La adopción generalizada de herramientas de inteligencia artificial (IA) en diversas industrias despertó un gran interés y generó debates entre profesionales.
En un entorno profesional que evoluciona a gran velocidad, surge una pregunta fundamental: ¿cómo podemos entender y medir si la IA es confiable y precisa?
El tercer informe anual “Future of Professionals” del Instituto Thomson Reuters revela que las personas encuestadas consideran a la IA como un factor clave para el avance de las prácticas y metodologías en su ámbito laboral. De hecho, el 80% de los participantes prevén que esta tecnología ejercerá una influencia significativa o transformadora en sus actividades profesionales en los próximos cinco años.
Para ayudarte a tomar decisiones informadas, te presentamos cinco aspectos esenciales que debés considerar al implementar una IA confiable y precisa.
1. Datos de alta calidad
La IA requiere una base de datos de alta calidad y fiables que sean imparciales y representativas de los escenarios reales que enfrentan los profesionales. Además, es fundamental que los resultados generados por las herramientas de IA sean transparentes y auditables; de lo contrario, podría resultar difícil, si no imposible, evaluar su precisión.
Una de las principales preocupaciones de muchos profesionales respecto de la IA es que el razonamiento detrás de sus respuestas no siempre es evidente. Esta transparencia va a ser aún más importante a medida que la IA agente —que permite a las herramientas de IA realizar procesos de varios pasos sin instrucciones adicionales en cada etapa— gane protagonismo en los flujos de trabajo. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA agente, los profesionales deben confiar tanto en los mecanismos subyacentes que impulsan la tecnología como en los resultados que estos producen.
2. Experiencia técnica y conocimiento especializado
La participación conjunta de expertos y especialistas en tecnología en las etapas de prueba y validación de los sistemas de IA es clave en el desarrollo y orientación de los datos de entrenamiento, así como en la evaluación del desempeño de los algoritmos de aprendizaje automático. El profundo conocimiento del campo y de las características de los datos les permite identificar y explicar el origen de los errores, facilitando mejoras dirigidas en el ajuste y desarrollo de los algoritmos.
3. Seguridad y capacitación
Para que la IA sea realmente confiable en distintas industrias, deben desarrollarse y desplegarse bajo estrictas medidas de seguridad, como cifrado, autenticación y auditorías regulares. Implementar una seguridad sólida protege los datos altamente confidenciales contra accesos no autorizados y manipulaciones. Un entorno de IA seguro no solo aumenta la confianza en la tecnología, sino que también mejora su efectividad. Esto garantiza un desempeño constante y el cumplimiento de las normativas en las distintas aplicaciones. Además, las herramientas de IA deben contar con capacitación integral y asistencia continua por parte del proveedor, permitiéndote mantener actualizadas tus habilidades y aprovechar al máximo el producto.
4. Ética y transparencia
Las consideraciones éticas, especialmente en lo relacionado con la privacidad de los datos y la prevención de sesgos, deben abordarse rigurosamente para generar confianza entre profesionales y clientes. La creación de algoritmos debe gestionar los datos de manera justa y responsable, evitando subjetividades y asegurando la inclusión. Al adherirse a principios de transparencia, la IA fomenta la confianza de los usuarios. Cuando se priorizan estos aspectos, los desarrolladores de IA pueden crear sistemas que funcionen eficientemente, respeten la privacidad y promuevan la equidad, haciéndolos más confiables y aceptados por un público más amplio.
5. El aspecto clave: la participación humana
En cada una de las secciones anteriores se menciona un componente humano. Si bien la IA ofrece capacidades significativas, la participación humana es esencial a lo largo de todo su desarrollo, perfeccionamiento y aplicación para poder aprovechar todo su potencial. La experiencia humana define los objetivos de la IA, valida sus resultados, garantiza su aplicación ética y alinea sus funciones con los objetivos reales.
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