IA responsable en Colombia: siete principios clave de adopción

En un contexto donde más del 60% de las empresas colombianas ya utilizan inteligencia artificial (IA), el reto no solo es tecnológico, sino ético. Así lo señala EPAM Systems Inc., multinacional especializada en ingeniería de software y transformación digital, que advierte sobre la urgencia de adoptar principios de desarrollo responsable en la implementación de estas tecnologías.

Colombia avanza en IA, pero necesita marcos de responsabilidad claros

La IA ya es parte de la estrategia de crecimiento de múltiples sectores en el país. Según IDC, el mercado latinoamericano de IA superará los 3.500 millones de dólares en 2025, impulsado por soluciones como automatización, analítica avanzada y chatbots. En Colombia, el 60,8% de las compañías reporta beneficios tangibles gracias a la IA: incremento en ingresos, optimización de recursos y mejor toma de decisiones.

Pero junto al entusiasmo, crece también la preocupación. “Sin principios éticos sólidos, corremos el riesgo de perpetuar sesgos, violar la privacidad y dañar la confianza pública”, advierte EPAM en su más reciente análisis.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) confirma la alerta: más del 60% de las empresas en economías emergentes no cuenta con políticas éticas para el uso de IA, ni con personal capacitado para auditar su impacto.

Siete principios para implementar inteligencia artificial de forma ética

EPAM propone un marco de acción basado en siete principios diseñados para asegurar que la IA se utilice de manera justa, segura y centrada en el bienestar humano:

1. Diseño centrado en el ser humano

La IA debe desarrollarse desde las necesidades y valores de las personas, no solo desde los intereses de negocio.

2. Conciencia contextual

Cada decisión automatizada debe considerar su entorno y consecuencias. No todo lo que se puede automatizar, debe automatizarse.

3. Protección de datos y privacidad

Desde el diseño, los sistemas deben garantizar la confidencialidad y seguridad de los datos. Esto implica auditorías de vulnerabilidad permanentes.

4. Equidad y no discriminación

Evitar sesgos requiere equipos diversos, análisis de impacto y mecanismos de corrección de errores antes del despliegue.

5. Responsabilidad social y ambiental

La IA también tiene una huella ecológica y social. Las empresas deben evaluar cómo su tecnología contribuye o daña la sostenibilidad.

6. Pruebas constantes

Validar y repetir. La IA debe estar sujeta a procesos de prueba continua, para garantizar resultados confiables.

7. Rendición de cuentas

Toda organización debe definir roles claros sobre quién responde por cada decisión tomada por sistemas autónomos o semiautónomos.

Una oportunidad para Colombia: liderar con ética

EPAM resalta que América Latina tiene una oportunidad única: aprender de errores globales y construir un modelo de inteligencia artificial que priorice la equidad, la sostenibilidad y la transparencia.

“La colaboración entre empresas, reguladores y sociedad civil será clave para evitar un uso oportunista de la IA que priorice solo la rentabilidad”, concluye el documento.

En la medida en que Colombia acelere su transformación digital, estos principios pueden convertirse en un referente no solo nacional, sino regional. La IA no es el fin, sino una herramienta. Y como toda herramienta, su impacto dependerá del propósito con el que se use.