Hay que tener en cuenta las buenas prácticas para el uso de la IA!

Tal como lo hemos mencionado varias veces anteriormente, la Inteligencia Artificial (IA) ahora está en todas partes, como dicen por ahí “hasta en la sopa“! Pero, lo más importante, es contar un ambiente seguro para el uso de la misma y, obviamente seguir buenas prácticas para proteger la integridad de los datos y mitigar los riesgos asociados.

Cuáles son las buenas prácticas para el uso de la IA?

Así como se menciona en el titulo del presente artículo, no sólo se trata de usarla, hay que tener en cuenta las buenas prácticas para el uso de la IA, como las siguientes:

Utilizar métodos de encriptación para proteger los datos tanto en tránsito como en reposo. Además, cumple con las regulaciones y políticas de privacidad aplicables para garantizar la confidencialidad de los datos como el Habeas Data en Colombia, GDPR en la Unión Europea y similares en otros lugares del mundo.

Eliminar datos redundantes o irrelevantes, corregir errores y mantener la higiene de los algoritmos para asegurarse que los datos sean representativos y no estén sesgados. La calidad de los datos de entrada tiene un impacto directo en los resultados y la seguridad del sistema de IA.

Al trabajar con datos sensibles o personales, es fundamental utilizar técnicas de anonimización o pseudonimización para proteger la privacidad de los individuos. De esta manera, se podrá cumplir con las regulaciones y estándares de privacidad relevantes, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea.

Anonimizar datos

Realizar la evaluación exhaustiva de sesgos y toma medidas para mitigarlos, como la recolección de datos más equilibrados o la aplicación de técnicas para disminuir los sesgos en los algoritmos.

Utilizar técnicas de seguridad, como el cifrado del modelo y la implementación de controles de acceso para evitar modificaciones no autorizadas o el acceso a funciones críticas.

Documentar y registrar adecuadamente el proceso de desarrollo del modelo, incluyendo los datos utilizados, los algoritmos empleados y los resultados obtenidos. Esto facilitará la auditoría y la comprensión de las decisiones tomadas por el sistema de IA.

Tipos de aprendizaje de máquina

Finalmente, es menester implementar un sistema de monitoreo continuo para detectar cualquier anomalía, comportamiento inusual en el uso de la IA e identificar posibles ataques o intentos de manipulación del sistema, todo con el fin, de tomar cartas en el asunto (expresión coloquial que implica tomar medidas preventivas cuando sea necesario) rápidamente.