Protección de la inteligencia artificial para una base sólida

La inteligencia artificial ofrece enormes oportunidades, pero desbloquear su valor requiere una base segura. A medida que las organizaciones adoptan inteligencia artificial, se enfrentan a nuevos riesgos en torno a la privacidad, el cumplimiento y el uso responsable de los datos. En esta unidad se proporcionan instrucciones prácticas para que los responsables de la toma de decisiones empresariales adopten la inteligencia artificial con confianza mediante la implementación de estrategias de gobernanza y medidas de seguridad que protegen a su organización al tiempo que permiten la innovación. Aprenderá a identificar riesgos comunes y aplicar enfoques probados para mitigarlos, lo que garantiza que la adopción de la inteligencia artificial sea segura, ética y alineada con las prioridades empresariales.

Descripción de los riesgos empresariales de inteligencia artificial

La inteligencia artificial está desbloqueando increíbles oportunidades para las organizaciones, pero también presenta nuevos riesgos. Algunos de los principales desafíos empresariales que cada líder necesita abordar son:

• Pérdida de datos y uso compartido excesivo. 80% de líderes teme que la información confidencial se deslice a través de las grietas. Sin una supervisión adecuada, el uso de herramientas no aprobadas (shadow AI) de los empleados puede exponer información confidencial y aumentar el riesgo de infracciones.
  - Desafíos de cumplimiento. 52% de los líderes admiten que no están seguros de cómo navegar por las regulaciones cambiantes de IA. Cumplir con las normativas no es solo marcar una casilla; es fundamental para proteger la innovación y evitar costosos contratiempos.

Introducción a un enfoque por fases

Los riesgos son reales, pero son manejables con el plan correcto. En lugar de apresurarse a la adopción de la inteligencia artificial, las organizaciones deben comenzar con una base sólida y un progreso en las fases para maximizar la rentabilidad de la inversión y minimizar la exposición.

El marco de adopción de IA de Microsoft proporciona una hoja de ruta clara. Comienza con la estrategia y el planeamiento de la inteligencia artificial, alineándose con los objetivos empresariales con las oportunidades de inteligencia artificial. Una vez definida la estrategia, asigne escenarios para cada área de la organización. Los equipos de seguridad y negocio deben colaborar para garantizar que la innovación no ponga en peligro el cumplimiento ni la confianza.

Desde allí, céntrese en tres fases clave: controlar, proteger y administrar.

Gobernanza de la inteligencia artificial

Establecer directivas, límites de protección y responsabilidad para el uso responsable. Empiece por crear marcos de gobernanza para controlar cómo se usa la inteligencia artificial en toda la organización. Esta fase incluye la definición de directivas para el uso responsable de la inteligencia artificial, la evaluación de los riesgos vinculados a las cargas de trabajo de IA y la aplicación de directrices para alinearse con estándares éticos, requisitos normativos y objetivos empresariales. Automatice la aplicación de directivas siempre que sea posible en las implementaciones de inteligencia artificial para ayudar a reducir el riesgo de error humano. Evalúe periódicamente dónde puede mejorar la automatización el cumplimiento de las directivas.

Protección de la inteligencia artificial

Proteja los datos, los modelos y los flujos de trabajo con seguridad y cumplimiento de nivel empresarial. A continuación, priorice la protección de los sistemas de inteligencia artificial para proteger los datos confidenciales, mantener la integridad del modelo y garantizar la disponibilidad. Las organizaciones deben implementar controles de seguridad sólidos, supervisar las amenazas emergentes y realizar evaluaciones de riesgos periódicas para proteger las soluciones de inteligencia artificial.

Gestionar IA

Supervise el rendimiento, detecte el desfase y mantenga la transparencia a medida que se escala la adopción. Por último, céntrese en la administración eficaz de las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Esta fase implica el mantenimiento de modelos de inteligencia artificial, la supervisión del rendimiento y la garantía de que los sistemas sigan siendo confiables con el tiempo. Las prácticas estandarizadas y las evaluaciones periódicas son esenciales para evitar problemas como el desfase de datos o la degradación del rendimiento.

Siguiendo este enfoque por fases, las organizaciones pueden adoptar la inteligencia artificial con confianza, lo que permite desbloquear la innovación al tiempo que protege la privacidad, el cumplimiento y la integridad empresarial.

Gobernanza de la inteligencia artificial

La gobernanza de la inteligencia artificial no solo trata de cumplir los requisitos normativos, es una estrategia holística que permite la innovación responsable, crea confianza para las partes interesadas y crea una ventaja competitiva sostenible. Sin una gobernanza sólida, las organizaciones arriesgan errores operativos, infracciones de privacidad, pérdidas financieras y problemas éticos, como sesgos.

Para tener éxito, la gobernanza debe estar unificada en tres pilares interconectados:

• Gobernanza de datos: garantice la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos en todo el patrimonio de datos.
• Gobernanza de la inteligencia artificial: defina directivas para el desarrollo, la implementación y la supervisión responsables de los sistemas de inteligencia artificial.
• Gobernanza normativa: manténgase al día de las leyes y estándares en evolución para proteger la innovación y evitar costosos retrocesos.

Comience con una lente empresarial de arriba abajo. Aclare el problema que está solucionando y cómo se ve el éxito. Comience con la "razón": priorice las inversiones en inteligencia artificial en función de sus objetivos empresariales más importantes. Este enfoque garantiza iniciativas centradas, estratégicas y alineadas con los objetivos de la organización, convirtiendo la gobernanza en un impulsor de valor en lugar de una barrera para la innovación.

1. ¿Qué desafío específico abordará la inteligencia artificial? Identifique un desafío empresarial específico que la inteligencia artificial está posicionada de forma única para abordar. ¿Mejora el servicio al cliente, automatiza las tareas repetitivas, mejora de la ciberseguridad o algo más? Sé preciso.
2. ¿Cómo medirá el progreso y el éxito? Defina métricas claras y medibles para realizar un seguimiento del éxito de la implementación de inteligencia artificial. ¿Qué indicadores clave de rendimiento (KPI) y objetivos y resultados clave (OKR) usará para medir el progreso? ¿Se aumentará la eficiencia, reducirán los costos, mejorarán la satisfacción del cliente o algo más? Ancle las inversiones de inteligencia artificial a los OKRs y KPIs de negocio y utilice prácticas de experimentación A/B/N. Este enfoque permite medir con precisión el verdadero impacto positivo y negativo de la inteligencia artificial en los objetivos empresariales.
3. ¿Qué beneficios tangibles espera ver? Cuantifique las ventajas tangibles que espera lograr con la inteligencia artificial. ¿Cuál es la rentabilidad esperada de la inversión (ROI)? ¿Cómo contribuirá la inteligencia artificial al crecimiento de los ingresos, al ahorro de costos u otros objetivos empresariales clave?

Ahora que comprende sus objetivos, beneficios y cómo planea medir el éxito, evalúe los riesgos organizacionales de IA. La evaluación de riesgos implica identificar posibles daños, sesgos y vulnerabilidades de seguridad.

Gobernanza y seguridad de los datos

La gobernanza de datos sólida es esencial para una inteligencia artificial confiable. Ayuda a garantizar que los datos se activan de forma responsable a través de directivas y procesos que mantienen la calidad, la seguridad y el cumplimiento en todo su ciclo de vida. Dado que los sistemas de inteligencia artificial solo son tan buenos como los datos en los que se basan, la gobernanza deficiente puede dar lugar a salidas sesgadas, inexactas o no confiables.

Para proteger su organización y habilitar la inteligencia artificial responsable, priorice estos principios en toda la empresa, administrados por los equipos de seguridad o TI:

1. Respetar los permisos de acceso. Las herramientas de inteligencia artificial solo deben acceder a los datos que el usuario tiene autorización para ver. El permiso de acceso ayuda a garantizar que los datos ingeridos y el contenido generado se adhieren a los permisos existentes.
2. Respetar las clasificaciones de datos y las directivas de etiquetado. Las herramientas de inteligencia artificial deben seguir las restricciones de acceso en función de las etiquetas de datos. Los datos sensibles o confidenciales deben permanecer protegidos según las políticas organizativas.
3. Etiquete el contenido generado por ia de forma adecuada. Las salidas creadas por IA deben llevar etiquetas que reflejen la sensibilidad de los datos de origen. Por ejemplo, si los datos de entrada se clasifican como "confidenciales", el contenido generado también debe etiquetarse como "confidencial".

A medida que da forma a la estrategia de seguridad de los datos para la adopción de la inteligencia artificial, mantenga estas prioridades de frente y centro:

• La clasificación y la protección de datos no son negociables para la inteligencia artificial a escala.
• Establezca una base sólida de clasificación y directivas que rigen cómo la inteligencia artificial consume datos y comparte resultados.
• Exigir transparencia en toda la cadena de suministro de IA: las salidas deben hacer referencia claramente a sus orígenes de datos.
• Adopte principios de confianza cero y programas sólidos de gobernanza de datos como la base de la seguridad de la inteligencia artificial.
• Use herramientas de seguridad avanzadas , como la detección y respuesta de puntos de conexión (EDR) y la prevención de pérdida de datos (DLP) para administrar el acceso y evitar infracciones.
• Adapte los estándares y las directivas para los sistemas de inteligencia artificial, compatibles con los informes de administración, los equipos multiplataforma y los procesos automatizados para cerrar las brechas.
• Implemente directivas y formación en toda la organización sobre la clasificación y el etiquetado de datos para crear conciencia y responsabilidad.

Creación de una base para una gobernanza eficaz de la inteligencia artificial

La gobernanza de la inteligencia artificial proporciona el marco de directivas y procesos que guían la adopción, la implementación y la supervisión responsables de las aplicaciones de inteligencia artificial en toda la organización. Dado que los sistemas de inteligencia artificial pueden afectar significativamente a las operaciones empresariales y a las experiencias de los clientes, la gobernanza adecuada ayuda a garantizar que permanecen seguros, transparentes y alineados con los valores de la organización.

La gobernanza correcta de la inteligencia artificial se basa en dos elementos fundamentales: establecer principios básicos que guían todas las actividades de inteligencia artificial y un marco de implementación completo que aborda el ciclo de vida de la inteligencia artificial y la participación de las partes interesadas.

Establezca y documente directivas claras con sus equipos de TI y seguridad e instrucciones para el desarrollo y la implementación de sistemas de inteligencia artificial. Esto ayuda a garantizar la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos. Conozca la propiedad, el acceso y el uso de los datos. Use un catálogo de datos para detectar, clasificar y administrar los recursos de datos.

Una vez que haya implementado las directivas, es el momento de crear el equipo de gobernanza. La gobernanza eficaz de la inteligencia artificial requiere la entrada y la colaboración de todas las áreas de la empresa para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollan e implementan de forma responsable. Para facilitar, cree un comité de gobernanza de inteligencia artificial dedicado con representantes de departamentos clave. Este comité debe incluir miembros de: TI, legal, cumplimiento, negocio, administración de riesgos y recursos humanos. Y por último, capacitar a tu gente. Los empleados son su mayor recurso en la era de inteligencia artificial. Equiparlos con los conocimientos, las herramientas y las instrucciones que necesitan para usar la inteligencia artificial de forma responsable y eficaz.

Debería hacer lo siguiente:

• Proporcionar formación dirigida sobre la alfabetización de la inteligencia artificial, los principios de inteligencia artificial responsable, el control de datos y los riesgos de la inteligencia artificial instantánea. Asegúrese de que los empleados comprendan tanto las ventajas como los posibles problemas de las tecnologías de inteligencia artificial.
• Haga que su equipo ofrezca una selección curada de herramientas de inteligencia artificial aprobadas que cumplan con los estándares de TI, seguridad, cumplimiento y éticos de su organización. Complementar con políticas claras que determinen el uso aceptable.
• Fomentar una cultura en la que los empleados se sienten capacitados para proporcionar comentarios, tanto positivos como negativos, en sistemas y procesos de inteligencia artificial. Use sus conclusiones para refinar las herramientas, las directivas y los marcos de gobernanza a lo largo del tiempo.

Para asegurarse de que la gobernanza del programa de inteligencia artificial sigue siendo eficaz y adaptable a lo largo del tiempo, supervise continuamente los sistemas de inteligencia artificial para detectar posibles riesgos y ajuste las directivas de gobernanza según sea necesario.

Mantenerse al día del cumplimiento de la gobernanza normativa

La gobernanza normativa ayuda a garantizar que los sistemas de inteligencia artificial cumplan las leyes y estándares en constante evolución al tiempo que se demuestra la innovación responsable. Con las regulaciones globales para el cambio rápido de la inteligencia artificial, el cumplimiento proactivo es fundamental, no solo para evitar sanciones, sino para reducir el riesgo legal y crear confianza para las partes interesadas.

Cumplir estas expectativas requiere un enfoque de "desplazamiento a la izquierda" para el cumplimiento: insertar consideraciones normativas al principio del proceso de diseño y desarrollo, en lugar de tratarlas como una idea posterior. Esta estrategia ayuda a las organizaciones a avanzar más rápido mientras se mantiene alineada con los requisitos éticos y legales.

Navegar por este panorama complejo es esencial para el éxito a largo plazo. Basándose en los principios fundamentales de la gobernanza de la inteligencia artificial, en esta sección se exploran estrategias prácticas e información para cumplir los requisitos de cumplimiento normativo a medida que escala la inteligencia artificial de forma responsable.

Construir una base sólida para el cumplimiento de la IA

El cumplimiento efectivo va más allá de las casillas de verificación: requiere un enfoque holístico que se integre:

• Privacidad de los datos.
• Equidad algorítmica.
• Transparencia.
• Responsabilidad.
• Medidas de seguridad sólidas.

Todo comienza por conocer los datos y comprender los requisitos normativos que dan forma a la inteligencia artificial responsable.

Los marcos como la Ley de inteligencia artificial de la UE, el Reglamento general de protección de datos y las regulaciones específicas del sector, como la Ley de resistencia operativa digital y la Directiva de red y seguridad de la información proporcionan instrucciones esenciales para crear sistemas de inteligencia artificial seguros, éticos y respetuosos de los derechos fundamentales. La alineación con estos estándares ayuda a las organizaciones a innovar con confianza al tiempo que minimiza el riesgo.

Navegar el cumplimiento de IA

La creación de un plan claro y accionable es esencial para cumplir los requisitos normativos y escalar la inteligencia artificial de forma responsable. Comience con estos pasos fundamentales:

1. Anclaje en regulaciones fundamentales. Use marcos como la Ley de IA de la UE y el RGPD como línea base del programa de cumplimiento. Estos marcos proporcionan instrucciones claras sobre la clasificación de riesgos, la protección de datos, la transparencia y la supervisión humana. Consulte los recursos del sector para obtener actualizaciones y procedimientos recomendados.
2. Realice un análisis de brechas. Evalúe la posición de cumplimiento actual e identifique las áreas de mejora, especialmente para los proyectos de inteligencia artificial y datos de alto riesgo. Use herramientas de administración de cumplimiento para evaluar los riesgos y cerrar las brechas de gobernanza.
3. Cultivar una cultura de cumplimiento y más allá. Vaya más allá de los requisitos mínimos. Inserte principios de inteligencia artificial responsables en su cultura a través de la formación periódica, las revisiones continuas y las evaluaciones de impacto que evalúan cómo los sistemas de inteligencia artificial afectan a las personas, las organizaciones y la sociedad.
4. Elija herramientas certificadas. Seleccione Soluciones de inteligencia artificial certificadas con estándares reconocidos como ISO 42001. Dé prioridad a las herramientas creadas con seguridad y privacidad por diseño y alineadas con los principios de inteligencia artificial responsables.
5. Automatización de la supervisión del cumplimiento. Use plataformas controladas por ia para supervisar continuamente el cumplimiento de los estándares. Céntrese en la residencia, soberanía, privacidad y retención de datos. La automatización del cumplimiento le ayuda a mantenerse al día de los cambios normativos y reducir el riesgo.

La protección de la inteligencia artificial no es solo un requisito técnico, sino que es un imperativo estratégico. Al abordar riesgos como la pérdida de datos y los desafíos de cumplimiento, la implementación de la gobernanza por fases y la inserción de la seguridad en cada nivel de adopción de la inteligencia artificial, las organizaciones pueden innovar con confianza al proteger la confianza y el cumplimiento. Una base sólida basada en la gobernanza, la seguridad y la alineación normativa ayuda a garantizar que la inteligencia artificial ofrezca valor sin introducir riesgos innecesarios.

Para más información, revise estos recursos:

• Guía de Microsoft para proteger la empresa con tecnología de inteligencia artificial: Introducción a las aplicaciones de inteligencia artificial
• Guía de Microsoft para Asegurar la Empresa Impulsada por IA: Estrategias para Gobernar la IA
• Guía de Microsoft para Asegurar la Empresa Impulsada por IA: Estrategias para el Cumplimiento de la IA
• Microsoft AI Adoption Framework

A continuación, pruebe sus conocimientos con un breve cuestionario.