En esta ponencia, se proporciona una visión general del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea y su relevancia en el contexto de la identificación y gestión de riesgos legales.
Nos enfrentamos a un entorno donde la regulación se está convirtiendo en un estándar, y el reglamento europeo es un componente crítico de este panorama regulatorio global. El marco regulatorio europeo interactúa con otras normativas internacionales, nacionales, y estándares internacionales, especialmente las normas ISO, las cuales pueden ayudarnos a gestionar estos desafíos.
Se destaca la importancia de entender y aplicar estas regulaciones en las actividades diarias, tanto en el sector público como en el privado. Además, de la integración de buenas prácticas y estándares internacionales que permiten no solo cumplir con las normativas, sino también optimizar las operaciones y mitigar riesgos en un mundo cada vez más regulado.
Foro Internacional: La Unión Europea (UE) y su Estrategia para la Nueva Era de la IA.
A continuación, se presentan los principales puntos de la ponencia.
Speaker
🇪🇸 Leocadio Marrero Trujillo
CEO GRCx3- Gobierno, Riesgo y Cumplimiento
Ponencia: Regulación de la IA y su relación con los estándares y normas internacionales.
Reseña de los Puntos Más Destacados
1. Contexto de la Regulación de IA: El Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE establece un marco integral para regular el uso de la IA, abordando tanto sus oportunidades como sus riesgos. Este reglamento se basa en una serie de umbrales de riesgo que deben ser identificados y gestionados por las organizaciones, asegurando que la IA se utilice de manera segura y ética.
2. Identificación de Riesgos Legales: Todas las organizaciones, tanto públicas como privadas, deben identificar y mapear los riesgos legales asociados con la IA. Esto implica enfrentar regulaciones nacionales e internacionales, así como proyectos específicos dentro de la propia Unión Europea. La identificación y gestión de estos riesgos son fundamentales para cumplir con las normativas y proteger a las organizaciones.
3. Regulaciones Internacionales y Soft Law: Las organizaciones deben considerar no solo las regulaciones obligatorias, sino también las directrices y acuerdos de nivel de servicio (SLA) y estándares internacionales como las normas ISO. Estos marcos proporcionan claridad y apoyo en la implementación de prácticas de IA seguras y éticas.
4. Enfoque de la Pirámide de Riesgo: El Reglamento de IA clasifica los sistemas en una pirámide de riesgo, desde riesgos mínimos hasta riesgos inaceptables. Los sistemas de alto riesgo requieren una evaluación de conformidad exhaustiva, mientras que los sistemas de riesgo limitado deben cumplir con obligaciones de transparencia para evitar manipulaciones o suplantaciones.
5. Importancia de los Estándares Internacionales: Los estándares internacionales, como las normas ISO, ofrecen una guía esencial para la implementación de la IA. Ayudan a las organizaciones a definir, diseñar, gestionar y considerar todos los aspectos necesarios para el uso responsable de la IA, desde la arquitectura de datos hasta la ética y la gobernanza.
6. Beneficios de los Estándares ISO: Los estándares ISO permiten a las organizaciones abordar múltiples regulaciones de manera eficiente, reduciendo costos de auditoría y certificación. Proporcionan un marco universal de controles operativos que facilita la gestión del riesgo y asegura la conformidad con las normativas aplicables.
7. Transición del Qué al Cómo: Las regulaciones definen el "qué" debe hacerse, mientras que los estándares ISO proporcionan el "cómo" hacerlo. Este enfoque combinado permite a las organizaciones implementar soluciones de IA de manera segura, ética y eficiente, asegurando el cumplimiento regulatorio y la optimización operativa.
8. Gestión del Ciclo de Vida del Producto y del Dato: Los estándares ISO abordan tanto el ciclo de vida del producto como el del dato, proporcionando herramientas para la gestión y control de riesgos a lo largo de todas las fases, desde el desarrollo hasta la retirada del mercado. Esto es crucial para mantener la seguridad y la conformidad a lo largo del tiempo.
9. Herramientas de Gestión y Control: La ISO 42001, por ejemplo, implementa el ciclo PDCA (Planificar, Hacer, Verificar, Actuar) para asegurar una gestión continua y efectiva de la IA. Este estándar certificable ayuda a las organizaciones a establecer políticas claras, evaluar riesgos y tomar decisiones informadas basadas en un análisis riguroso.
10. Transparencia y Responsabilidad: La transparencia es un componente crítico del Reglamento de IA, especialmente en el uso de tecnologías como las "deepfakes". Las organizaciones deben informar claramente a los usuarios cuando se utilizan sistemas de IA para generar contenido, asegurando que las personas puedan distinguir entre lo real y lo artificial.
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