Editor Top
Greis argumentó que no sólo sería difícil persuadir a los proveedores de IA para que aceptaran precios de retorno de la inversión, sino que si de alguna manera estuvieran de acuerdo, los resultados no deseados podrían resultar desastrosos.
«Los proveedores de IA no pueden absorber de manera realista riesgos comerciales ilimitados relacionados con variables que no controlan: adopción interna deficiente, procesos rotos, datos incorrectos, políticas organizacionales, gestión de cambios débil o KPI poco claros. Pero en el momento en que los proveedores son compensados principalmente por los resultados, se crean fuertes incentivos para un comportamiento de optimización cada vez más autónomo. Eso suena genial hasta que las organizaciones se dan cuenta de que los sistemas de IA pueden perseguir la métrica en lugar de la intención detrás de la métrica», dijo Greis.
«Ya hemos visto versiones de esto en motores de recomendación, sistemas de orientación de anuncios y algoritmos de participación. El sistema aprende a maximizar el resultado medible incluso si los métodos se vuelven operacionalmente riesgosos, éticamente cuestionables, dañinos para la reputación o desalineados estratégicamente. En entornos empresariales, eso podría volverse peligroso muy rápidamente. Un sistema de IA incentivado en torno a la reducción de costos de servicio podría desviar agresivamente los problemas legítimos de los clientes. Un modelo recompensado por la conversión de ventas podría impulsar mensajes manipuladores u optimizar para obtener ganancias a corto plazo a expensas del cliente. confianza Un motor de optimización de adquisiciones podría reducir los costos y al mismo tiempo aumentar silenciosamente el riesgo de concentración de proveedores o degradar la resiliencia operativa.
