Con la difusión de la inteligencia artificial (IA) en diversas industrias, la cuestión de la implementación responsable de la IA se ha convertido en una cuestión importante. Los sectores empresarial y gubernamental se enfrentan a cuestiones éticas, cumplimiento normativo y evaluación proactiva de riesgos para garantizar que la IA se utilice de forma transparente y ética.
Navegue por la implementación responsable de la IA
La IA responsable puede significar diferentes cosas para las empresas según la industria en la que operan y cómo utilizan la IA. Por ello, es importante definir qué significa esto para la empresa u organización. Esto significa evaluar los riesgos, seguir las regulaciones y decidir si la organización es un proveedor de IA, un cliente o ambos. Por ejemplo, lo que significa una IA responsable para una organización de atención médica probablemente será la privacidad de los datos y el cumplimiento de HIPAA.
Una vez establecida la definición, las organizaciones deben formular los principios que guiarán el desarrollo y uso de la IA. La transparencia es el factor principal, que incluye el intercambio público de los principios de la IA. Reconocer los desafíos que enfrentará mientras trabaja en sus sistemas de IA es el primer paso para resolverlos. De esta manera, los empleados podrán comprender los principios y utilizar la IA de manera responsable.
Estrategias para una mayor seguridad digital
A la luz de la evolución de las amenazas impulsadas por la IA, las organizaciones deben desarrollar estrategias proactivas para mejorar la seguridad digital. La naturaleza cambiante de las amenazas impulsadas por la IA es lo que hace que sea difícil defenderse de ellas. Además, debe saber que, si bien la IA se puede aplicar para beneficiar a la empresa, otros intentarán abusar de ella. Los equipos de seguridad, TI y gobernanza, así como toda la organización, deben estar preparados para abordar las consecuencias del abuso de la IA.
Una de las formas efectivas de protegerse de las amenazas impulsadas por la IA es capacitar y capacitar continuamente a sus empleados para que puedan conocer e informar nuevas amenazas a la seguridad. Por ejemplo, las pruebas de simulación de phishing se pueden adaptar si los correos electrónicos de phishing generados por IA son sofisticados, para que los empleados puedan estar más atentos. Además, los mecanismos de detección basados en IA contribuyen a la identificación de valores atípicos y posibles peligros, fortaleciendo así las medidas de ciberseguridad.
Anticipar y mitigar errores relacionados con la IA
Con la creciente integración de la IA en las operaciones comerciales, las empresas deben pensar en cómo estar preparadas y evitar fallas relacionadas con la IA, como las filtraciones de datos impulsadas por la IA. Las herramientas de inteligencia artificial permiten a los piratas informáticos crear ataques de ingeniería social muy potentes. En este momento, es un buen punto de partida para tener una base sólida para proteger los datos de los clientes. También significa que los proveedores externos de modelos de IA no utilizan los datos de sus clientes, lo que agrega protección y control.
Además, la IA también puede resultar útil en la gestión de crisis para hacerla más sólida. Para empezar, hablemos de crisis de seguridad, como interrupciones y fallos, en las que la IA puede encontrar la causa de un problema mucho más rápidamente. La IA puede examinar rápidamente una variedad de datos para encontrar la “aguja en el pajar” que indique el origen del ataque o el servicio que falló. Además, también puede proporcionarle los datos relevantes en segundos a través de instrucciones conversacionales.