Montgomery: El panorama regulatorio en materia de privacidad explotó desde que Europa introdujo su Reglamento General de Protección de Datos, o RGPD, en 2018. Nos ganamos la confianza de nuestros clientes durante más de 100 años y queremos mantenerla. Establecimos principios en torno a la IA, incluyendo que la IA debe potenciar la inteligencia humana, debe ser transparente, explicable y justa, y los datos pertenecen a su creador.

Montgomery: Es un ejemplo de cómo nuestras respectivas compañías están muy comprometidas externamente para ayudar a que el progreso suceda en el espacio de datos confiables, más allá de las cuatro paredes de nuestras compañías. Realmente creemos que parte de nuestro papel es no solo desarrollar prácticas y abogar por políticas consistentes con esas prácticas y ser administradores responsables, sino ayudar a encontrar soluciones para el mundo y compartirlas externamente. Data & Trust Alliance está en medio de la creación de estándares de procedencia de datos, estableciendo estándares para el mundo, no solo para nuestra compañía. Se trata del linaje de datos y de cómo tener una metodología y un marco coherente sobre cómo se etiquetan los datos y poder rastrearlos desde el principio hasta el final de manera consistente en todo el ecosistema de datos. Sería un cambio de juego si pudiéramos alinearnos en un conjunto común de estándares de datos.

Louveaux: Si no tiene una forma confiable de organizar sus datos y comprenderlos en tiempo real, termina con un mosaico de requisitos sobre cómo se pueden recopilar, usar y compartir los datos, lo que dificulta realmente la innovación.
 

Montgomery: Aquí es donde se vuelve un poco desafiante. Podrías ver cosas como las violaciones de datos o la rapidez con la que respondes a las solicitudes de derechos de los interesados. En el lado de la IA, observamos el cumplimiento de las nuevas regulaciones (es decir, ¿cuántos días para el cumplimiento?), qué tan rápido nos movemos a través de los procesos o qué tan receptivos somos a las compañías. Pero gran parte de las cosas críticas no son medibles. ¿Cómo se mantiene la confianza de marcas muy consolidadas como Mastercard e IBM? Eso es algo mucho más difícil de medir.
 

Louveaux: Cualquier cosa —sea cierta o no— que ponga en riesgo la reputación de Mastercard me quita el sueño. Porque, como sabemos, una vez que se pierde la confianza, es realmente difícil recuperarla.

Montgomery: La confianza se construye gota a gota y se pierde a cántaros. Es muy fácil perder la confianza. Y resulta especialmente difícil mantener altos los estándares y las expectativas en un entorno que evoluciona tan rápidamente.
 

Montgomery: Realmente creo que la habilidad más importante es tener esa mentalidad de crecimiento. Llegué a este trabajo sin saber qué era la ética de la IA, ¿verdad? Nadie lo hizo. Había un grupo muy pequeño de personas que sabían lo que era esto en ese momento. Y así cualquiera puede aprenderlo. Estamos en la planta baja, pero tienes que querer aprenderlo, y se necesita mucho tiempo para estar continuamente al tanto de lo que está sucediendo y pensar en ello.

Louveaux: También priorizamos la diversidad en todos los sentidos: disciplinas, orígenes, cultura, geografía, lo que sea. Tenemos mucha interacción con los jugadores locales. Es importante estar conectado localmente, comprender qué significan estas nuevas políticas de IA, cómo se van a interpretar, y contar con el contexto local es de vital importancia. Creo que también podemos aprender de nuestros equipos de tecnología, negocios y seguridad. No pretendemos limitarnos a las cuestiones legales y regulatorias. Si quieres ser bueno en eso, necesitas entender el resto, cómo encajan en el contexto más amplio.
 

Louveaux: Va a haber muchísimas superposiciones entre las regulaciones en materia de IA, seguridad en línea, moderación de contenido y el espacio digital. Cuando entró en vigor el RGPD, organizamos talleres para nuestros clientes, porque a muchos de ellos les costaba mucho entender lo que se esperaba de ellos. Ahora, al enfrentarnos a las regulaciones sobre IA, será fundamental que comprendamos qué se requiere para encontrar puntos en común entre ellas y desarrollar los programas y la base que nos permitan cumplir con las nuevas regulaciones a medida que surjan, y luego ayudar a nuestros clientes a hacer lo mismo.

Montgomery: No podría estar más de acuerdo con eso. Nunca me sentí más optimista sobre nuestra capacidad para desempeñar un papel tan importante en el futuro de nuestras compañías y la formulación de políticas. Todo el mundo quiere aprender sobre la IA. Los formuladores de políticas deben aprender sobre la IA, porque si no lo hacen, cometerán errores en términos de recomendaciones de políticas. Hay grandes oportunidades para que tengamos un impacto positivo.