Por: Jhonnatan Horna. Profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN Graduate School of Business.

La inteligencia artificial (IA) está transformando la gestión de proyectos, desde la automatización de tareas hasta la toma de decisiones basada en datos. Esta tecnología promete optimizar la eficiencia y mejorar los resultados. Sin embargo, como gestor de proyectos, he aprendido que no todo lo que brilla es IA.

A medida que más organizaciones integran esta tecnología en sus operaciones, surgen desafíos éticos que no pueden ser ignorados. Si no los abordamos desde la fase de planificación, podríamos terminar con soluciones que generen más problemas que beneficios. A continuación, comparto algunos de los dilemas éticos más relevantes en la gestión de proyectos de IA y cómo podemos enfrentarlos antes de que sea demasiado tarde.

1. Transparencia y explicabilidad: La IA no puede ser una “caja negra”

En cualquier proyecto, los interesados deben comprender cómo y por qué se toman ciertas decisiones. Sin embargo, muchos modelos de IA operan como cajas negras, generando resultados sin una explicación clara de su lógica interna. Para que nuestros proyectos sean confiables y escalables, es fundamental priorizar el uso de IA explicable. Esto implica garantizar que los modelos sean auditables y que sus decisiones puedan justificarse ante clientes, reguladores y usuarios finales.

2. Privacidad y protección de datos: ¿Cumple tu proyecto con las regulaciones?

Todo gestor de proyectos sabe que los datos son un activo clave, pero en IA, son el alma del modelo. El........

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