IA
Responsable

Blend se compromete con el uso responsable de la Inteligencia Artificial en toda nuestra organización. Reconocemos el extraordinario poder que tiene para impulsar una ventaja competitiva y mejorar la productividad, y al mismo tiempo entendemos las importantes implicaciones éticas y sociales que presenta.
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Nuestros clientes confían en nosotros para gestionar con una base ética sólida en todos los aspectos de nuestro negocio, y la IA no es una excepción. Cumplimos con los más altos estándares de transparencia, equidad, privacidad, responsabilidad y beneficio social y económico.

Principios

Blend se compromete a ofrecer una IA basada en un sólido conjunto de principios que garanticen un uso seguro y eficaz.

Beneficioso

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Nuestros sistemas de IA apoyan los objetivos humanos y mantienen a las personas en el centro de la experiencia
Consideramos tanto factores económicos como éticos para beneficiar a las personas y a la sociedad en general
Maximizamos los beneficios mientras gestionamos cualquier posible daño
Mitigamos impactos negativos potenciales, como la desempleo o la amplificación de sesgos y otros contenidos dañinos

Transparencia

+
La transparencia ayuda a nuestros stakeholders a tomar decisiones informadas sobre el uso de nuestros sistemas de IA, lo que, en última instancia, genera confianza y seguridad
La documentación clara y coherente que utiliza datos y tarjetas modelo proporciona la visibilidad necesaria para comprender los usos adecuados del sistema
La IA debe funcionar de manera transparente, con explicaciones claras sobre cómo se toman las decisiones, los algoritmos utilizados y las limitaciones del sistema

Equidad

+
Junto con la transparencia, la equidad en los sistemas de IA mitiga la posibilidad de que las personas o los grupos se vean sistemáticamente desfavorecidos.
Minimizamos los sesgos en nuestros sistemas de IA mediante pruebas rigurosas de nuestros modelos para descubrir y abordar cualquier sesgo no deseado
Nos aseguramos de que los datos utilizados para entrenar estos modelos sean completos, precisos y representativos de la diversidad de la base de usuarios
Contribuimos a la justicia social y evitamos agravar las desigualdades existentes

Privacidad

+
Blend respeta la privacidad de nuestros clientes, sus usuarios y nuestros stakeholders
Cumplimos con las mejores prácticas y los requisitos legales para anonimizar, cifrar y proteger todos los datos que utilizamos
Nunca utilizaremos los datos proporcionados por nuestros clientes para ningún propósito que no haya sido expresamente acordado

Seguro

+
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El diseño seguro protege los intereses de las organizaciones al protegerlo del uso indebido
Los principios de seguridad garantizan el respeto de la privacidad y de las personas que interactúan con nuestros sistemas
Protegemos tanto al sistema de IA como a los datos subyacentes

Responsable

+
Mantenemos a los seres humanos en el centro para garantizar la responsabilidad
Los sistemas implementados proporcionan un canal para que grupos o individuos expresen sus inquietudes si se sienten injustamente afectados por los sistemas de IA.

Proceso

En Blend incorporamos inteligencia artificial responsable en
nuestro proceso de desarrollo para garantizar la equidad,
la privacidad, la seguridad y la responsabilidad en general

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Planificación
y diseño

Considera y documenta el uso previsto
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  • Establece las pautas éticas a las que adherirá el modelo
  • Establece los objetivos previstos en torno a principios como la equidad, privacidad, seguridad y transparencia
  • Aclara las limitaciones y/o riesgos asociados con el modelo y los datos subyacentes, incluidos los posibles sesgos, el contexto de la aplicación y los posibles impactos legales o reglamentarios

Evaluación de datos
y aplicación

Los datos utilizados para el entrenamiento deben ser representativos de los usuarios que van a interactuar con el sistema, salvaguardando contra la discriminación y respetando las medidas de privacidad y seguridad

  • Siguiendo el entorno regulatorio
  • Asegura que las fuentes de datos sean confiables y de que los métodos de recopilación de datos sean éticos y respeten la privacidad, incluido cualquier consentimiento requerido.
  • Evalúa los datos para detectar posibles sesgos y toma medidas para mitigarlos

Diseño
del Sistema

Los diseños del sistema aprovecharán las mejores prácticas en MLOps para garantizar que el sistema sea seguro y confiable.

  • Documenta las decisiones y las compensaciones realizadas durante el diseño del sistema
  • Asegúra que el sistema sea sólido
  • Existen procedimientos para supervisar y auditar su uso.

Desarrollo
del Modelo

Cuando sea posible, utilice técnicas (algoritmos, entrenamiento y validación) que proporcionen resultados explicables con un enfoque en la precisión

  • Cualitativas y cuantitativas
  • Documenta las decisiones y las compensaciones realizadas durante el desarrollo y la implementación
  • Documenta los componentes clave del modelo y los resultados del proceso de desarrollo

Despliegue
del Modelo

Los modelos se implementarán en un marco MLOps adecuado
‍

  • Documentación clara de los riesgos y las limitaciones
  • Supervisión regular para garantizar que siga siendo justa e imparcial a medida que evolucionan los datos y las normas sociales

Comunicación sobre Modelos e Inteligencia Artificial

Blend se compromete a proporcionar documentación clara y transparencia para todos los modelos y sistemas de IA para garantizar una aplicación bien informada. Utilizamos las tarjetas modelo como plantilla para mantener y comunicar la información sobre todos los sistemas de IA que creamos.

Detalles del modelo
Información básica sobre el modelo, la versión, el tipo y otros detalles

Persona u organización desarrollando el modelo
Fecha/versión del modelo
Tipo de modelo
Información sobre entrenamiento de los algoritmos, parámetros, restricciones de equidad u otros enfoques aplicados y características
Papel u otro recurso para obtener más información
Detalles de citación/licencia

Uso previsto
Permite a los usuarios comprender rápidamente para qué se debe y no se debe usar el modelo y por qué se creó

Usos principales previstos

Factores
Resumen del rendimiento del modelo en todos los grupos, instrumentación y entornos

Factores relevantes: ¿Cuáles son los factores principales previsibles en los que el rendimiento del modelo puede variar y cómo se determinaron?
Factores de evaluación: ¿Qué factores se están reportando y por qué se eligieron? Si los factores relevantes y los factores de evaluación son diferentes, ¿por qué?

Métricas
Seleccionadas para reflejar los posibles impactos del modelo en el mundo real

Medidas de rendimiento del modelo
Umbrales de decisión
Enfoques de variación

Entrenamiento y Evaluación
Consideraciones sobre los datos al entrenar la IA

Cuando sea posible, el entrenamiento debe reflejar los datos de evaluación
Si no es posible ese nivel de detalle, se debe proporcionar la información mínima permitida, como los detalles de la distribución según varios factores en los conjuntos de datos de entrenamiento
Tipo de modelo
Detalles sobre los conjuntos de datos utilizados para los análisis cuantitativos en la tarjeta. Conjuntos de datos. Motivación. Preprocesamiento

Consideraciones éticas, advertencias y recomendaciones
Cómo se debe usar (o no usar) el modelo

Preocupaciones éticas que podrían surgir si el modelo no se utiliza correctamente
Indicaciones de posibles problemas de equidad o privacidad
Tipo de modelo
Uso adecuado de los datos subyacentes para mantener la seguridad y la eficacia del modelo
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