La creación de una sólida infraestructura para la IA auotnomizada y segura

En la búsqueda de desbloquear el potencial de la inteligencia artificial (IA) para ofrecer mayor eficiencia, ahorros de costos y profundas percepciones del cliente, es fundamental establecer una infraestructura de IA gobernada que equilibre de manera consistente ciberseguridad y gobierno.

Para lograr escalabilidad segura en el uso de la IA, es necesario reforzar de forma continua los componentes esenciales de la infraestructura. Tanto la ciberseguridad como el gobierno y el cumplimiento normativo deben compartir una plataforma de datos común que permita obtener información en tiempo real.

La gobernanza de la IA define un enfoque estructurado para gestionar, supervisar y controlar la operación efectiva de un dominio y el uso y desarrollo humano-centrado de los sistemas de IA. Es importante tener en cuenta que las herramientas de IA integradas conllevan riesgos, como sesgos en los modelos de IA, problemas de privacidad de datos y el potencial para un uso inapropiado.

Una infraestructura sólida de IA facilita la automatización de auditorías, ayuda a los equipos de IA a identificar obstáculos y detecta las brechas más significativas en ciberseguridad, gobernanza y cumplimiento normativo.

Para defenderse contra las amenazas a la infraestructura de IA, es crucial implementar medidas de seguridad efectivas, como el marcado de modelos para detectar usos no autorizados o manipulaciones, además del uso de herramientas de detección de anomalías impulsadas por IA para monitorear amenazas en tiempo real.

Las organizaciones que deseen implementar de manera segura la IA deben establecer las adecuadas guías de gobierno y cumplimiento para asegurar la innovación segura con esta tecnología. Los atacantes maliciosos, las bandas de ciberdelincuentes y los actores respaldados por estados están en constante evolución para explotar las vulnerabilidades de las infraestructuras basadas en IA.

Es esencial que los equipos de seguridad empleen técnicas como el marcaje de modelos y la detección de anomalías para proteger eficazmente las infraestructuras de IA. La transparencia y explicabilidad en el diseño de los sistemas de IA permiten a las organizaciones comprender mejor cómo se toman las decisiones y detectar de manera efectiva y corregir sesgos.

IBM, por ejemplo, ha establecido un «Consejo de Ética de la IA» que supervisa proyectos y garantiza el cumplimiento ético de los estándares internos de la empresa.

Es fundamental integrar marcos de gobernanza en la infraestructura de IA desde las primeras fases de desarrollo para garantizar una operación ética, segura y responsable. La transparencia y la rendición de cuentas son elementos clave para reducir y eliminar los sesgos en los modelos de IA y para ofrecer resultados fiables y precisos.