Con la difusión de la inteligencia artificial (IA) en diferentes sectores, la cuestión de la implementación responsable de la IA se ha convertido en la principal. 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.

Navegando por la implementación responsable de la IA

La IA responsable puede tener diferentes significados para las empresas según la industria en la que se encuentren y cómo utilicen la IA. Por ello, es importante definir qué significa 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, el significado de 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 el uso de la IA. La transparencia es el factor principal, que abarca el intercambio público de sus principios de IA. Reconocer las dificultades que tendrá que afrontar mientras trabaja en sus sistemas de IA es el primer paso para resolverlas. De esta manera, los empleados podrán comprender los principios y utilizar la IA de forma responsable.

Estrategias para mejorar la seguridad digital

A la luz de las amenazas en constante cambio impulsadas por la IA, las organizaciones deben idear estrategias proactivas para mejorar la seguridad digital. La naturaleza cambiante de las amenazas impulsadas por la IA es lo que las hace difíciles de defender. Además, es necesario saber que, si bien la IA se puede aplicar en beneficio de la empresa, otros intentarán hacer un mal uso de ella. Los equipos de seguridad, TI y gobernanza, y también toda la organización, deben estar preparados para las consecuencias del abuso de la IA.

Uno de los métodos exitosos de protección contra las amenazas impulsadas por la IA es la capacitación y capacitación continua de los empleados para que puedan conocer e informar sobre nuevas amenazas a la seguridad. Por ejemplo, las pruebas de simulación de phishing se pueden ajustar en caso de que los correos electrónicos de phishing generados por IA sean sofisticados para que los empleados puedan estar más atentos. Además, los mecanismos de detección basados ​​en IA contribuyen a la detección de valores atípicos y posibles peligros, fortaleciendo así las medidas de ciberseguridad.

Anticipar y mitigar fallas relacionadas con la IA

Con la creciente integración de la IA en las operaciones comerciales, las empresas deben pensar en formas de 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 poderosos. Por el momento, es un buen punto para empezar por tener una base sólida para proteger los datos de los clientes. También significa que los proveedores externos del modelo 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, se trata de crisis de seguridad, por ejemplo interrupciones y fallos, en las que la IA puede encontrar la causa de un problema mucho más rápido. La IA puede revisar rápidamente una gran cantidad de datos para encontrar la “aguja en el pajar” que indica el origen del ataque o el servicio que falló. Además, también puede generarle datos relevantes en solo unos segundos a través de indicaciones de conversación.