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VICOMTECH
Modelo Ético-Normativo para la Innovación Digital Responsable: Integración Operativa del AI Act en RTOs
Modelo integral de gobernanza ética diseñado para gestionar proyectos de investigación digital (IA, biometría, salud, etc.). La práctica trasciende la teoría filosófica para convertirse en un marco de referencia implementado que clasifica riesgos, audita algoritmos y asegura que la innovación cumpla tanto con los valores organizacionativos como con las exigencias del nuevo Reglamento Europeo de IA (AI Act).
Los objetivos prioritarios han sido: * Construcción del significado de ética en la organización: consensuar qué es ética en un centro de investigación de tecnologías digitales y unir los principios, valores y políticas del centro con las necesidades/expectativas del personal investigador en la materia. * Mitigación de riesgos: Identificar y reducir incidentes éticos y legales en etapas tempranas del ciclo de vida del proyecto. * Alineación regulatoria: Asegurar el cumplimiento normativo con el AI Act, GDPR y la Directiva de Cumplimiento de la Ley (LED). * Fomento de la confianza: Reforzar la transparencia y la integridad del trabajo ante el pesonal empleado, socios europeos y la sociedad.
El impacto observado se puede resumir en los siguientes tres puntos: * Institucionalización de la ética: Integración de la evaluación ética en el día a día del centro, léase, en el sistema de gestión de calidad y en el ERP corporativo. *Validación real: Aplicación exitosa en una cartera de 108 proyectos de I+D y en proyectos europeos críticos de seguridad. * Certidumbre operativa: Reducción de la ambigüedad moral del personal investigador al proporcionar guías claras de actuación.
La práctica resuleve: * El “Gap” ético: Resuelve la brecha entre las aspiraciones éticas teóricas de las organizaciones y su aplicación práctica en procesos de innovación. *La incertidumbre legal: Proporciona un método para navegar la complejidad del AI Act en entornos de investigación donde las tecnologías son inciertas. En resumen, es un caso de aplicación real. En cuanto al ámbito de aplicación, el modelo está siendo utilizado en los siguientes sectores: Sectores: Salud digital, ciberseguridad, biometría facial/voz, energía, medio ambiente y tecnologías de doble uso (civil/militar). A su vez, este modelo es válido para otros centros tecnológicos (RTOs), empresas intensivas en conocimiento y desarrolladores de IA.
La metodología implementada ha sido Ethics-by-design (Ética por diseño) y su evaluación basada en riesgos. Las herramientas empleadas son: Cuestionarios digitales de autoevaluación, Checklists de conformidad con el AI Act, y Model Cards para la transparencia algorítmica. El modelo ha sido integrado en el software ERP interno para la trazabilidad total de la ética y su aplicación en los proyectos.
Los resultados más destacados son: * Mejora de la competitividad: El modelo actúa como un diferenciador estratégico en el panorama de investigación europeo. * Marco ético de referencia: el modelo actúa como un marco claro de referencia para todo el personal investigador y de guía en el transcurso del proyecto en esta materia. * Clasificación de riesgo: El 90% de los proyectos fueron evaluados con éxito, identificando un aumento de proyectos de “Alto Riesgo” (de 30 a 42) al integrar los criterios del AI Act. * Prevención: Bloqueo o reorientación de proyectos con riesgos inaceptables o incompatibles con los valores institucionales.
Los factores clave de éxito han sido: * Validación mediante personal directivo y mediante”Muestreo Estratificado”: Se seleccionaron 19 ejecutivs por un lado (todos los que hay) y 108 proyectos representativos de todas las áreas (Salud, Lenguaje Natural, Industria, Media) y de líderes diferentes. Este hecho ayudó a calibrar la ética en el personal del centro y de llevar el modelo hacia el éxito de la implementación, haciendo ajustes continuos en el mismo. * Equilibrio entre Autonomía y Supervisión: El sistema combina la autoevaluación del perosnal investigador (responsabilidad individual) con la auditoría del Comité de Ética (control institucional). Esto evita que la ética sea vista como una imposición externa y fomenta la cultura de autorresponsabilidad. * Taxonomía de Riesgos Dinámica: El éxito radica en no usar una lista estática de peligros, sino una que evoluciona. Se incorporaron riesgos específicos de tecnologías emergentes (como la biometría y la manipulación del comportamiento) que los sistemas de calidad tradicionales suelen pasar por alto. * Minimización de la “Fatiga Burocrática”: A pesar de la complejidad técnica, se refinaron los 99 cuestionarios para que fueran procesables. El éxito fue lograr que la recolección de datos éticos no paralizara el ritmo de la investigación (R&D). * Sostenibilidad en el Tiempo (2022-2025): No ha sido una acción puntual; la persistencia del modelo durante tres años permitió observar tendencias, ajustar errores de interpretación del personal ejecutivo y consolidar el modelo como una pieza estable del gobierno corporativo.
Las lecciones aprendidas principales son: * Gestión de las normativas y ética organizativa y la ética de las personas: El modelo ha requerido trabajo para poder analizar lo que los/las directivos/as entendía por ética (se realizaron 19 entrevistas de hora y media para poder realizar el análisis) y los principios y valores de la propia organización. Sin este análisis hubiera sido difícil la implementación del modelo. *Detección temprana: La evaluación ética no debe ser ex post; debe ser un componente estructural desde la fase de “idea” para optimizar recursos. * Formación continua: Existe una necesidad crítica de formar al personal tecnólogo para distinguir entre dimensiones legales, morales y éticas. * Adaptabilidad: Los cuestionarios deben estar alineados con el contexto específico de cada persona para evitar respuestas injustificadas.
- Recursos utilizados
* Internos: Un Comité de Ética multidisciplinar (expertos legales, éticos y gestores de proyectos) y 19 gerentes de departamento. * Externos: Consultorías especializadas en ética y expertos externos en filosofía y seguridad.
- Colaboraciones
La colaboración clave del proyecto ha sido el tabajo conjunto con el propio BAIC (Basque Artificial Intelligence Centre) y participación en consorcios internacionales de proyectos europeos (se realiza la validación del modelo en un caso de uso clave, de tecnologías de seguridad de un proyecto europeo en marcha).
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14/09/2026
ACTIVIDADES DE TELECOMUNICACIONES, PROGRAMACIÓN INFORMÁTICA, CONSULTORÍA, INFRAESTRUCTURA INFORMÁTICA Y OTROS SERVICIOS DE INFORMACIÓN, Modelo, Normativa