Ya sabemos que la Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que está transformando rápidamente el mundo, y el tercer sector no es una excepción. Cómo exploramos en el artículo Inteligencia Artificial (IA) para el bien social, esta tecnología tiene el potencial de mejorar la eficiencia, la eficacia y escalar el impacto de las organizaciones sin fines de lucro, pero también presenta una serie de desafíos únicos que deben abordarse de manera estratégica.
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Recopilación y gestión de datos
Uno de los mayores desafíos para las organizaciones del tercer sector en la era de la IA es la recopilación y gestión de datos. Si bien la IA puede ayudar a analizar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y patrones, también requiere una inversión significativa en infraestructura de datos. Las organizaciones deben garantizar que los datos se recopilan de manera ética y que se proteja la privacidad de las personas, lo que a menudo implica cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en la Unión Europea.
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Desigualdad digital y acceso
A medida que las organizaciones sociales adoptan la IA, surge el riesgo de aumentar la brecha digital. Aquellos que no tienen acceso a tecnologías avanzadas pueden quedar rezagados y perder oportunidades para recibir apoyo y servicios. Es crucial que las organizaciones encuentren formas de garantizar que la IA no exacerbe la desigualdad, sino que la utilice como una herramienta para reducir las disparidades existentes.
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Ética y sesgos algorítmicos
Para que la IA pueda ser “inteligente” debe ser entrenada con grandes cantidades de datos, pero si esos datos están sesgados, puede traducirse en prejuicios sociales o culturales. Esto puede llevar a decisiones sesgadas en la asignación de recursos o en la selección de beneficiarios. Las organizaciones del tercer sector deben prestar una atención especial a la ética en la IA y trabajar para garantizar que sus sistemas sean justos y equitativos.
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Redefinición de roles y habilidades
Este aspecto es uno de los que más causa temor en los colaboradores, pues la implementación de la IA puede cambiar la naturaleza de los roles en las organizaciones sociales. Algunas tareas rutinarias pueden automatizarse, lo que podría liberar tiempo para actividades más estratégicas y de alto valor. Sin embargo, esto también implica que los trabajadores deben adquirir nuevas habilidades (te recomendamos leer: El aprendizaje continuo: Clave para innovar en el sector social) como la capacidad de colaborar con sistemas de IA y comprender su funcionamiento.
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Seguridad cibernética y privacidad
A medida que las organizaciones del tercer sector dependen más de la tecnología de la IA, se vuelven más susceptibles a amenazas cibernéticas. Proteger la privacidad de los datos de los beneficiarios y asegurarse de que los sistemas de IA estén protegidos contra intrusiones se vuelve esencial. La falta de seguridad puede socavar la confianza del público y dañar la reputación de la organización.
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Transparencia y rendición de cuentas
A medida que la IA toma decisiones en nombre de las organizaciones del tercer sector, la transparencia y la rendición de cuentas se vuelven desafíos cruciales. Las organizaciones deben ser capaces de explicar cómo se toman las decisiones con IA y ser responsables de las consecuencias de esas decisiones, incluso cuando se confía en algoritmos.
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Costos y recursos limitados
La adopción de tecnologías de IA puede ser costosa en términos de recursos financieros y humanos. Las organizaciones del tercer sector, a menudo limitadas en recursos, deben equilibrar cuidadosamente la inversión en IA con su misión central de servicio a la comunidad. Esto requiere una planificación estratégica y la búsqueda de formas creativas de obtener apoyo financiero.
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Impacto Ambiental
El entrenamiento de la IA requiere importantes recursos energéticos, lo que genera importantes impactos ambientales, principalmente a través de las emisiones de carbono asociadas con el uso de electricidad. Capacitar a un LLM (modelo que hace posible el “razonamiento de la IA”) puede requerir unos cientos de miles de CPU y decenas de miles de GPU, lo que equivale a miles de computadoras que llenan un edificio entero y, por lo tanto, consumen electricidad proporcionalmente y generan grandes cantidades de calor. Se debe invertir en proyectos que mitiguen el impacto medio ambiental que esta tecnología está causando.
La inteligencia artificial ofrece un potencial significativo para el tercer sector, pero también plantea desafíos importantes. Nos toca como organizaciones sociales abordar estos desafíos de manera ética y estratégica para garantizar que la IA se utilice para mejorar la eficiencia y el impacto en nuestras misiones. Al hacerlo, podremos aprovechar todo su potencial para crear un mundo mejor.
Autor: Marianela Santiago y la corrección de Chat GPT
Coordinador de Innovación
