{"id":30590,"date":"2024-10-22T16:25:00","date_gmt":"2024-10-22T20:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/?post_type=journal-entry&p=30590"},"modified":"2024-10-27T12:25:37","modified_gmt":"2024-10-27T16:25:37","slug":"experiencias-con-la-auditoria-de-algoritmos-y-de-la-inteligencia-artificial-en-la-administracion-neerlandesa","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/experiencias-con-la-auditoria-de-algoritmos-y-de-la-inteligencia-artificial-en-la-administracion-neerlandesa\/","title":{"rendered":"Experiencias con la auditor\u00eda de algoritmos y de la Inteligencia Artificial en la Administraci\u00f3n neerlandesa"},"content":{"rendered":"\n

Por: Colin van Noordt, PhD, y Esther Meijer-van Leijsen, PhD, Tribunal de Cuentas de los Pa\u00edses Bajos <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fundamentos de la auditor\u00eda de algoritmos y de la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de algoritmos y de tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial (IA) en el \u00e1mbito de la Administraci\u00f3n ofrece muchas oportunidades para mejorar los procesos gubernamentales, la prestaci\u00f3n de servicios p\u00fablicos, la participaci\u00f3n ciudadana y el apoyo a la resoluci\u00f3n de desaf\u00edos sociales. Es por ello que este tipo de tecnolog\u00edas se est\u00e1 convirtiendo en un elemento que influye cada vez m\u00e1s en c\u00f3mo act\u00faan las administraciones p\u00fablicas. No obstante, la introducci\u00f3n de la IA tambi\u00e9n entra\u00f1a riesgos si no se implanta de forma responsable. Puede comportar, por ejemplo, sesgos que conduzcan a resultados discriminatorios o a una protecci\u00f3n inadecuada de los datos personales. La falta de transparencia en el uso de la tecnolog\u00eda tambi\u00e9n puede llegar a plantear retos en materia de gobernanza.<\/p>\n\n\n\n

Proceso de auditor\u00eda de algoritmos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En 2021, el Tribunal de Cuentas de los Pa\u00edses Bajos (NCA) elabor\u00f3 un marco de auditor\u00eda para algoritmos<\/a>. Dicho marco abarca tanto sistemas sencillos, basados en reglas, como sistemas m\u00e1s complejos, basados en el aprendizaje autom\u00e1tico. Se trata de un marco multidisciplinario, que incluye normas sobre gobernanza, privacidad, modelos y datos, as\u00ed como controles generales de TI. En un art\u00edculo anterior de esta revista ya describimos los fundamentos y antecedentes de la creaci\u00f3n del marco. <\/p>\n\n\n\n

En el a\u00f1o 2022, utilizamos este marco de auditor\u00eda para auditar nueve algoritmos<\/a> empleados por el gobierno holand\u00e9s. Constatamos que tres de los nueve algoritmos auditados cumpl\u00edan todos los requisitos b\u00e1sicos. Los otros seis no los cumpl\u00edan, exponiendo al gobierno a diversos riesgos: desde un control inadecuado del rendimiento y el impacto del algoritmo hasta sesgos, filtraciones de datos y accesos no autorizados. <\/p>\n\n\n\n

Desde 2022, tambi\u00e9n sometemos a auditor\u00eda a la propia IA como parte de nuestras fiscalizaciones anuales. Esto nos permite comprender mejor qu\u00e9 es lo que hacen realmente estos algoritmos, c\u00f3mo garantiza el gobierno la gobernanza en su implantaci\u00f3n y c\u00f3mo se previenen las consecuencias negativas. La presente contribuci\u00f3n en la secci\u00f3n \u201cspotlight<\/em>\u201d incluye las experiencias pr\u00e1cticas al respecto y expone varias lecciones aprendidas. <\/p>\n\n\n\n

Evaluaci\u00f3n paso a paso de la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Nuestra opini\u00f3n sobre el uso de los algoritmos y la tecnolog\u00eda IA la basamos en lo siguiente:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Efectividad de los controles<\/strong>: Auditamos la efectividad de todos los controles contemplados en nuestro marco de auditor\u00eda, partiendo de la documentaci\u00f3n presentada y de las entrevistas realizadas. Cada control se valora como ‘efectivo’, ‘parcialmente efectivo’ o ‘no efectivo’.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  2. Riesgo residual:<\/strong> Clasificamos el riesgo residual como bajo, medio o alto. El riesgo residual siempre es alto si los controles no son efectivos. La clasificaci\u00f3n del riesgo puede rebajarse a \u2018medio\u2019 o \u2018bajo\u2019 en funci\u00f3n del contexto y\/o de otras medidas complementarias.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  3. Conclusi\u00f3n<\/strong>: A continuaci\u00f3n, formulamos nuestra conclusi\u00f3n y determinamos si el uso del algoritmo cumple o no los requisitos establecidos en nuestro marco de auditor\u00eda.<\/li>\n\n\n\n
  4. Opini\u00f3n final<\/strong>: En caso de que el algoritmo no cumpla con el marco de auditor\u00eda, decidimos si procede trasladarlo como una observaci\u00f3n o como una deficiencia al ministro. Esto constituye un dictamen de car\u00e1cter general.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Experiencias pr\u00e1cticas con la auditor\u00eda de algoritmos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Si bien las normas de gobernanza<\/strong> suelen ser bastante gen\u00e9ricas, sus aspectos conexos son transversales a todos los \u00e1mbitos y conforman un pilar fundamental de todas las auditor\u00edas. Como una vez se\u00f1al\u00f3 uno de nuestros auditores:<\/p>\n\n\n\n

    \n

    \u201cA menudo, cuando en el curso de nuestras auditor\u00edas detect\u00e1bamos problemas en aspectos relacionados con la gobernanza, al final tambi\u00e9n aparec\u00edan en los dem\u00e1s \u00e1mbitos.<\/em>\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    Por ejemplo, si el rendimiento de un algoritmo no se monitorea adecuadamente, las entidades auditadas suelen carecer de la capacidad de aportar evidencia sobre la mitigaci\u00f3n de riesgos de un algoritmo a nivel de modelo. Tales riesgos podr\u00edan verse agravados si el desarrollo y la gesti\u00f3n de un algoritmo se subcontratan a un tercero. En cualquier caso, en nuestra opini\u00f3n, la colaboraci\u00f3n con un socio externo no exime a las administraciones p\u00fablicas de la responsabilidad de controlar sus algoritmos.<\/p>\n\n\n\n

    Nuestras auditor\u00edas revelaron un amplio abanico de pr\u00e1cticas de privacidad<\/strong> diferentes entre los organismos gubernamentales. Desde organizaciones que realizaban exhaustivas evaluaciones de impacto sobre la protecci\u00f3n de datos (EIPD) y defin\u00edan claramente las responsabilidades en materia de datos, hasta organizaciones que ten\u00edan grandes dificultades a la hora de cumplir los requisitos legales. En esta \u00faltima categor\u00eda se sol\u00eda registrar una gran acumulaci\u00f3n de algoritmos escasamente documentados, a la par que una escasez de recursos para hacer frente a esta situaci\u00f3n. Nos encontramos con una organizaci\u00f3n que trabajaba en la finalizaci\u00f3n de m\u00e1s de cincuenta EIPD diferentes con apenas un reducid\u00edsimo equipo. Tambi\u00e9n existe disparidad en el nivel de detalle de las explicaciones que se dan a los ciudadanos sobre el uso de los datos personales. En algunos casos solamente hallamos una informaci\u00f3n general en los sitios web, mientras que en otros hab\u00eda una herramienta espec\u00edfica a disposici\u00f3n de la ciudadan\u00eda para obtener dicha informaci\u00f3n. Afortunadamente, hemos observado un claro impacto positivo de nuestras auditor\u00edas sobre estas pr\u00e1cticas tan divergentes: <\/p>\n\n\n\n

    \n

    \u201cComo resultado de nuestras auditor\u00edas, la privacidad ha cobrado mayor prioridad y las organizaciones han dado pasos significativos hacia la mejora de su documentaci\u00f3n sobre el tratamiento de datos.\u201d<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    Al auditar los datos y los aspectos de modelizaci\u00f3n<\/strong>, nos topamos con dos grandes problemas. Primero, que en la actualidad no se dispone de m\u00e9todos normalizados de mitigaci\u00f3n de riesgos que aborden, por ejemplo, los sesgos o la elecci\u00f3n de los modelos. Segundo, que el desarrollo de los algoritmos se realiza habitualmente en un entorno de silos. Por ello, puede suponer un reto transmitir las necesidades y expectativas de la empresa al equipo de desarrollo. Lo contrario tambi\u00e9n ocurre, por ejemplo, cuando las decisiones de modelizaci\u00f3n no se comunican de forma que sean procesables para otros profesionales implicados, como los juristas o gestores y directivos. <\/p>\n\n\n\n

    Nuestras experiencias en la auditor\u00eda de los controles generales de tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n <\/strong>(GITC, por sus siglas en ingl\u00e9s) ponen de manifiesto la importancia de dedicar tiempo suficiente a explicar el marco de auditor\u00eda a los administradores de TI involucrados. No menos importante es determinar el alcance del objeto de la auditor\u00eda como, p. ej., los distintos componentes de los sistemas de TI y la cadena global de prestaci\u00f3n de servicios. Determinar este alcance puede ayudar a identificar a las partes implicadas y a analizar qui\u00e9n es responsable de un componente espec\u00edfico. Pero lo m\u00e1s cr\u00edtico es ser consciente de que el marco de auditor\u00eda solo constituye una herramienta y no un fin en s\u00ed mismo. Uno de los miembros de nuestro equipo nos lo recalc\u00f3:<\/p>\n\n\n\n

    \n

    \u201cNo hay dos algoritmos o sistemas de IA iguales, y puede ser preciso realizar ajustes en funci\u00f3n de las especificidades, los riesgos \u00fanicos y las necesidades a fin de aplicarlos de forma dirigida y efectiva<\/em>.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    A pesar de los \u00e1mbitos especializados que existen en la auditor\u00eda de algoritmos, la complementariedad de todos ellos es clave. Como resume el director del proyecto:<\/p>\n\n\n\n

    \n

    \u201cLa auditor\u00eda de IA requiere un gran trabajo de equipo y el intercambio de conocimientos entre unos y otros. Es como encajar las distintas piezas de un puzzle. Ninguno de los \u00e1mbitos est\u00e1 en condiciones de disponer de la imagen completa<\/em>.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    No se deber\u00eda subestimar jam\u00e1s la importancia de esta complementariedad a lo largo del proceso de auditor\u00eda y de su calendario. La auditor\u00eda exhaustiva de un algoritmo requiere que confluyan todas las perspectivas. Que todos colaboren en un equipo multidisciplinario es una condici\u00f3n indispensable para el \u00e9xito de la auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

    Impacto y perspectivas de futuro<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    A resultas de nuestras auditor\u00edas, hemos observado un claro cambio en el uso responsable de los sistemas de IA en la Administraci\u00f3n neerlandesa. Nuestras auditor\u00edas han tenido un impacto directo en los auditados, especialmente cuando se detectaron deficiencias. Los organismos en cuesti\u00f3n recibieron un toque de atenci\u00f3n para mitigar los riesgos de sus sistemas de IA de forma m\u00e1s efectiva. Al mismo tiempo, hemos comprobado una repercusi\u00f3n m\u00e1s amplia en la sociedad neerlandesa. Nuestro marco de auditor\u00eda ha servido de base para directrices adicionales sobre el uso responsable de la IA en los Pa\u00edses Bajos, tanto en el sector p\u00fablico como en el privado. El papel tan singular, independiente y digno de confianza de una Entidad Fiscalizadora Superior en este tema emergente supone, por tanto, una notable contribuci\u00f3n en materia de gobernanza de la IA.<\/p>\n\n\n\n

    Puesto que este campo contin\u00faa evolucionando, nosotros tambi\u00e9n. Seguimos muy de cerca los avances en IA generativa, ya que sin duda influir\u00e1n en las operaciones gubernamentales. Paralelamente, en breve se aplicar\u00e1 la Ley de IA de la Comisi\u00f3n Europea, que introducir\u00e1 nuevas normas sobre IA. Especialmente los sistemas de IA de alto riesgo estar\u00e1n sujetos a diversos requisitos legales nuevos. As\u00ed pues, nuestro marco de auditor\u00eda tambi\u00e9n tendr\u00e1 que contemplar estos aspectos. Pero, aun con estos desarrollos en ciernes, es importante no esperar m\u00e1s. Los sistemas de IA ya se est\u00e1n usando ahora y nuestro principal consejo es: \u00a1empiece sin m\u00e1s a auditar la IA!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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