Meta busca automatizar gran parte de sus evaluaciones de riesgo de productos.
Un sistema impulsado por inteligencia artificial podría pronto encargarse de evaluar los posibles daños y riesgos de privacidad de hasta el 90% de las actualizaciones realizadas en aplicaciones de Meta.
Un nuevo sistema impulsado por inteligencia artificial podría asumir la evaluación de los posibles riesgos de privacidad y daños asociados a hasta el 90% de las actualizaciones en aplicaciones de Meta, como Instagram y WhatsApp, según documentos internos. En 2012, se llegó a un acuerdo entre Facebook, que ahora opera como Meta, y la Comisión Federal de Comercio, obligando a la empresa a llevar a cabo revisiones de privacidad para sus productos, analizando los riesgos de cualquier actualización potencial.
Hasta este momento, dichas revisiones han sido mayormente realizadas por evaluadores humanos. Con el nuevo sistema, se espera que los equipos de producto de Meta completen un cuestionario sobre su trabajo, recibiendo generalmente una “decisión instantánea” que identifique los riesgos mediante inteligencia artificial, junto con los requisitos que debe cumplir una actualización o función antes de su implementación.
Este enfoque centrado en la IA permitiría a Meta actualizar sus productos de manera más ágil, pero un antiguo ejecutivo advirtió que también genera “mayores riesgos”, argumentando que las consecuencias negativas de los cambios en los productos son menos susceptibles de ser prevenidas antes de generar problemas en el entorno.
Un portavoz de Meta afirmó que la compañía ha “invertido más de 8 mil millones de dólares en nuestro programa de privacidad” y está comprometida a “ofrecer productos innovadores para las personas cumpliendo con nuestras obligaciones regulatorias.” También agregó que “a medida que los riesgos evolucionan y nuestro programa madura, mejoramos nuestros procesos para identificar los riesgos con más eficacia, agilizar la toma de decisiones y mejorar la experiencia del usuario.” Este enfoque incluye el uso de tecnología para aportar consistencia y previsibilidad en decisiones de bajo riesgo, mientras que se sigue confiando en la experiencia humana para evaluaciones rigurosas y supervisión de temas novedosos o complejos.
