El impacto de la IA en la ley y la regulación con Gareth Stokes de DLA Piper

Contenido

1. Introducción

   • ¿Qué es un Podcast de IA?
   • Presentación del invitado

2. El camino hacia la IA

   • Intereses en tecnología desde joven
   • Experiencia como abogado de tecnología
   • El surgimiento de la IA en proyectos de tercerización

3. Desafíos legales comunes en proyectos de IA

   • Perspectiva de los clientes
   • Enfoque estratégico y táctico
   • Operacionalización de políticas de IA

4. Buenas prácticas para la gobernanza de datos en proyectos de IA

   • Regulaciones existentes en la gestión de datos
   • Regulaciones sectoriales específicas
   • Gobernanza de datos en modelos pre-entrenados

5. Áreas de interés descuidadas en la implementación de IA

   • La importancia de la regulación
   • Preparación para futuros cambios
   • Cumplimiento corporativo y normativo

6. La evolución de la propiedad intelectual en la IA

   • Desafíos legales en casos de propiedad intelectual
   • El impacto de los modelos de IA en los derechos de autor
   • Analizando casos legales y su resolución

7. El papel de la regulación en el futuro de la IA

   • Comparación entre Europa y Estados Unidos
   • La influencia de la regulación en los negocios
   • Perspectivas sobre la implementación global de la regulación

8. Consejo para aquellos interesados en la implementación de IA

   • No tener miedo de establecer políticas y procedimientos
   • Creando una cultura de innovación y cumplimiento

9. Conexión y recursos adicionales

   • Información de contacto
   • Recursos adicionales y enlaces útiles

🎙️ El camino hacia la IA

En este episodio del podcast de IA, tenemos el placer de tener con nosotros a GTH Stokes, líder del Grupo de Práctica Global de IA de Da Piper. G es especialista en ayudar a los clientes a navegar por el paisaje en constante evolución de la IA, centrándose en cuestiones legales como la ética, los sesgos, la gobernanza de datos, entre otros. Fuera de los proyectos tecnológicos, disfruta de cocinar, esquiar y pasar tiempo con su familia. ¡Bienvenido al programa, G!

¿Siempre has estado interesado en la IA?

G: Desde joven, siempre he estado interesado en la tecnología y la informática. Empecé mi carrera como abogado de tecnología en 2001, justo durante el auge de las punto com y la revolución tecnológica. A lo largo de los años, he visto cómo la IA se convirtió en una parte cada vez más importante en el mundo de los negocios, especialmente en acuerdos de tercerización con grandes proveedores de tecnología.

¿Qué te llevó a co-liderar la práctica global de IA de Da Piper?

G: Mi pasión por la tecnología y mi interés en la IA me llevaron a involucrarme en la creación de políticas y marcos regulatorios para el uso ético y seguro de la IA. Mi participación en el informe "IA en el Reino Unido: Listo, Dispuesto, Capacitado" para la Cámara de los Lores del Reino Unido en 2017 fue un punto de inflexión para mí. A partir de ese momento, comencé a leer muchos artículos académicos y a tener conversaciones con clientes que estaban interesados en invertir en IA. Esta experiencia me llevó a co-liderar la práctica global de IA de Da Piper, donde hemos construido un equipo de expertos legales y científicos de datos para brindar a nuestros clientes soluciones seguras y éticas de IA.

🛡️ Desafíos legales comunes en proyectos de IA

La implementación de proyectos de IA presenta diversos desafíos legales para las organizaciones. Estos desafíos dependen de las necesidades y objetivos de cada cliente, pero hay algunas consideraciones generales que se deben tener en cuenta.

Enfoque estratégico y táctico

Cuando los clientes se embarcan en proyectos de IA, es fundamental tener un enfoque estratégico y táctico desde el principio. Esto implica establecer políticas y marcos de gobernanza que sean consistentes con los valores y objetivos de la organización. Además de definir una estrategia clara, también es necesario considerar cómo se implementarán estas políticas a nivel operativo.

Operacionalización de políticas de IA

Una de las principales áreas de preocupación en los proyectos de IA es la operacionalización de las políticas establecidas. No basta con redactar políticas éticas y no sesgadas; es necesario asegurarse de que se implementen de manera efectiva en el desarrollo y uso de los modelos de IA. Esto requiere una colaboración estrecha entre los equipos legales y científicos de datos para garantizar que los algoritmos y conjuntos de datos utilizados cumplan con los estándares éticos y legales establecidos.

Perspectiva del cliente

Es importante tener en cuenta que muchas organizaciones que se adentran en la IA no son expertas en tecnología, sino en sectores como seguros, banca o ciencias de la vida. Estas empresas deben comprender cómo pueden aprovechar las ventajas de la IA de manera ética y segura, y esto conlleva la necesidad de establecer políticas claras y brindar orientación sobre las mejores prácticas en el uso de la IA.

Anticipar estos desafíos legales y abordarlos de manera proactiva puede ayudar a las organizaciones a evitar problemas futuros y garantizar que sus proyectos de IA sean exitosos.

👩‍💼 Buenas prácticas para la gobernanza de datos en proyectos de IA

La gobernanza de datos es un aspecto fundamental en los proyectos de IA, ya que los modelos de IA dependen en gran medida de los conjuntos de datos utilizados para su entrenamiento. Aquí hay algunas buenas prácticas a tener en cuenta en términos de gobernanza de datos en proyectos de IA.

Regulaciones existentes en la gestión de datos

Es importante comprender las regulaciones existentes en relación con la recolección y uso de datos, especialmente cuando se trata de datos personales o datos sensibles. En muchos países, existen leyes específicas que regulan qué tipo de datos se pueden recopilar, cómo se pueden utilizar y cómo se deben proteger. Las organizaciones deben cumplir con estas regulaciones para garantizar la privacidad y seguridad de los datos utilizados en proyectos de IA.

Regulaciones sectoriales específicas

Además de las regulaciones generales sobre protección de datos, también es necesario tener en cuenta las regulaciones sectoriales específicas. Por ejemplo, en el ámbito de la salud o las finanzas, existen regulaciones específicas que rigen el uso de datos en proyectos de IA. Asegurarse de cumplir con estas regulaciones es fundamental para evitar problemas legales y garantizar la confianza del cliente.

Gobernanza de datos en modelos pre-entrenados

Cada vez más, se utilizan modelos de IA pre-entrenados y API proporcionados por grandes proveedores de IA o modelos de IA de código abierto. En tales casos, es importante evaluar la calidad y ética de los modelos utilizados, así como la licencia o términos de uso asociados con ellos. Al combinar estos modelos pre-entrenados con sus propios datos, las organizaciones deben asegurarse de que cumplan con sus políticas internas y los estándares éticos establecidos.

Al seguir estas buenas prácticas, las organizaciones pueden garantizar una gobernanza efectiva de los datos utilizados en proyectos de IA, lo que a su vez contribuirá a la confiabilidad y el éxito de los proyectos.

🔬 Áreas de interés descuidadas en la implementación de IA

Si bien muchas organizaciones están implementando proyectos de IA, hay algunas áreas que a menudo pasan desapercibidas o no reciben la atención adecuada. Al prestar atención a estas áreas, las organizaciones pueden maximizar el potencial de sus proyectos de IA.

Prepararse para futuras regulaciones

Un error común es subestimar el impacto de las regulaciones futuras en el campo de la IA. Si bien actualmente existen regulaciones en ciertos países o regiones, como la UE, es probable que se introduzcan más regulaciones en el futuro en todo el mundo. Las organizaciones deben anticipar estos cambios y estar preparadas para adaptarse a ellos. Esto significa no solo cumplir con las regulaciones actuales, sino también adoptar prácticas y políticas que sean compatibles con las posibles regulaciones futuras.

Cumplimiento corporativo y normativo

Muchas organizaciones pasan por alto la importancia de tener políticas y procedimientos Claros para la implementación de IA. Establecer una estructura de cumplimiento corporativo sólida puede ayudar a las organizaciones a evitar problemas legales y éticos en el futuro. Esto implica establecer políticas claras sobre el uso ético y responsable de la IA, así como garantizar la transparencia y trazabilidad en el desarrollo y uso de los modelos de IA.

Al prestar atención a estas áreas descuidadas, las organizaciones pueden mitigar riesgos y asegurarse de que sus proyectos de IA sean efectivos y éticos en el largo plazo.