Conforme las empresas adoptan cada vez más un enfoque de Inteligencia Artificial (IA) primero, integrando tecnologías avanzadas en cada aspecto de sus operaciones, la necesidad de medidas sólidas de seguridad de datos nunca ha sido tan crítica. La vertiginosa evolución de las tecnologías de IA, particularmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como ChatGPT de OpenAI, presenta nuevos desafíos y oportunidades en la gestión y seguridad de datos. En una reciente publicación de la multinacional tecnológica EPAM Systems Inc., destacaron los puntos que las empresas deben tener en cuenta para proteger su información en su tránsito a la optimización de procesos con Inteligencia Artificial. ¡Todos los detalles a continuación!
Desafío de la predictibilidad y reproducibilidad en la Inteligencia Artificial (IA)
Vale la pena destacar que, los sistemas informáticos tradicionales se basan en los fundamentos de la repetibilidad y así mismo, la predictibilidad. Sin embargo, los LLMs, debido a su naturaleza compleja, frecuentemente producen resultados que no son fácilmente reproducibles, planteando preocupaciones significativas sobre la confiabilidad y la integridad de los datos.
El uso de LLMs implica el procesamiento de enormes cantidades de datos, incluida información sensible y personalmente identificable. Esto plantea preguntas imperiosas sobre la privacidad de los datos y así mismo, el riesgo de exposición. Los problemas críticos incluyen:
- Eliminación de datos: una vez que los datos se introducen en un modelo de Inteligencia Artificial (IA), eliminarlos puede ser dificultoso, si no imposible, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala que evolucionan con el pasar del tiempo.
- Confidencialidad: es de acotar que, la visibilidad de datos potencialmente mal clasificados o no protegidos es cuantiosamente mayor en los sistemas de IA, lo que amplía los riesgos relacionados con las violaciones de datos.
- Obligaciones del procesador: cerciorarse que los usuarios tengan la capacidad de poder optar por participar o no participar en el procesamiento de datos se está volviendo cada vez más complejo, lo que obstaculiza proteger efectivamente la privacidad de los usuarios finales.
- Pedigrí y procedencia de los datos: en la era de la computación en la nube y los LLMs, rastrear la procedencia de los segmentos de datos para comprobar su autenticidad presenta nuevas complejidades técnicas.
Un llamado a la acción para las compañías con los datos y la IA
El cambio hacia la Inteligencia Artificial requiere un cambio de paradigma en cómo percibimos la seguridad de datos y así mismo, la gestión de riesgos. Según se informa, es crucial para las empresas: a) tener en cuenta aceptar la naturaleza de «escala de grises» de la seguridad de IA, reconociendo que las visiones binarias de la seguridad de los datos son insuficientes; b) equilibrar la innovación con la mitigación de riesgos, asegurando que las exploraciones en Inteligencia Artificial no comprometan la seguridad de los datos; c) revisar estrategias de seguridad: adoptar enfoques de ciberseguridad multifacéticos y ágiles que evolucionen con la tecnología.
Una mirada segura hacia el futuro
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos empresariales no es solo una oportunidad, es una necesidad para mantenerse competitivo. Sin embargo, esto debe ir acompañado de estrategias que logren garantizar la integridad, confidencialidad y cumplimiento de los datos con las regulaciones en constante evolución. Conforme continuamos avanzando en nuestras capacidades de IA, el enfoque en desarrollar sistemas seguros, transparentes y al mismo tiempo confiables, continúa siendo primordial.
