6 consideraciones clave para la adopción de tecnologías de IA con fines aduaneros

Está claro que la Inteligencia Artificial (IA) ofrece muchas ventajas para organizaciones como las Aduanas, que pueden automatizar sus procesos y hacer más inteligentes sus operaciones. Sin embargo, muchas administraciones aduaneras son reticentes a adoptar la IA porque aún no saben cómo hacerlo. En este artículo hemos identificado los principales elementos que hay que tener en cuenta para aprovechar plenamente las posibilidades que ofrece la IA.

1. El compromiso político es esencial

Dado que la adopción de la IA requiere una inversión significativa y cambia el modo de funcionamiento de las Aduanas, los funcionarios de Aduanas deben actuar como promotores y ser responsables de aprobar las iniciativas de IA, validar la selección de las aplicaciones que se consideren, movilizar los recursos y aplicar las decisiones.

2. Responsabilidad del personal en materia de IA

La adopción exitosa de la IA en cualquier organización requiere la creación de capacidades técnicas y de gestión.

El dominio de estas tecnologías también requiere nuevas habilidades de liderazgo, como la capacidad de razonamiento, la creatividad y la experimentación, el análisis y la interpretación de datos, así como una profunda experiencia en la aplicación de la IA. Por ejemplo, el uso de aplicaciones de IA para luchar contra el fraude reduce el tiempo que dedican los gestores a la búsqueda de perfiles de riesgo, pero aumenta los requisitos para interpretar los resultados, así como su experiencia, sentido de la ética y toma de decisiones.

Técnicamente, la IA requiere nuevas categorías de perfiles, como los ingenieros de aprendizaje automático y los gestores de productos relacionados con la IA.

Las administraciones aduaneras que han tenido más éxito en la adopción de la IA utilizan diferentes canales para adquirir talento: desarrollo y reciclaje del talento interno, contratación, gestión y promoción de nuevos talentos.

3. Construir sobre una sólida base digital

La IA es más eficaz cuando dispone de un gran volumen de datos de calidad en tiempo real. Por lo tanto, es esencial determinar si los sistemas y procesos informáticos actuales (digitalización y almacenamiento de la información, desmaterialización, accesibilidad, calidad, capacidad informática y seguridad) son suficientes para apoyar adecuadamente un sistema que incluya la IA.

4. Protección de datos personales y privacidad

La IA requiere el acceso a grandes volúmenes de datos. Los responsables de la política aduanera deben evaluar cuidadosamente si las leyes de acceso a los datos existentes deben ser actualizadas para maximizar los beneficios de la IA. Por ejemplo, en lo que respecta a la información personal, se deben tener en cuenta las normas de privacidad y confidencialidad, los requisitos de anonimización de datos y políticas similares que equilibren las preocupaciones de privacidad con los objetivos de la IA.

5. Integración de la IA en los sistemas existentes

En general, un sistema que se ejecuta en una tecnología muy obsoleta no funciona con interfaces de programación de aplicaciones (API) modernas, lo que no favorece la interconexión con las tecnologías más recientes.

La adopción de tecnologías de IA puede requerir la modernización de los componentes existentes o la reescritura de parte del código existente en una versión más moderna. Esto proporciona una nueva interfaz al sistema existente, haciéndolo fácilmente accesible a los nuevos módulos informáticos utilizados para la IA.

6.  El efecto "caja negra" y la facilidad de uso

Es difícil que las personas confíen en las herramientas de IA para tomar decisiones importantes sin que sea transparente la lógica que hay detrás de esas decisiones. Dado que los sistemas de IA asumen responsabilidades que antes eran asumidas por los humanos, es importante que las personas entiendan cómo funcionan estos sistemas. La falta de transparencia -el efecto caja negra- aumenta la resistencia a la adopción (Kafando et al., 2014).

Las mejores soluciones de IA deben tener interfaces intuitivas y fáciles de usar que permitan a los usuarios finales de las Aduanas (normalmente personal no técnico) entender la lógica que hay detrás de los complejos algoritmos de la IA, con el fin de aumentar rápidamente su satisfacción y captar eficazmente el valor añadido esperado.

Cotecna lleva muchos años utilizando la IA para reforzar su sistema de gestión de riesgos CRMS. Para más información sobre la aplicación de estas tecnologías en el entorno aduanero, póngase en contacto con nosotros en governments@cotecna.com