La ICO está estudiando diferentes enfoques para auditar los sistemas de IA. Un método potencial es utilizar herramientas automatizadas para evaluar el cumplimiento del sistema con las normas pertinentes de protección de datos y privacidad. Estas herramientas pueden analizar las operaciones de procesamiento de datos realizadas por el sistema de inteligencia artificial, identificar cualquier riesgo potencial para los datos personales y sugerir acciones correctivas. Este enfoque puede resultar especialmente útil en los casos en que el sistema de IA es complejo e implica grandes volúmenes de datos personales.
Otro enfoque es realizar una auditoría manual del sistema de IA. Esto implica que un auditor humano examine el diseño, la implementación y los procesos operativos del sistema para identificar los riesgos de privacidad y protección de datos. Las auditorías manuales suelen ser más exhaustivas y pueden descubrir problemas que las herramientas automatizadas tal vez no puedan detectar. Sin embargo, también pueden llevar más tiempo y ser más costosos.
La ICO también considera una combinación de métodos de auditoría automatizados y manuales, lo que permitirá a las organizaciones beneficiarse de las fortalezas de ambos enfoques. Esto se puede lograr mediante el uso de herramientas automatizadas para identificar posibles riesgos de privacidad y protección de datos, seguido de auditorías manuales para validar e investigar esos riesgos más a fondo.
El trabajo de la ICO sobre la auditoría de los sistemas de IA aún se encuentra en sus primeras etapas, y el enfoque final probablemente dependerá de factores como la complejidad del sistema de IA, el volumen de datos personales procesados y los recursos de la organización. Al desarrollar orientación y mejores prácticas para auditar sistemas de IA, la ICO tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a cumplir con las leyes de privacidad y protección de datos al tiempo que fomenta la innovación y el uso responsable de la tecnología de IA.