Garantizar la seguridad de los datos al utilizar soluciones de IA
Desde las recomendaciones personalizadas de productos hasta los vehículos autónomos, la inteligencia artificial está transformando rápidamente las industrias, impulsando las innovaciones y dando forma a nuestra vida cotidiana. Pero la IA no es tan autosuficiente como it , y sus capacidades dependen de su acceso a los datos.
A medida que los sistemas de IA generativa se vuelven más sofisticados y ávidos de datos, dependen de grandes cantidades de datos sensibles no estructurados, desde datos de clientes a informes internos, para funcionar con eficacia. Esto aumenta el riesgo de uso indebido, exposición o infracciones, por lo que una sólida seguridad de los datos no solo es importante, sino esencial para la adopción segura y responsable de la IA.
Encuestas recientes muestran que el 96% de las organizaciones están creando una gobernanza para la IA generativa, y al 82% le preocupa la fuga de datos de estas herramientas. Para los líderes empresariales, la cuestión es cómo adoptar herramientas de IA en sus procesos de negocio sin exponer secretos corporativos, datos confidenciales o información de los clientes.
Cómo las soluciones de IA pueden comprometer la seguridad de los datos
Garantizar la seguridad de los datos cuando se utiliza la IA no consiste solo en evitar filtraciones, it también en comprender cómo la información confidencial puede filtrarse involuntariamente a través del uso cotidiano. A medida que la IA se integra en los flujos de trabajo empresariales, surgen riesgos no solo durante el desarrollo y la implantación, sino también en la forma en que los empleados interactúan con estas herramientas y en cómo los sistemas de IA están estructurados para aprender y responder.
Por ejemplo, un empleado puede pegar cifras confidenciales, información de clientes o código fuente en una herramienta de IA generativa para obtener un análisis rápido, sin saber que estos datos podrían almacenarse, procesarse o reutilizarse fuera de su control. Mientras tanto, los propios modelos de IA pueden a veces retener y reproducir fragmentos de datos de entrenamiento sensibles. No se trata de casos extremos, sino de riesgos sistémicos que nacen del uso normal en ausencia de las salvaguardias adecuadas.
A diferencia de los ciberataques tradicionales, estas filtraciones suelen producirse sin que nadie it dé cuenta. Un informe reciente de Gartner destaca que, sin protocolos estrictos, los chatbots de IA pueden exponer inadvertidamente datos privados almacenados en sistemas empresariales. Por eso, la seguridad de la IA comienza con la incorporación de políticas claras, controles de acceso y supervisión en la forma en que estas herramientas se adoptan en toda la organización.
A diferencia de la seguridad de datos tradicional, que se centra en salvaguardar conjuntos de datos estáticos, la seguridad de los datos de IA debe abordar retos únicos:
- Requisitos de gran volumen de datos: Los modelos de IA se basan en datos a gran escala, lo que aumenta la superficie de posibles filtraciones.
- Fuentes de datos no verificadas: Los datos utilizados por la IA suelen proceder de múltiples fuentes, que a veces no están verificadas, lo que complica los esfuerzos de seguridad.
- Amenazas adversas: Las entradas malintencionadas pueden manipular los modelos de IA, dando lugar a resultados incorrectos o sistemas comprometidos.
- Mayor superficie de ataque: La complejidad de los sistemas de IA, incluidos los modelos, las API y la infraestructura en la nube, crea más puntos de entrada para los atacantes.
En conjunto, estos factores exigen un cambio en la forma en que las organizaciones abordan la seguridad de los datos cuando utilizan IA. It estrategias sólidas que garanticen la integridad de los datos, la confidencialidad y el cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protección de DatosGDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de CaliforniaCCPA). Los incidentes del mundo real, como la exposición de 38 TB de datos de Microsoft por investigadores de IA, ponen de relieve lo que está en juego.
5 prácticas para mitigar los riesgos de los datos al integrar la IA
La preocupación por la seguridad de los datos no debe considerarse una razón para evitar el uso de la IA, sino para it con prudencia. A medida que la adopción de la IA se hace inevitable en todas las funciones empresariales, el objetivo no es frenar la innovación, sino it de forma responsable. Tomando medidas proactivas para proteger la información confidencial, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de las herramientas de IA sin exponerse a riesgos innecesarios. He aquí cinco prácticas fundamentales que le ayudarán a implantar la IA de forma segura, a escala.
- Establezca un marco claro de gobernanza de datos de IA
Defina la propiedad, las políticas y los flujos de trabajo en torno a cada proyecto de IA. Clasifique los datos por sensibilidad y determine quién puede acceder a it, en qué circunstancias y a través de qué puntos finales de IA aprobados. Integrar la gobernanza de la IA en su programa de gobernanza de datos existente garantiza que cada bot, modelo o API que despliegue se ajuste a sus mandatos de seguridad de datos más amplios. - Aproveche los controles técnicos y la supervisión
Cifre todos los datos en tránsito y en rest, imponga el acceso basado en funciones para las herramientas de IA y utilice pasarelas API para centralizar y registrar todas las interacciones de IA. Analice en tiempo real los mensajes y resultados en busca de palabras clave sensibles o información de identificación personal (IPI), y realice ejercicios periódicos de "equipo rojo" para comprobar si hay fugas. Combinando el cifrado, los controles de acceso y la supervisión automatizada, se crea una defensa resistente contra las filtraciones accidentales de datos y los ataques de sondeo de los adversarios. - Investigue y gestione los proveedores externos de IA
Trate cualquier servicio externo de IA como lo haría con un proveedor crítico en la nube. Añada la certificación SOC 2 o ISO 27001 como requisito, insista en las garantías contractuales de que las aportaciones de los clientes no se utilizarán para reentrenar modelos y prefiera las implantaciones de nivel empresarial o locales que nunca comparten sus datos con sistemas públicos. Los riesgos de la Shadow-AI desaparecen cuando se ofrecen alternativas seguras y aprobadas y se aplican restricciones de inicio de sesión único (SSO) o de red. - Incorpore tecnologías que mejoren la privacidad
Siempre que sea posible, elija soluciones de IA que admitan la privacidad diferencial, la anonimización de datos o el aprendizaje federado. Estas técnicas desdibujan el vínculo entre las consultas y los datos originales, lo que reduce la eficacia de los ataques de inversión de modelos o de inferencia de miembros y ayuda a garantizar el cumplimiento continuo de GDPR, la CCPA u otras normativas. - Integre la IA en sus programas de riesgo y cumplimiento
Amplíe sus evaluaciones de riesgos empresariales y planes de respuesta ante incidentes para cubrir escenarios específicos de IA. Documente todos los flujos de datos que entran y salen de sus sistemas de IA, lleve a cabo evaluaciones del impacto de la protección de datos para casos de uso de alto riesgo y forme a su equipo de respuesta a incidentes para gestionar las brechas relacionadas con la IA junto con los ciberataques tradicionales.
Cómo una solución iPaaS ayuda a integrar la IA de forma segura
A medida que las empresas adoptan herramientas de IA para mejorar los flujos de trabajo, desde la automatización del servicio al cliente a la previsión de la cadena de suministro, a menudo se encuentran con un reto crítico: cómo conectar estas herramientas a los sistemas internos y fuentes de datos sin poner en peligro la información sensible. Aquí es donde las soluciones iPaaS (plataforma de integración como servicio) simplifican significativamente las integraciones de IA y la seguridad de los datos.
Alumio es una iPaaS nativa en la nube basada en API, o plataforma de integración, diseñada para conectar sistemas, transformar datos y automatizar flujos de trabajo en todo su entorno IT . Permite a las organizaciones conectar de forma segura herramientas de IA como OpenAI a sistemas ERP , plataformas de comercio electrónico, CRM y databases, sin escribir código personalizado ni exponer datos sin procesar.
Al integrar la IA, una solución ISO 27001 iPaaS como Alumio ya viene con varias medidas cruciales de seguridad de datos incorporadas que ayudan a reducir los riesgos de datos del uso de la IA de las siguientes maneras:
- Controle el acceso a los datos utilizando iPaaS como capa segura entre las herramientas de IA y sus sistemas centrales. Solo se transmiten los datos aprobados y relevantes, con permisos detallados y filtros basados en funciones aplicados antes de cualquier exposición.
- Supervise y registre los datos en cada transacción de datos, garantizando la trazabilidad y auditabilidad de cada solicitud, entrada o respuesta que pase por un flujo de trabajo conectado a IA.
- Centralice las conexiones API para obtener una visibilidad completa de qué datos se comparten, con quién y cuándo, reduciendo el riesgo de herramientas en la sombra o accesos no autorizados.
- Aplique la autenticación de nivel empresarial (SSO, gestión de tokens, claves cifradas) para que las herramientas de IA sólo puedan acceder a los datos y sistemas permitidos.
- Automatice los controles de conformidad incorporando pasos de validación en las rutas de datos para garantizar que cada integración cumple las normas reglamentarias e internas.
En resumen, eliPaaS Alumio proporciona la infraestructura para conectar herramientas de IA de forma segura y responsable, para que sus equipos puedan automatizar e innovar, sin poner en riesgo el cumplimiento o los datos confidenciales.
La seguridad en el ADN de la integración de la IA
Para que la seguridad de los datos sea eficaz en la era de la IA, es necesario incorporar salvaguardas en cada fase de la adopción, desde cómo se eligen las herramientas de IA hasta cómo se integran y se utilizan a diario en los equipos. No Ittrata sólo de defenderse de amenazas externas como las infracciones o los ataques de adversarios, itde crear sistemas responsables desde dentro. Esto comienza con políticas claras: definir qué datos pueden compartirse con las herramientas de IA, educar a los equipos en hábitos seguros de incitación y aplicar directrices estrictas sobre cómo se accede a los modelos públicos o de terceros.
A continuación, aplique los controles técnicos adecuados. Clasifique los datos confidenciales, aplique el cifrado, restrinja el acceso a la IA en función de las funciones e implemente herramientas para supervisar las solicitudes y marcar los datos personales o de propiedad expuestos. Y lo que es más importante, seleccione herramientas de IA y soluciones de integración como Alumio iPaaS que den prioridad a la seguridad de nivel empresarial. Al implementar una gobernanza sólida, salvaguardas técnicas y flujos de trabajo de IA examinados, las empresas pueden liberar todo el potencial de la IA, sin comprometer el cumplimiento, la confianza del cliente o la propiedad intelectual.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
