Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están experimentando una rápida adopción en diversas industrias, incluidas aquellas reguladas como los servicios financieros y la atención médica. A medida que estos sistemas avanzados se convierten en herramientas críticas en los procesos de toma de decisiones y en las interacciones con los clientes, es fundamental que las organizaciones trabajen en asegurar la fiabilidad, equidad y cumplimiento de estas aplicaciones con las normativas del sector. Con este objetivo, AWS ha lanzado un marco de mejores prácticas para la inteligencia artificial generativa, integrado en AWS Audit Manager, que permite auditar y monitorear estas aplicaciones.
Este marco proporciona una guía paso a paso para llevar a cabo evaluaciones de riesgo en inteligencia artificial generativa, facilitando la recolección y monitoreo de evidencias en entornos como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker. Entre las características destacadas de Amazon Bedrock, se incluye un servicio completamente gestionado que ofrece acceso a modelos de base de alto rendimiento de compañías líderes en IA, permitiendo construir aplicaciones generativas con un enfoque en la seguridad y la responsabilidad.
Un caso concreto de aplicación de esta tecnología es el de un agente de seguros impulsado por Amazon Bedrock, diseñado para mejorar la eficiencia en el proceso de gestión de reclamaciones. Este agente puede automatizar tareas repetitivas, como la creación de nuevas reclamaciones y la recopilación de documentos pendientes, lo que permite a los agentes humanos centrarse en aspectos más complejos del servicio al cliente. Además, asegura que las interacciones sean precisas y que se cumplan las normativas pertinentes.
El uso de control de calidad y consideraciones sobre IA responsable son esenciales en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Esto incluye aspectos como la privacidad, la seguridad, la equidad y la gobernanza. Organizaciones deben implementar prácticas que aseguren la transparencia y la explicabilidad de sus sistemas de inteligencia artificial. Por ejemplo, es posible utilizar herramientas dentro del marco de mejores prácticas de AWS para evaluar un chatbot de asistencia en reclamaciones de seguros desde una perspectiva responsable.
Las aplicaciones generativas deben diseñarse con controles adecuados que aseguren su comportamiento, incluyendo la implementación de guardrails para prevenir el acceso a información sensible o la interacción en temas no permitidos. Un monitoreo continuo y la auditoría de las decisiones tomadas por estos sistemas son cruciales para mantener la confianza de los usuarios y cumplir los estándares de seguridad y privacidad.
En conclusión, el marco de mejores prácticas de inteligencia artificial generativa de AWS ofrece una herramienta valiosa para la gobernanza y el monitoreo de proyectos en este campo, permitiendo a las organizaciones implementar soluciones eficaces y responsables que cumplan con las exigencias regulatorias y las expectativas de los clientes.
vía: AWS machine learning blog
