Los mayores riesgos de la IA para las organizaciones sin fines de lucro

La inteligencia artificial ofrece un potencial increíble para las organizaciones sin fines de lucro. Sin embargo, como cualquier herramienta poderosa, la IA conlleva sus propios riesgos. Comprender estos posibles riesgos es crucial para que las organizaciones sin fines de lucro aprovechen la IA de forma responsable y eficaz, protegiendo así su misión, su reputación y las comunidades a las que sirven.

*️⃣ Info

Este artículo es un resumen de la base de datos de riesgos para organizaciones sin fines de lucro que hemos creado, así como otra similar de casos de uso. Incluyen más de 300 ejemplos específicos, más de 50 herramientas de IA recomendadas y más de 200 consejos útiles para mejorar los resultados y minimizar los riesgos. Puedes acceder a todo esto en nuestro Curso de «IA para ONG»  (que incluye muchas otras guías, plantillas, etc.).

🌍 Impacto ambiental

Los modelos de IA, especialmente los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), consumen una cantidad considerable de energía para su entrenamiento y funcionamiento. Para las organizaciones sin fines de lucro centradas en el clima o la sostenibilidad, esto puede entrar en conflicto con sus valores, especialmente si la IA se utiliza de forma innecesaria o ineficiente.

Cómo reducir este riesgo:

• Utilice la IA solo cuando sea realmente útil
• Prefiera las herramientas locales a los modelos en la nube
• Pruebe a pequeña escala antes de crear contenido masivo
• Reutilizar y adaptar los resultados de IA existentes
• Desactivar funciones de IA automática innecesarias
• Optimizar las indicaciones para reducir las repeticiones
• Programe tareas durante horas de menor consumo de energía
• Discuta las compensaciones ambientales con su equipo

⚖️ Derechos de autor e impacto en los artistas

Los modelos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos existentes, que a menudo incluyen material protegido por derechos de autor. Existe el riesgo de que los resultados de IA reproduzcan inadvertidamente obras protegidas por derechos de autor o sean sustancialmente similares a ellas, lo que podría generar litigios y daños a la reputación.

Cómo reducir este riesgo:

• Comprenda cómo se entrenaron sus herramientas de IA
• Elija herramientas con políticas de licencia éticas
• Evite copiar creadores o estilos distintos
• Revise cuidadosamente todo el contenido generado por IA
• Dar atribución cuando corresponda
• Mantener registros de las decisiones sobre el contenido de IA
• Apoyar a los creadores humanos cuando sea posible

🤖 Sesgos y discriminación

Los modelos de IA aprenden de los datos, y si estos reflejan sesgos sociales existentes, la IA puede perpetuarlos e incluso amplificarlos. Esto puede generar resultados injustos o discriminatorios, lo cual es particularmente peligroso para las organizaciones sin fines de lucro que atienden a grupos marginados.

Cómo reducir este riesgo:

• Pruebe la IA periódicamente para detectar resultados injustos
• Utilice un lenguaje inclusivo y respetuoso
• Incluir datos diversos siempre que sea posible
• Involucrar a las comunidades afectadas en las revisiones
• Evite tomar decisiones críticas totalmente automatizadas
• Prefiera herramientas de IA explicables y que tengan en cuenta los sesgos
• Registrar y compartir incidentes de sesgo internamente

🤥 Inexactitud y alucinaciones

Las herramientas de IA, en particular los LLM, a veces pueden generar información incorrecta o engañosa, a menudo denominada «alucinaciones». Confiar en resultados de IA inexactos puede llevar a malas decisiones, dañar la reputación o asignar de forma inadecuada recursos escasos.

Cómo reducir este riesgo:

• Verifique siempre los hechos del contenido generado por IA
• Utilice herramientas de IA con la búsqueda de fuentes
• Compartir bases de datos internas de información confiable
• Realizar un seguimiento de las alucinaciones recurrentes en las salidas
• Enseñar al personal sobre las limitaciones de la IA
• Pruebe las herramientas antes de un uso crítico
• Establecer protocolos claros de corrección y revisión

🗑️ Resultados de baja calidad

Las herramientas de IA a veces pueden generar contenido mal estructurado, irrelevante o que simplemente no cumple con los estándares deseados. Esto puede generar pérdida de tiempo y recursos en edición, rehacer trabajos o publicar materiales que dañan la imagen profesional.

Cómo reducir este riesgo:

• Utilice indicaciones detalladas y contexto
• Proporcionar ejemplos de buena calidad
• Utilice plantillas para obtener resultados consistentes
• Divida las tareas complejas en pasos
• Seguimiento de la calidad con métricas de rendimiento
• Capacitar al personal para mejorar el uso de la IA

🔒 Privacidad de datos

Las herramientas de IA suelen requerir la introducción de información confidencial. Sin un manejo cuidadoso, los datos privados de donantes, personal o beneficiarios podrían compartirse accidentalmente, lo que podría causar problemas legales, pérdida de confianza o perjuicios a grupos vulnerables.

Cómo reducir este riesgo:

• Comparte únicamente datos esenciales y mínimos
• Anonimizar los datos antes de cargarlos
• Utilice herramientas de IA seguras y confiables
• Lea atentamente las políticas de privacidad de las herramientas
• Consulte las leyes de ubicación y almacenamiento de datos
• Prefiera la IA local para información confidencial
• Crear una política interna clara de IA
• Prepárese para posibles violaciones de datos

🛡️ Seguridad

Las herramientas de IA, como cualquier software, pueden presentar vulnerabilidades que los ciberdelincuentes pueden explotar, lo que puede provocar brechas de seguridad, robo de datos o vulnerabilidades del sistema. Para las organizaciones sin fines de lucro, una brecha de seguridad puede exponer datos confidenciales, interrumpir sus operaciones y dañar gravemente la confianza pública.

Cómo reducir este riesgo:

• Elija proveedores de IA con seguridad sólida
• Restringir el acceso a datos y herramientas
• Utilice inicios de sesión individuales, no cuentas compartidas
• Mantenga las herramientas locales parcheadas y seguras
• Revisar y limpiar las integraciones de IA
• Definir políticas de seguridad y uso de la IA
• Crear un plan claro de respuesta a incidentes

🚨 Cuestiones legales y de cumplimiento

Las herramientas de IA pueden inducir inadvertidamente a las organizaciones sin fines de lucro a infringir leyes relacionadas con la protección de datos, el empleo, la recaudación de fondos, etc. Las pequeñas organizaciones sin fines de lucro, que a menudo carecen de equipos legales, se arriesgan a multas, daños a su reputación o pérdida de prestigio.

Cómo reducir este riesgo:

• Alinear el uso con las leyes de datos locales
• Mantener a los humanos en las decisiones clave
• Mapear los riesgos legales de los flujos de trabajo de IA
• Crear políticas de IA centradas en el cumplimiento
• Documentar las decisiones tomadas por los sistemas de IA
• Realice un seguimiento de las actualizaciones legales sobre las regulaciones de IA

🚶 Dependencia excesiva de la IA

La dependencia excesiva de la IA puede provocar que una organización sin fines de lucro pierda habilidades humanas cruciales, capacidad de toma de decisiones o la capacidad de funcionar sin herramientas de IA. Si un sistema de IA falla, la organización podría enfrentar una disrupción significativa y perder resiliencia.

Cómo reducir este riesgo:

• Utilice la IA como asistente, no como sustituto
• Fomentar la revisión humana reflexiva
• Seguir invirtiendo en las habilidades del personal
• Documentar cómo trabajar sin IA
• Plan para interrupciones y fallos de la IA

🕵️ Falta de transparencia

Las herramientas de IA suelen funcionar como «cajas negras», ofreciendo resultados sin explicar su razonamiento. Para las organizaciones sin fines de lucro, esto puede generar confusión, minar la confianza y dificultar la justificación de decisiones ante las partes interesadas.

Cómo reducir este riesgo:

• Etiquete claramente el contenido público generado por IA
• Sea honesto con sus socios sobre el uso de la IA
• Elija herramientas que muestren cómo funcionan
• Mantener registros de cómo funciona la IA
• Evite la toma de decisiones opaca de la IA
• Asignar responsabilidad para cada sistema de IA

💸 Costes ocultos

Las herramientas de IA pueden parecer baratas o gratuitas inicialmente, pero pueden tener costos ocultos, como cargos basados ​​en el uso, gastos de integración y costos de oportunidad derivados del tiempo del personal dedicado a administrar los sistemas de IA.

Cómo reducir este riesgo:

• Pruebe herramientas de terceros antes de usar las personalizadas
• Planifique futuras actualizaciones y costos
• Incluir todos los costos en el presupuesto
• Comparar con alternativas sin IA
• Comience con pruebas de IA limitadas
• Realice un seguimiento del uso y configure alertas
• Considere opciones de código abierto
• Solicite descuentos para organizaciones sin fines de lucro cuando sea posible
• Evite herramientas sin buenas soluciones de datos de exportación

📉 Impacto en empleos

Las herramientas de IA pueden reemplazar o reducir la necesidad de ciertos roles, lo que podría desplazar al personal. Para las organizaciones sin fines de lucro, esto puede minar la moral, reducir la confianza y contradecir los valores de equidad y apoyo comunitario.

Cómo reducir este riesgo:

• Utilice la IA para apoyar al personal, no para reemplazarlo
• Discuta los planes de IA con su equipo
• Ofrecer formación en IA para todos
• Ayudar al personal a adaptarse a nuevos roles
• Designar personal como campeones internos de IA
• Proteger los roles basados ​​en las relaciones

Espero que este artículo te haya dado algunas ideas útiles. Si quieres aprender más, consulta nuestro Curso de «IA para ONG»  (que incluye muchas otras guías, plantillas, ejemplos, etc.).

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