¿Cómo mitigar los riesgos asociados con las tecnologías de IA en su empresa?
¿Cómo mitigar los riesgos asociados con las tecnologías de IA en su empresa?
Por Solange Galaz y Ariel Paillalef, Ciberseguridad y Gobierno Tecnológico
Los principales desafíos y riesgos de la implementación de la IA, que van desde la recopilación masiva de datos hasta la discriminación algorítmica, demandan soluciones prácticas para gestionar estos problemas y asegurar un ambiente digital seguro y equitativo.
En la era digital actual, la adopción acelerada de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en un pilar fundamental para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas y relevantes. Sin embargo, esta transformación digital viene con desafíos significativos que requieren una atención inmediata. La adecuada gobernanza de datos es uno de los más críticos, llenando un vacío significativo en la asunción de responsabilidades sobre cómo se recogen, almacenan, comparten y utilizan los datos, una preocupación central en materia de derechos humanos.
Un estudio reciente comisionado por Microsoft e IDC en países de Sudamérica Hispana reveló que mientras el 75% de las organizaciones planean incrementar sus presupuestos de IA en los próximos dos años, solo el 43% tiene una estrategia de IA vinculada directamente a los objetivos de negocio. Además, a pesar de la rápida implementación de proyectos de IA, que en el 56% de los casos toma menos de seis meses, la preparación para aprovechar al máximo las capacidades de IA, incluyendo la IA generativa, es considerablemente baja, con solo el 19% de los encuestados sintiéndose totalmente preparados. Esto destaca una discrepancia significativa entre la adopción de IA y la infraestructura de gobernanza de datos necesaria para apoyarla de manera responsable y ética.
Ante estos desafíos, es imperativo que las organizaciones implementen prácticas robustas de gobernanza de datos y adopten normativas claras y efectivas para mitigar los riesgos asociados con el uso de la IA. Establecer mecanismos de control, aumentar la transparencia en los procesos de decisión, y fortalecer las medidas de seguridad son pasos esenciales para proteger tanto a las empresas como a sus clientes en un paisaje tecnológico en constante evolución.
Es hora de actuar y garantizar que la IA se utilice como una herramienta para el progreso, no como una amenaza para la privacidad y seguridad. Implemente hoy mismo prácticas de IA responsables y seguras para proteger su futuro.
Para más información, visitá nuestra sección de Ciberseguridad y Gobierno Tecnológico.
Los principales desafíos y riesgos de la implementación de la IA, que van desde la recopilación masiva de datos hasta la discriminación algorítmica, demandan soluciones prácticas para gestionar estos problemas y asegurar un ambiente digital seguro y equitativo.
En la era digital actual, la adopción acelerada de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en un pilar fundamental para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas y relevantes. Sin embargo, esta transformación digital viene con desafíos significativos que requieren una atención inmediata. La adecuada gobernanza de datos es uno de los más críticos, llenando un vacío significativo en la asunción de responsabilidades sobre cómo se recogen, almacenan, comparten y utilizan los datos, una preocupación central en materia de derechos humanos.
Un estudio reciente comisionado por Microsoft e IDC en países de Sudamérica Hispana reveló que mientras el 75% de las organizaciones planean incrementar sus presupuestos de IA en los próximos dos años, solo el 43% tiene una estrategia de IA vinculada directamente a los objetivos de negocio. Además, a pesar de la rápida implementación de proyectos de IA, que en el 56% de los casos toma menos de seis meses, la preparación para aprovechar al máximo las capacidades de IA, incluyendo la IA generativa, es considerablemente baja, con solo el 19% de los encuestados sintiéndose totalmente preparados. Esto destaca una discrepancia significativa entre la adopción de IA y la infraestructura de gobernanza de datos necesaria para apoyarla de manera responsable y ética.
¿Cuáles son los riesgos de la IA relacionados con la privacidad?
A medida que profundizamos en la comprensión de los riesgos inherentes a la inteligencia artificial, especialmente en lo que respecta a la privacidad de los datos empresariales, es crucial abordar tres amenazas principales que pueden comprometer la integridad y la seguridad de las operaciones comerciales:- Recopilación masiva de datos: La implementación de tecnologías de IA involucra una recolección extensiva de datos, pero a menudo, las organizaciones carecen de claridad sobre qué datos específicos se están recopilando y cómo se utilizarán. Esta falta de transparencia y la opacidad en los algoritmos empleados, ya sea durante el entrenamiento o en el uso operativo de la información, resaltan una preocupante ausencia de gestión y control efectivo. Estas prácticas no solo plantean interrogantes éticos, sino que también crean vulnerabilidades legales y de seguridad.
- Discriminación algorítmica: Los sistemas de IA, aunque poderosos, no están exentos de fallos. Pueden surgir problemas significativos cuando estos sistemas se encargan de tomar decisiones críticas que afectan directamente la calidad de vida de las personas, basándose en variables sensibles como raza, género, religión o orientación sexual. Estos sesgos inherentes pueden llevar a resultados discriminatorios, poniendo en cuestión la equidad y la justicia de las decisiones automatizadas. La falta de un componente humano en el proceso de toma de decisiones exacerba estos riesgos, subrayando la necesidad de supervisión y revisión constante.
- Pérdida de control sobre los datos: La gestión inadecuada de los datos puede llevar a filtraciones masivas de información, algunas de las cuales se hacen públicas mientras que otras permanecen ocultas. Esta vulnerabilidad se agrava con la preocupación sobre los ataques dirigidos a sistemas de IA, donde errores en estas herramientas pueden exponer datos sensibles o abrir brechas de seguridad explotables por actores maliciosos. Estos incidentes no solo afectan la reputación de una empresa, sino que también tienen consecuencias financieras y legales considerables.
Ante estos desafíos, es imperativo que las organizaciones implementen prácticas robustas de gobernanza de datos y adopten normativas claras y efectivas para mitigar los riesgos asociados con el uso de la IA. Establecer mecanismos de control, aumentar la transparencia en los procesos de decisión, y fortalecer las medidas de seguridad son pasos esenciales para proteger tanto a las empresas como a sus clientes en un paisaje tecnológico en constante evolución.
La esencialidad de la ISO 42001
Para abordar estos desafíos de manera efectiva, la implementación de una normativa como la ISO 42001 se hace esencial. Esta normativa ayuda a las organizaciones a enfocarse en varios puntos clave:- Protección de datos sensibles: La IA requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos eficaces. Esto puede plantear preocupaciones sobre la privacidad, especialmente cuando se trata de datos personales o sensibles. Garantizar que los datos se utilicen de manera ética y que se apliquen técnicas de anonimato es esencial.
- Transparencia y explicabilidad: Los modelos de IA a menudo son cajas negras, lo que significa que pueden ser difíciles de entender y explicar. Esto puede dificultar la identificación de posibles sesgos o discriminación en los resultados, y también puede hacer que sea difícil para las personas confiar en estos sistemas, por eso se requiere que cumpla con los criterios a los fines que sea totalmente transparente.
- Seguridad y control: La IA también puede ser vulnerable a ataques cibernéticos, como la manipulación de modelos o la inyección de datos maliciosos. Garantizar la seguridad de los modelos de IA y los datos que utilizan es esencial para prevenir ataques.
- Cumplimiento normativo: La regulación en torno a la IA y la privacidad está evolucionando rápidamente en muchas regiones. Las organizaciones deben asegurarse de cumplir con las leyes y regulaciones aplicables, lo que puede ser un desafío en un entorno en constante cambio.
- Recopilación y almacenamiento de datos: La recopilación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos pueden ser costosos y complicados. Las empresas deben asegurarse de que los datos se almacenen de manera segura y se eliminen correctamente cuando ya no sean necesarios
Es hora de actuar y garantizar que la IA se utilice como una herramienta para el progreso, no como una amenaza para la privacidad y seguridad. Implemente hoy mismo prácticas de IA responsables y seguras para proteger su futuro.
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