Su objetivo que los datos de entrenamiento tengan la calidad y variedad suficiente para evitar sesgos y prevenir resultados desiguales en los sistemas de IA.
Esto mediante la implementación de medidas de seguridad sólidas, obteniendo el consentimiento informado y cumpliendo con regulaciones de protección de datos.
El objetivo es mostrar cómo funcionan los algoritmos y modelos de IA, y que los usuarios y las partes interesadas los entiendan. Esto implica informar de cómo se deciden y se corrigen los posibles sesgos, e incluir el control y la revisión de los sistemas de IA.
Esto implica definir e implementar mecanismos de supervisión y control, así como mecanismos de recurso y reparación en caso de daños o perjuicios causados por los sistemas de IA. Las empresas deben garantizar que los sistemas de IA cumplan con las leyes y regulaciones aplicables.
Su objetivo es garantizar que las personas estén involucradas en los procesos de toma de decisiones y asuman la responsabilidad de los resultados.
Busca involucrar a investigadores, entidades reguladoras, expertos de la industria y el público en general para abordar colectivamente los desafíos y garantizar una adopción responsable de la IA.
Tiene el objetivo de realizar un seguimiento y evaluación periódica de los sistemas de IA para identificar y abordar cualquier sesgo, error o consecuencia no deseada que pueda surgir con el tiempo.
Mantener los sistemas de IA actualizados con los últimos avances, abordando las preocupaciones emergentes y mejorando continuamente su rendimiento y equidad es la base de esta práctica.
Estas mejores prácticas permitirán que la inteligencia artificial se utilice de manera ética, permita abordar desafíos y promueva beneficios para toda la organización.