Desde que el lanzamiento de Chat GPT, en noviembre de 2022, popularizara el uso de Inteligencias Artificiales generativas, muchas empresas han sacado réditos de esta tecnología para automatizar parte de sus procesos y aumentar su eficiencia. En el sector de experiencia de cliente, ya veníamos usando esta herramienta desde tiempo atrás: primero mediante chatbots y ahora con una integración plena.
La forma en la que los BPOs interactúan con sus clientes ha cambiado por completo desde entonces. El soporte 24/7 es una realidad y las consultas de primer nivel son resueltas de forma ágil y rápida. No obstante, su implementación no está exenta de desafíos como las barreras idiomáticas, la consistencia ante consultas repetitivas o la falta de sensibilidad cultural.
Más allá de las leyes
Muchas de estas cuestiones se solucionarán antes o después por el propio aprendizaje de esta tecnología o por el surgimiento de nuevas herramientas. Para otras, es necesaria no solamente la intervención humana, sino hacer valer nuestra posición innegable y permanente como supervisor y vigilante.
Existen ciertas implicaciones éticas sobre las que no hay que mirar hacia otro lado. La privacidad y seguridad de los datos de los usuarios, así como la equidad y la inclusión, son cuestiones que los principios de confianza y transparencia en la IA tienen muy en cuenta, en especial para servicios orientados a clientes.
Para un uso sostenible de la IA, son necesarias políticas de gobernanza de datos que protejan cualquier información confidencial. La privacidad diferencial y el aprendizaje federado son buenas prácticas a tener en cuenta. En la misma línea, tanto la Regulación de Privacidad de Datos (RGPD) como el recién aprobado Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) son referentes que no debemos perder de vista al implementar estas estrategias.
Evitar sesgos
Los datos con los que se entrenan estos modelos condicionan su posterior funcionamiento. Esto conduce a que muchas veces caigan fácilmente en sesgos -tanto positivos como negativos- a la hora de elaborar sus respuestas. Los legisladores trabajan a marchas forzadas para evitar que se haga a propósito, mientras que las empresas están implantando sistemas de detección de los mismos.
Usar una información más diversificada en su instrucción, la puesta en marcha de auditorías periódicas y trabajar en la identificación de estos, son vitales en estos momentos. Ya existen herramientas en el mercado que están ayudando a muchas empresas a monitorizar estas desviaciones y a localizar posibles respuestas de baja calidad.
Transparencia y explicabilidad
Una IA ética y responsable se debe sustentar en principios de transparencia y explicabilidad. El Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea exige a las empresas que las IAs de las que hacen uso estén correctamente documentadas, definiendo claramente cómo se comparte la información utilizada. Más allá de las exigencias del regulador, es necesario el compromiso ético de las empresas.
En base a estos dos pilares, Adigital (entidad a la que pertenece CEX) ha creado un Certificado de Transparencia Algorítmica, que evalúa de manera exhaustiva cómo la IA analizada las gestiona en sus modelos subyacentes. Este documento acredita la completa disponibilidad de estas operaciones para su revisión, análisis y comprensión.
Las empresas que deseen conseguir este reconocimiento deberán contestar un cuestionario elaborado en base a los principios éticos de organizaciones como la OCDE o la Unesco y a otros propuestos por expertos internacionales en la materia.
Otra de sus ventajas es la preparación de la que dota a las empresas de cara a la futura legislación comunitaria, al basarse en sus mismos principios e ideales.
La obtención de este título es garantía de seguridad en el procesamiento de la información, mejorando la imagen de marca y reafirmando el compromiso ético de quienes logran el certificado.
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