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IA en Europa: Lo que podría significar la Ley de IA
Foto de Maico Amorim en Unsplash
El Reglamento de IA (AI Act) todavía es solo un borrador, pero los inversores y los propietarios de negocios en la Unión Europea ya están nerviosos por los posibles resultados.
¿Le impedirá a la Unión Europea ser un competidor valioso en el ámbito global?
Según los reguladores, no es así. Pero veamos qué está pasando.
El AI Act y la evaluación de riesgos
El AI Act divide los riesgos que plantea la inteligencia artificial en diferentes categorías de riesgo, pero antes de hacerlo, reduce la definición de inteligencia artificial para incluir solo aquellos sistemas basados en aprendizaje automático y lógica.
Esto no solo sirve para diferenciar los sistemas de IA de piezas de software más simples, sino que también nos ayuda a entender por qué la UE quiere categorizar el riesgo.
Los diferentes usos de la IA se clasifican en riesgo inaceptable, un riesgo alto, y
riesgo bajo o mínimo. Las prácticas que caen dentro de la categoría de riesgo inaceptable se consideran como prohibidas.
Este tipo de prácticas incluye:
Hay algunos casos de uso que deberían considerarse similares a algunas de las prácticas incluidas en las actividades prohibidas, que caen bajo la categoría de prácticas de “alto riesgo”.
Entre ellas se incluyen los sistemas usados para reclutar trabajadores o para evaluar y analizar la solvencia crediticia de las personas (y esto podría ser peligroso para fintech). En estos casos, todas las empresas que crean o usan este tipo de sistema deben producir informes detallados para explicar cómo funciona el sistema y las medidas tomadas para evitar riesgos para las personas y ser lo más transparentes posible.
Todo parece claro y correcto, pero hay algunos problemas que los reguladores deberían abordar.
El Act es demasiado genérico
Uno de los aspectos que más preocupa a los propietarios de negocios y a los inversores es la falta de atención hacia sectores específicos de IA.
Por ejemplo, esas empresas que producen y usan sistemas basados en IA para fines generales podrían considerarse como aquellas que utilizan inteligencia artificial para casos de uso de alto riesgo.
Esto significa que deberían producir informes detallados que cuestan tiempo y dinero. Como las pymes no tienen excepciones, y dado que conforman la mayor parte de las economías europeas, podrían volverse menos competitivas con el paso del tiempo.
Y es precisamente la diferencia entre las empresas de IA de EE. UU. y las de Europa lo que genera grandes preocupaciones: de hecho, Europa no tiene grandes empresas de IA como las de EE. UU., ya que el entorno de IA en Europa se crea principalmente por pymes y startups.
Según una encuesta realizada por appliedAI, la gran mayoría de los inversores evitaría invertir en startups etiquetadas como “alto riesgo”, precisamente por las complejidades que implica esta clasificación.
ChatGPT cambió los planes de la UE
Los reguladores de la UE deberían haber cerrado el documento el 19 de abril, pero la discusión relacionada con las diferentes definiciones de los sistemas basados en IA y sus casos de uso retrasó la entrega del borrador final.
Además, las empresas de tecnología mostraron que no todas están de acuerdo con la versión actual del documento.
El punto que más causó retrasos es la diferenciación entre modelos fundamentales y IA de propósito general.
Un ejemplo de modelos fundamentales de IA es el ChatGPT de OpenAI: estos sistemas se entrenan usando grandes cantidades de datos y pueden generar cualquier tipo de salida.
La IA de propósito general incluye aquellos sistemas que se pueden adaptar a diferentes casos de uso y sectores.
Los reguladores de la UE quieren regular estrictamente los modelos fundamentales, ya que podrían plantear más riesgos y afectar negativamente la vida de las personas.
Cómo están regulando la IA EE. UU. y China
Si echamos un vistazo a cómo tratan los reguladores de la UE a la IA, hay algo que destaca: parece que los reguladores están menos dispuestos a cooperar.
En EE. UU., por ejemplo, la administración de Biden buscó comentarios públicos sobre la seguridad de sistemas como ChatGPT, antes de diseñar un posible marco regulatorio.
En China, el gobierno ha estado regulando la IA y la recopilación de datos durante años, y su principal preocupación sigue siendo la estabilidad social.
Hasta ahora, el país que parece estar bien posicionado en materia de regulación de la IA es el Reino Unido, que prefirió un enfoque “ligero” —pero no es un secreto que el Reino Unido quiere convertirse en un líder en adopción de IA y fintech.
Fintech y el AI Act
Cuando se trata de empresas y startups que brindan servicios financieros, la situación es aún más complicada.
De hecho, si el Act se mantiene como la versión actual, las fintechs necesitarán no solo estar vinculadas a las regulaciones financieras vigentes, sino también a este nuevo marco regulatorio.
El hecho de que la evaluación de la solvencia crediticia pueda etiquetarse como un caso de uso de alto riesgo es solo un ejemplo de la carga que las empresas fintech deberían llevar, impidiéndoles ser tan flexibles como lo han sido hasta ahora, para captar inversiones y ser competitivas.
Conclusión
Como señaló Peter Sarlin, CEO de Silo AI, el problema no es la regulación, sino la mala regulación.
Ser demasiado genérico podría perjudicar la innovación y a todas las empresas involucradas en la producción, distribución y uso de productos y servicios basados en IA.
Si los inversores de la UE se preocupan por los posibles riesgos que plantea una etiqueta que dice que una startup o empresa cae en la categoría de “alto riesgo”, el entorno de IA en la Unión Europea podría verse afectado negativamente, mientras que EE. UU. busca comentarios públicos para mejorar su tecnología y China ya tiene una opinión clara sobre cómo regular la inteligencia artificial.
Según Robin Röhm, cofundador de Apheris, uno de los escenarios posibles es que las startups se muden a EE. UU.; un país que quizá tiene mucho que perder cuando se trata de blockchain y criptomonedas, pero que podría ganar la carrera de la IA.
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