IA responsable: un camino práctico para las organizaciones actuales

La inteligencia artificial está remodelando el funcionamiento de las organizaciones, ofreciendo nuevas eficiencias, una toma de decisiones más inteligente y vías de crecimiento. Sin embargo, estas oportunidades van acompañadas de importantes riesgos, como las ciberamenazas, la exposición de los datos y los problemas de cumplimiento, que las empresas deben abordar para sacar el máximo partido de la IA.

La confianza está en el centro de cualquier esfuerzo significativo de IA. Protegiendo los datos confidenciales, permitiendo resultados coherentes y sorteando los riesgos de ciberseguridad y cumplimiento, las organizaciones pueden dar a sus equipos y partes interesadas la confianza necesaria para adoptar la IA y las posibilidades que abre.

Utilizar la IA en la empresa: Qué hay que tener en cuenta

Aprovechar la IA puede ayudar a ofrecer procesos racionalizados, conocimientos rápidos y oportunidades de innovación. Sin embargo, a medida que las organizaciones adoptan herramientas de IA, pueden enfrentarse a mayores riesgos de exposición de información empresarial sensible. Las indicaciones detalladas o los resultados pueden almacenarse o utilizarse para mejorar los modelos, a menudo sin límites claros de datos, mientras que las configuraciones débiles del sistema pueden causar fugas accidentales. La protección robusta de los datos debe ser una prioridad para ayudar a evitar infracciones normativas y violaciones de los acuerdos con los clientes.

Proteger la integridad de los datos y hacer frente a las amenazas emergentes

La integridad de los datos es la piedra angular del rendimiento fiable de la IA. Ataques como el "envenenamiento de modelos" -en el que información falsa o perjudicial corrompe los datos de entrenamiento- pueden dar lugar a resultados de IA poco fiables o sesgados. En campos como las finanzas y la atención médica, los datos comprometidos pueden provocar errores de automatización, sanciones normativas o problemas éticos. Dar prioridad a los controles de calidad de los datos y a las prácticas de entrenamiento seguras ayuda a proteger la fiabilidad de los resultados de la IA.

Gestionar las dependencias de terceros en tu programa de IA

Evaluar a los proveedores externos es esencial a la hora de introducir la IA en tu organización. Revisa las medidas de protección de datos y la alineación normativa de cada proveedor para ayudar a salvaguardar la información sensible y mantener la confianza de las partes interesadas.

Responsabilidades reglamentarias y contractuales

El cumplimiento de normativas de entidades reguladoras desempeña un papel clave a la hora de orientar prácticas responsables de IA. Al integrar la IA en las operaciones empresariales, prestar mucha atención a la protección de datos, la ciberseguridad y los mandatos clave como GDPR, CCPA, HIPAA y GLBA ayuda a evitar costosas multas e interrupciones operativas. Incorporar el cumplimiento a tu estrategia de IA puede ayudar a proteger los datos sensibles y apoya la innovación continua a medida que la IA se convierte en un elemento central de tu empresa.

Aumentar la productividad y abordar los riesgos de la "IA en la sombra"

Aunque la IA puede impulsar la productividad ayudando a los empleados a resolver problemas más rápidamente y a automatizar tareas complejas, el aumento de la "IA en la sombra" -en la que el personal utiliza cuentas personales o herramientas no aprobadas al margen de las políticas de TI- conlleva riesgos como filtraciones accidentales de datos, infracciones de la normativa y violaciones de las políticas. Estas prácticas no supervisadas dificultan que los equipos de TI y seguridad mantengan la supervisión y protejan los datos sensibles. Por ejemplo, el personal puede subir documentos confidenciales a cuentas personales de IA, solucionar problemas de código en plataformas no aprobadas o conectar plugins no autorizados a herramientas SaaS, acciones todas ellas que pueden transferir datos críticos para la empresa más allá de la supervisión de la empresa y crear brechas de cumplimiento y seguridad.

Para abordar eficazmente la IA en la sombra, las organizaciones necesitan estrategias de gobernanza que vayan más allá de los controles técnicos. Aunque soluciones como el registro de actividades y la limitación de herramientas no autorizadas son útiles, el éxito de la mitigación también depende de políticas claras, formación continua de los empleados y actualizaciones periódicas que alineen la supervisión de TI con las prácticas diarias. Centrarse en estos elementos de gobernanza ayuda a salvar las distancias entre la política y el comportamiento, apoyando tanto la innovación como la gestión de riesgos.

Para mitigar los riesgos de la IA en la sombra:

• Definir y comunicar directrices claras sobre el uso aceptable de las herramientas de IA y el intercambio de datos.
• Forma a los empleados con escenarios reales para ilustrar los riesgos y los comportamientos adecuados.
• Ofrece herramientas de IA seguras y aprobadas, de fácil acceso y uso para el personal.
• Anima a los empleados a informar de nuevos casos de uso o herramientas de IA, creando una comunicación abierta con TI.
• Actualiza periódicamente las políticas y comunica los cambios para que los empleados comprendan las razones de las restricciones.

Proporcionando alternativas seguras, directrices claras y una comunicación abierta entre los equipos y los informáticos, las organizaciones pueden minimizar las filtraciones de datos y las infracciones de las políticas, al tiempo que permiten al personal trabajar con eficacia.

Construir un marco práctico para un uso seguro y eficaz de la IA

Un marco basado en el riesgo proporciona a las organizaciones un camino claro y práctico para utilizar la IA de forma segura y eficaz. Este enfoque se centra en controles bien pensados que apoyan las ganancias operativas y refuerzan la confianza a medida que la IA se convierte en parte del trabajo diario.

Define claramente las herramientas aprobadas y los casos de uso alineados con los objetivos empresariales, implica al departamento jurídico y al de TI en la revisión de las nuevas plataformas, y asigna la propiedad de la entrada y el almacenamiento de datos. Estos pasos establecen expectativas, promueven la experimentación segura y mantienen el uso de la IA en consonancia con las normas de gobernanza.

La forma en que los datos entran y salen de tus herramientas de IA puede hacer o deshacer tu postura de seguridad. Identifica los datos necesarios para cada iniciativa y restringe estrictamente lo que entra en los modelos de IA. Utiliza técnicas como el enmascaramiento o la tokenización de la información sensible antes de que llegue a cualquier herramienta, y mantén los datos generados por la IA separados de los sistemas empresariales centrales mediante una fuerte segmentación de la red. El cifrado coherente, tanto en tránsito como en reposo, refuerza la seguridad y la privacidad a medida que la IA se integra más en las operaciones. Con estos controles, las organizaciones pueden aprovechar las ventajas de la IA sin comprometer el cumplimiento ni la confianza.

Elegir y gestionar sabiamente a los proveedores es fundamental para equilibrar la innovación con la seguridad. Al confirmar sus normas de seguridad y mantener la transparencia, obtienes la información necesaria para equilibrar la innovación con la gestión de riesgos y crear confianza en tu estrategia de adopción.

Las herramientas de IA exigen una supervisión continua, porque los riesgos evolucionan tan rápidamente como lo hace la tecnología. Rastreando el uso de la IA en toda tu organización, puedes detectar rápidamente los riesgos emergentes, abordar los problemas de cumplimiento y detectar actividades inusuales. Asignar una propiedad clara para la revisión periódica favorece las respuestas oportunas y alinea la supervisión con las prioridades empresariales.

Avanza con confianza en tu estrategia de IA

Las herramientas de inteligencia artificial han llegado para quedarse, y sus capacidades no harán sino aumentar e integrarse en los flujos de trabajo cotidianos. Pero la adopción ciega, sin una gobernanza cuidadosa, crea riesgos inaceptables para tus datos, tus clientes y tu negocio.

Al implantar de forma proactiva los controles adecuados y alinear el uso de la IA con los objetivos empresariales, las organizaciones pueden aprovechar el poder de la IA de forma responsable, mejorando el rendimiento al tiempo que protegen su integridad legal, ética y de reputación.

En Kaufman Rossin, ayudamos a las empresas a abordar la IA con visión y vigilancia. Nuestro equipo multidisciplinar combina experiencia en estrategia digital, optimización empresarial, ciberseguridad, privacidad y cumplimiento de normativas para guiar a los clientes en cada fase de la adopción de la IA, desde la planificación estratégica y la identificación de oportunidades hasta la gestión de riesgos, la gobernanza y la implantación.

Nuestros servicios integrados incluyen:

• Preparación para la IA y desarrollo de estrategias para alinear las inversiones en tecnología con los resultados empresariales;
• Evaluaciones exhaustivas de riesgos de la IA y mapeo del flujo de datos;
• Revisiones normativas y de cumplimiento (GDPR, CCPA, HIPAA, GLBA y otras);
• Selección de proveedores, investigación de antecedentes y puntuación de riesgos de terceros;
• Diseño de un marco político y de gobernanza para el uso de la IA, el intercambio de datos y la rendición de cuentas;
• Programas de gestión del cambio para fomentar la adopción responsable en todos los equipos.

Tanto si estás experimentando con herramientas de IA generativa como desplegando automatización a escala empresarial, podemos ayudarte a construir una estrategia de IA que sea segura, conforme y preparada para el futuro, desde la estrategia hasta la ejecución.

Ponte en contacto hoy mismo con nuestros equipos de asesoramiento sobre estrategia y riesgos digitales y de IA para programar una consulta sobre transformación de la IA, gobernanza y preparación para la ciberseguridad.