Sustainable AI Leader

Para gestionar la contratación de un Sustainable AI Leader, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Sustainable AI Leader es el líder estratégico responsable de definir e implementar un enfoque sostenible y responsable de la inteligencia artificial. Su rol es integrar los principios de sostenibilidad, ética, responsabilidad, transparencia y explicabilidad en todas las fases del ciclo de vida de las soluciones de IA, asegurando que los modelos estén alineados con los valores éticos y los objetivos de desarrollo sostenible de la empresa.

Misiones y Responsabilidades

1. Definir la Estrategia de IA Sostenible y Responsable

Desarrollar una visión integral que integre sostenibilidad, ética, transparencia y explicabilidad.
Definir criterios que combinen impacto ambiental, equidad, transparencia e interpretabilidad.
Establecer estándares para la evaluación de modelos (rendimiento, sostenibilidad, ética).
Alinear la estrategia de IA con los objetivos ESG y los principios de IA responsable.

2. Integrar los Principios en el Ciclo de Vida de la IA

Evaluar el impacto ambiental, la equidad, la transparencia y la explicabilidad de los modelos.
Optimizar algoritmos para reducir el impacto ecológico garantizando la interpretabilidad.
Implementar métricas combinadas (rendimiento, sostenibilidad, ética, explicabilidad).
Colaborar con los equipos técnicos para modelos eficaces y responsables.

3. Garantizar la Aplicación de los Principios de IA Responsable

Definir marcos de evaluación que cubran ética, sostenibilidad y explicabilidad.
Implementar herramientas para medir el cumplimiento de los principios.
Formar a los equipos en el análisis crítico y completo de modelos.
Documentar decisiones para asegurar trazabilidad total.

4. Colaborar para Soluciones Alineadas con los Principios

Trabajar con los data scientists para crear modelos performantes y responsables.
Asesorar a los equipos de producto en compromisos y trade-offs necesarios.
Integrar los principios de IA responsable en interfaces y documentación.
Sensibilizar a todas las partes interesadas sobre los desafíos globales.

5. Liderar Iniciativas de IA Responsable

Lanzar proyectos piloto que integren sostenibilidad, ética y explicabilidad.
Desarrollar alianzas con expertos en IA responsable.
Organizar formaciones completas sobre los distintos aspectos de IA responsable.
Representar a la empresa en foros y grupos de trabajo especializados.

6. Medir y Reportar el Impacto Global

Definir indicadores que abarquen rendimiento, ética y sostenibilidad.
Evaluar el impacto de las iniciativas en la confianza y el rendimiento.
Publicar informes transparentes sobre todos los aspectos.
Contribuir a los reportes de RSE con una visión integral.

Ejemplos de Logros Concretos

Redujo la huella de carbono de los modelos en un 40%, mejorando su equidad y transparencia.
Implementó un tablero de control de IA responsable adoptado por el 100% de los equipos.
Desarrolló una carta de IA responsable integrada en todas las áreas, adoptada a nivel global.
Capacitó a 200+ empleados en un enfoque integral de IA responsable mediante talleres prácticos.
Creó un sistema de evaluación multicriterio, mejorando el cumplimiento en un 50%.