En la actualidad, el manejo de datos se ha situado en el núcleo del progreso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Sin embargo, la falta de una regulación adecuada plantea para las empresas el desafío de equilibrar la innovación con las consideraciones éticas, especialmente en un paisaje económico cada vez más saturado. Este escenario invita a reflexionar sobre el papel que juegan los emprendedores en la configuración de la regulación de la IA, tanto en el Reino Unido como en otros lugares.
La era de la información ha reformulado nuestra interacción con los datos, haciéndonos, a menudo, perder control sobre ellos desde la invención de la web. Aunque los desafíos de privacidad son un obstáculo constante para los legisladores, éstos han facilitado el acceso a productos y servicios que de otro modo habrían estado fuera de nuestro alcance. En el Reino Unido, por ejemplo, se aplican al menos 18 marcos legales que regulan el uso de la IA, proporcionando así a los emprendedores un terreno fértil para innovar en la gestión de esta tecnología sin infringir la normativa.
Con la continua evolución de la IA y el aprendizaje automático, emerge la necesidad de integrar conceptos como la Teoría del Señalamiento. Esta teoría, fundamental en el ámbito empresarial, sugiere que quien transmite la información debe demostrar su buena intención, aunque el receptor podría malinterpretar los mensajes si carece de información clave.
La IA y el aprendizaje automático no solo enriquecen los objetivos de datos de las organizaciones, sino que también se perfilan como herramientas esenciales para evaluar la viabilidad de nuevas empresas. Herramientas como la IA generativa permiten a los fundadores acceder rápidamente a datos específicos del sector, ahorrando en costosos procesos de análisis y previsión.
A pesar de las barreras regulatorias, existen oportunidades para la reflexión e innovación en la creación de Evaluaciones de Impacto en la Protección de Datos (DPIA). Exigencias más estrictas sobre la información a incluir podrían derivar en descubrimientos novedosos sobre el uso de la IA, trascendiendo el ámbito regulatorio.
Por otro lado, la combinación de sistemas que integran humanos y máquinas, conocidos como HITL, no solo minimiza sesgos en el desarrollo de modelos de IA, sino que también puede fomentar el desarrollo de ideas empresariales. El apoyo en datos y algoritmos puede desvelar patrones que en el pasado hubieran sido subestimados.
En conclusión, las organizaciones deben profundizar su comprensión sobre la información que desean comunicar a sus equipos o inversores, independientemente de su nivel de madurez en el uso de la IA. La incorporación de la Teoría del Señalamiento podría aclarar la ambigüedad presente en el pensamiento empresarial, ofreciendo nuevas perspectivas sobre cómo abordar la regulación de la IA en el Reino Unido. A medida que se forja un entorno regulatorio más innovador, el rol del emprendimiento se reafirma como crucial para guiar este proceso esencial.
