Datos e Inteligencia Artificial: riesgos, retos y solucionesempresariales

Proteger los datos confidenciales en la era de la Inteligencia Artificial Generativa es ahora una prioridad para las empresas de todo el mundo. He aquí cómo los líderes empresariales pueden hacer frente a este creciente desafío sin dejar de ser innovadores.

Introducción

Desde que OpenAI puso ChatGPT a disposición del público a finales de 2022, los expertos en ciberseguridad han señalado un problema crítico: las instrucciones y los datos que los usuarios introducen en las plataformas de IA generativa se utilizan a menudo para entrenar los grandes modelos de lenguaje (LLM) subyacentes. Este flujo incontrolado de datos ha llevado a muchas organizaciones a restringir el acceso a herramientas como ChatGPT y otras plataformas GenAI gratuitas para empleados y consultores por igual, principalmente debido al temor a la fuga de datos, la pérdida de propiedad intelectual y la violación de la confidencialidad de los clientes.

Error humano y ai en la sombra: el riesgo oculto de las fugasde datos sensibles

Nos enfrentamos a una bomba de relojería: la exposición no autorizada de datos sensibles a través de herramientas de IA generativa. Si no se gestiona, este fenómeno podría socavar gravemente el cumplimiento normativo, la estabilidad financiera, la confianza de los clientes y, en última instancia, la situación legal de una empresa .

He aquí un desglose de los principales riesgos asociados al uso no supervisado de herramientas de GenAI en la empresa:

Riesgospara la privacidad de los datos

A menos que exista un contrato formal de nivel empresarial, muchas plataformas de IA generativa se reservan el derecho a utilizar las consultas de los usuarios con fines de formación. Una vez introducidos los datos sensibles, las organizaciones pierden el control. ¿Cuál es el resultado? Un grave riesgo de exposición para los datos de los clientes, los registros de los empleados y los secretos comerciales: uncaso alarmante de IA en la sombra en acción.

Vulnerabilidadesen la seguridad de los datos

Las indicaciones relacionadas con la seguridad -como los resultados de las pruebas de penetración o las configuraciones de red- pueden convertirse en minas de oro para los ciberdelincuentes si se filtran a través de las plataformas GenAI. Esta información podría utilizarse como arma para lanzar ataques selectivos contra la infraestructura corporativa.

Violacionesdel cumplimiento normativo

Cargar datos sensibles en los LLM puede infringir una amplia gama de normativas sobre privacidad:

• GDPR - Cargar datos personales de ciudadanos de la UE sin salvaguardias puede acarrear multas significativas.

• HIPAA: compartir datos de pacientes a través de herramientas de IA podría infringir las leyes de protección de datos sanitarios de Estados Unidos.

• CCPA - La divulgación no autorizada de datos de residentes en California puede dar lugar a demandas y sanciones.

• Divulgación de secretos comerciales - Una vez expuestos a través de GenAI, los secretos comerciales pueden perder totalmente la protección legal.

Dañosa la reputación

Una sola violación de datos inducida por la IA puede devastar la reputación de una marca. Con un escrutinio público cada vez mayor, las consecuencias del uso de herramientas de IA no verificadas pueden provocar un daño duradero a la reputación y un fuerte deterioro de la confianza de los clientes.

Riesgo de entrada: resultadosde IA inexactos o engañosos

La amenaza no sólo se refiere a los datos que salen de su organización, sino también a los datos erróneos que entran. Los modelos de IA a menudo "alucinan", generando respuestas inexactas que pueden corromper los procesos de toma de decisiones o conducir a incumplimientos normativos cuando se confía ciegamente en ellos.

Cómo pueden las empresas minimizar los riesgosderivados de la IA

Para seguir siendo innovadoras y cumplir las normativas, las empresas deben adoptar una estrategia de varios nivelesbasada en la gobernanza de la IA, la aplicación de políticas de seguridad y la concienciación de los empleados.

1. Forme a sus equipos

Eduque a los empleados y consultores sobre los riesgos de las plataformas GenAI. Establezca una cultura de responsabilidad compartida y proporcione orientaciones claras sobre:

• Por qué es peligrosointroducir datos sensibles

• Cómo formular indicacionesseguras y anónimas

• Consecuencias jurídicas y para la reputación del usoinadecuado de la IA

2. Supervisar el acceso a los archivos y su uso

Implemente sólidos mecanismos de control de acceso y supervisión en tiempo real:

• Restringir el acceso en función de los roles de usuario (RBAC)

• Detectar y señalar actividades inusuales relacionadas con archivos o sistemassensibles

• Aplicar una gestión granular de permisos en todos los puntos finales y entornos en la nube

3. Invertir en herramientasde nivel empresarial

Sustituya las herramientas GenAI gratuitas y no verificadas por alternativas seguras y conformes:

• Software deprevención de pérdida de datos (DLP ) para evitar cargas no autorizadas.

• Herramientas de IA con controles de nivel empresarial y certificaciones de conformidad.

• Sistemasde gestión de derechos digitales (DRM ) para permitir la colaboración sin perder el control de los contenidos confidenciales

4. Aprobar y aplicar herramientasseguras

Proporcione a los equipos plataformas de IA seguras y aprobadas por la empresa:

• Fáciles de usar y accesibles

• Actualizadas continuamente para cumplir las normas de seguridaden evolución

• Diseñado para ajustarse a la arquitectura de confianza cero y a los marcosde cumplimiento de la normativa.

CyberGrant: su socio estratégico en la gobernanzade la IA

Con sede en Menlo Park, California, CyberGrant Inc. ofrece soluciones de vanguardia que permiten a las empresas proteger los datos, evitar la filtración y reforzar el cumplimiento normativo.

Una de las herramientas más potentes de nuestra pila es FileGrant Enterprise, creadapara satisfacer las necesidades de las empresas que buscan contener la amenaza de fuga de datos de IA al tiempo que mantienen una eficiencia operativa total.

¿Por qué FileGrant Enterprise?

Así es como FileGrant Enterprise ayuda a las organizaciones a recuperar el control:

• AI Data Scraping Block - Evita que la IA generativa como Copilot o ChatGPT acceda a archivos protegidos.

• Cifrado AES-256 - Cifrado de nivel empresarial y a prueba de cuántica en reposo y en tránsito

• Protección sin conexión: los archivos permanecen cifrados incluso sin conexión a Internet.

• Capas de PDF seguras: previsualizaciones cifradas visibles en lectores de PDF estándar

• Protección basada en API: cifrado rápido de archivos con una simple llamada a la API

• Supervisión de actividad y RBAC - Registros detallados y controles de acceso basados en funciones

• Arquitectura preparada para el cumplimiento de normativas: simplifica la adaptación a GDPR, DORA, HIPAA y NIS2

Conclusión

El auge de la IA generativa conlleva tanto eficiencias sin precedentes como riesgos significativos. A medida que aumente el uso de los LLM, también lo harán los retos en torno a la privacidad, la seguridad y la gobernanza delos datos.

Por eso, las empresas con visión de futuro están implementando programas de formación de empleados, supervisión en tiempo real y controles de IA de nivel empresarial como FileGrant Enterprise.

En la economía digital actual, implementar una solución como FileGrant no es solo una decisión inteligente, es un imperativo estratégico para garantizar la resistencia, el cumplimiento y la confianza.

Descubra cómo FileGrant Enterprise puede ayudarle a mantenerse seguro y en cumplimiento. Póngase en contacto con CyberGrant hoy mismo.