Iniciar sesión
El Observatorio Español BIDA sobre Big Data, Inteligencia Artificial y Data Analytics presentó el nuevo documento “Indicadores clave (KPIs) para la gestión de la IA por las empresas españolas”, un estudio multidimensional que proporciona a los responsables, gerentes y perfiles técnicos un marco de medición del rendimiento, coste e inversión y riesgo de la aplicación de la IA en su operativa diaria empresarial mediante indicadores (KPIs) relevantes para el seguimiento y toma de decisiones. En la presentación, celebrada en colaboración con el Instituto de Auditores Internos de España, participó una representación del equipo de redacción ofreciendo recomendaciones, identificando errores comunes o posibles brechas en los procesos de las organizaciones.
“Percibimos que había un gap entre la implementación y lo que es el control de esa IA”, fundamentó Enrique Bonsón, autor de la ponencia y catedrático de la Universidad de Huelva, aludiendo a una primera fase de euforia en la adquisición de estas nuevas tecnologías. Por ello, y elaborada de forma coral, la ponencia comparte la experiencia práctica de los miembros del Observatorio, contemplando desde la fase de implantación hasta la fase de retorno generado.
Contemplada como un marco base y con capacidad para escalar y adaptarse a las necesidades de cada empresa, los indicadores contemplados permiten una evaluación desde el punto de vista técnico, económico, de rendimiento, adopción y relacionados con el uso responsable. “Si no hay una mezcla de KPIs de varias categorías no hay equilibrio, debemos contar con indicadores de todas las tipologías”, recomendó a los lectores Antonio Heras, autor y senior manager e IA strategist en Atos. “Al definirlos es fundamental asociarlas al problema de negocio, no solamente al técnico”, subrayó.
Bajo la perspectiva económica y de retorno de inversión, “la IA es muy rápida, pero nos ha hecho un consumo de tokens excesivo. Hay que ver qué modelo es más barato y valorar los modelos frontera para cada uso. Debemos incorporar la perspectiva de IA responsable financieramente, decidir qué modelo usar para abaratar la factura”, ejemplificó Alvaro García, autor y director del Centro de Excelencia de IA en Atos, sobre los casos comunes dentro de las organizaciones. En este contexto de costes asociados al consumo de tokens, la “IA está para quedarse, pero tiene una factura interna, hay que evaluar los KPIs para conocer qué acciones son necesarias”, añadió.
En esta línea, Jorge Martos, responsable de Desarrollo de Negocio IA – Práctica Data & IA en Indra – Minsait, profundizó en la sostenibilidad de los proyectos: “a nivel de compañía hay que replantearse si aporta valor, si vamos a poder controlar o gobernar todos estos modelos”. Las diferencias entre las capacidades de cada IA, la adquisición de talento especializado, variables en las infraestructuras que soportan los datos y desarrollos o diferentes expectativas sobre las soluciones implementadas suponen un coste y pueden suponer un riesgo para la gobernanza. “Proliferan muchas soluciones, ¿qué pasa si no somos capaces de priorizar o ver qué proyectos están mejorando?”, concluyó.
Los KPIs sobre uso responsable han supuesto otro reto para la redacción de la publicación y una oportunidad frente al mercado para las empresas que lo implanten. Por ejemplo, “la IA agéntica genera conclusiones, motiva acciones en base `a`, ahí tenemos un campo prolífico para riesgos, sesgos, etc. El reglamento (EU IA Act) no exige que midamos todos estos KPIs pero es una buena praxis para saber cómo debemos actuar o si estamos garantizando una IA responsable”, enfatizó Leticia Gómez, senior manager corporate strategy en Indra-Minsait, al tiempo que señaló su importancia para garantizar la confianza del mercado.
La sesión, celebrada en la sede del IAI, fue moderada por Manuel Ortega, coordinador del Observatorio BIDA y fue presentada por Gabriela González-Valdés, directora general del Instituto, que destacó el interés de este documento para los auditores internos, ya que aborda uno de los principales riesgos organizacionales en los que trabaja Auditoría Interna. Por su parte, Enrique Bonsón finalizó la presentación subrayando que los KPIs permiten contar con un lenguaje común, más taxonómico: “lo que distingue no es el uso de la IA sino cómo las organizaciones la gobiernan”.