En un avance significativo para la gobernanza de la inteligencia artificial, la empresa suiza Modulos ha presentado en España una innovadora propuesta que facilitará la medición del riesgo económico asociado al uso de IA, con el objetivo de transformar este ámbito en un verdadero motor de progreso para las empresas.

La cuantificación del riesgo se convierte así en una herramienta esencial para las organizaciones, permitiéndoles tomar decisiones informadas a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. Desde evaluar si incorporar IA en sus procesos hasta elegir la estrategia más adecuada para manejar los riesgos implicados, como la aceptación, transferencia, mitigación o rechazo, las empresas podrán seleccionar las soluciones más eficaces para gestionar cada potencial inconveniente.

Con este enfoque, las empresas se aseguran una utilización eficiente de sus recursos económicos, maximizando así el retorno de la inversión en sus proyectos de inteligencia artificial. Según Elena Maran, directora de Riesgos de IA y responsable de Modulos en el país, “estamos redefiniendo el panorama: el cumplimiento normativo es secundario; la clave es que la cuantificación de riesgos es lo que realmente potencia la rentabilidad de la IA”.

Todo esto se realiza a través de la plataforma Modulos AI Governance, que ofrece un marco integral para la cuantificación de riesgos. Esta herramienta abarca diferentes tipos de tecnologías de IA, desde algoritmos más convencionales hasta modelos generativos y grandes modelos de lenguaje (LLMs), eliminando la necesidad de utilizar diversas aplicaciones para cada función específica.

Un aspecto innovador de la plataforma es la integración de agentes de IA que funcionan como asesores estratégicos. Estos agentes son capaces de analizar múltiples fuentes de información y destacar las áreas de incertidumbre cuando los datos disponibles son ambiguos, contribuyendo así a minimizar el riesgo de errores en las decisiones.

Además, la plataforma se incorpora de manera natural a entornos de auditoría, descubrimiento de IA, operaciones de machine learning (MLOps), operaciones de LLM, ciberseguridad y sistemas de control, lo que asegura una gobernanza cohesiva durante todo el ciclo de vida de los sistemas de IA. Esto no solo elimina barreras tecnológicas, sino que también permite una mejor escalabilidad dentro de las infraestructuras actuales de las empresas.

La compañía resalta su compromiso de adaptar sus metodologías de cuantificación de riesgos al contexto tecnológico y al nivel de preparación de cada organización. Su tecnología es compatible con los principales proveedores de servicios en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, así como con diversas plataformas de MLOps y software empresarial que incorpora IA, asegurando una integración fluida en los ecosistemas tecnológicos existentes.