Aborda la confianza, el riesgo y la seguridad de los modelos de inteligencia artificial

La IA generativa ha despertado un gran interés en las empresas por probar la inteligencia artificial, pero estas no suelen tener en cuenta los riesgos hasta que los modelos o aplicaciones de IA ya se encuentran en fase de producción o uso. Un programa completo de gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad (Trust, Risk, Security Management, TRiSM) de la IA te ayuda a integrar de antemano la necesaria gobernanza y a garantizar de forma proactiva que los sistemas de IA sean conformes, justos, fiables y protejan la privacidad de los datos.

Si tienes dudas sobre la necesidad de la AI TRiSM, considera estos seis factores de riesgo que, en muchos casos, son fruto del desconocimiento de los usuarios acerca de lo que realmente sucede dentro de los modelos de IA.

• No te limites a explicar los términos de la IA; sé capaz de argumentar:

  • Los detalles o las razones que aclaran cómo funciona un modelo, para un público específico.

  • Los puntos fuertes y débiles del modelo.

  • Su comportamiento probable.

  • Los posibles sesgos.

• Haz visibles los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y los métodos utilizados para la selección de esos datos, si dispones de dicha información. Esto puede ayudar a descubrir posibles fuentes de sesgo.

• La IA generativa tiene el potencial de transformar la manera en que las empresas compiten y trabajan, pero también introduce nuevos riesgos que no se pueden abordar con controles convencionales.

• En particular, los riesgos asociados con las aplicaciones de IA generativa basadas en la nube son significativos y evolucionan rápidamente.

• A medida que tu organización integra modelos y herramientas de IA de terceros, también absorbes los grandes conjuntos de datos utilizados para entrenar esos modelos de IA.

• Tus usuarios podrían estar accediendo a datos confidenciales contenidos en los modelos de IA de otros proveedores, lo que podría tener consecuencias de tipo reglamentario, comercial y reputacional para tu organización.

• Los procesos especializados de gestión del riesgo deben integrarse en las operaciones del modelo de IA (ModelOps) para que la IA sea conforme, justa y ética.

• Dado que no hay muchas herramientas listas para su uso en el mercado, es probable que necesites desarrollar soluciones personalizadas para tu canal de IA.

• Los controles deben aplicarse continuamente, por ejemplo, durante el desarrollo de los modelos y aplicaciones, en las fases de prueba e implementación, y en el funcionamiento de las operaciones.

• Los ataques maliciosos contra la IA (ya sea propia o integrada en modelos de terceros) conducen a varios tipos de daños y pérdidas para la organización, por ejemplo, financieros, de reputación o relacionados con la propiedad intelectual, información personal o datos de propiedad. 

• Añade controles y prácticas especializados para probar, validar y mejorar la robustez de los flujos de trabajo de IA, más allá de los utilizados para otros tipos de aplicaciones.

• La ley de la UE sobre la IA y otros marcos normativos de América del Norte, China y la India ya están estableciendo regulaciones para gestionar los riesgos de las aplicaciones de IA.

• Prepárate para cumplirlas, más allá de lo que ya requieren otras normas, como las relativas a la protección de la privacidad.