisivo
Este enfoque en los datos no es exclusivo de Colorado. Jonathan Porat, Director de Tecnología de California, destaca tres pilares para evaluar casos de uso de IA:
- Adecuación del caso de uso
- Historial de la tecnología
- Gobernanza y seguridad de los datos
El equipo de Porat hace preguntas difíciles: ¿Son los conjuntos de datos adecuados para IA generativa? ¿Están gobernados y asegurados correctamente? Si la respuesta es incierta, es probable que la propuesta sea rechazada.
Consejos Prácticos para Innovadores en IA y Líderes del Sector Público
Si eres una organización que espera asociarse con el gobierno, o un líder del sector público que considera la adopción de IA, aquí hay algunos pasos prácticos:
- Prioriza la Privacidad de Datos: Asegúrate de que tus prácticas de datos cumplan con todas las leyes y regulaciones relevantes. Sé transparente sobre qué datos se recopilan, cómo se usan y quién tiene acceso.
- Usa Marcos Establecidos: Adopta modelos de evaluación de riesgos como el marco NIST para evaluar proyectos de IA objetivamente.
- Involucra Expertos en Privacidad: Incluye profesionales legales y de privacidad de datos desde el inicio para identificar posibles señales de alerta.
- Mantén la Transparencia: Mantén informados a los interesados sobre el uso de datos y los procesos de toma de decisiones de IA.
- Revisa las Políticas Regularmente: La tecnología evoluciona rápidamente—y tus políticas de gobernanza de datos también deberían hacerlo.
La Conclusión: Innovación Responsable
El camino hacia un gobierno impulsado por IA está lleno de oportunidades y responsabilidades. Al poner la privacidad de los datos en el centro de la toma de decisiones, los estados están estableciendo un alto estándar para una innovación que realmente sirva al bien público.
Puntos Clave:
- La mayoría de los rechazos gubernamentales de IA se deben a preocupaciones sobre la privacidad de los datos, no al uso previsto.
- Los estados usan marcos como NIST para evaluar riesgos y guiar decisiones.
- La gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos son innegociables para proyectos de IA en el sector público.
- Las organizaciones pueden mejorar sus posibilidades de aprobación priorizando la privacidad y la transparencia.
- La revisión continua de políticas es esencial para una adopción responsable de la IA.