AI en la Manufactura: Equilibrando Beneficios y Riesgos con Seguridad y Cumplimiento
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la manufactura ha traído consigo una serie de beneficios significativos, así como también riesgos que deben ser gestionados con cuidado. A medida que más fabricantes adoptan esta tecnología, se hace evidente la necesidad de establecer medidas de seguridad y cumplimiento adecuadas para proteger sus operaciones.
Beneficios de la IA en la Manufactura
Según un informe reciente, el 66 por ciento de los fabricantes que integran IA en sus operaciones diarias reportan una creciente dependencia de esta tecnología. La integración de la IA ha permitido a las organizaciones experimentar un aumento en la innovación, ahorros de costos y productividad. Por ejemplo, los fabricantes están utilizando herramientas impulsadas por IA para realizar mantenimiento predictivo, monitorear cadenas de suministro en tiempo real y mejorar el control de calidad.
Un estudio de 2024 indica que el 72 por ciento de los fabricantes que utilizan estas técnicas han informado una disminución en los costos y una mejora en la eficiencia operativa. Sin embargo, la adopción rápida de la IA sin los adecuados guardrails puede volverse contraproducente y generar más problemas que beneficios.
Riesgos de la Adopción de IA
La carrera por modernizar las operaciones y mantenerse al día con la competencia puede llevar a las empresas a omitir la creación de un marco de gobernanza adecuado para su nueva tecnología. Aunque los ejecutivos están comenzando a planear la creación de marcos de gobernanza de IA, el 95 por ciento aún no ha implementado dichos marcos para mitigar riesgos.
La falta de atención a este paso crucial en la adopción de IA crea vulnerabilidades de seguridad que pueden deshacer cualquier avance logrado, invitando a retrocesos masivos que incluyen penalizaciones regulatorias, ciberataques y la interrupción de operaciones.
Navegando los Riesgos de Cumplimiento, Seguridad y Precisión
En medio de la actual crisis laboral en la industria, el aumento de la automatización ha generado preocupaciones sobre la disponibilidad de empleo. Investigaciones estiman que hasta 800 millones de personas podrían verse afectadas por la automatización de IA para 2030. Sin la supervisión humana adecuada, los riesgos potenciales derivados de la implementación de IA incluyen:
- Postura de Seguridad Debilitada: Los sistemas de IA utilizados en la manufactura son responsables de manejar grandes cantidades de datos confidenciales, como diseños de productos y logística de suministro. Estos modelos son vulnerables a ciberataques, donde actores maliciosos inyectan datos falsos y comprometen los procesos de toma de decisiones de los fabricantes.
- Decisiones Impedidas: Los modelos de IA pueden ser fácilmente engañados si los datos proporcionados son incompletos, sesgados o desactualizados. Esto puede llevar a resultados defectuosos, como el aumento de desperdicios y recuerdos de productos.
- Desalineación Regulatoria: A medida que más industrias adoptan la IA, están surgiendo regulaciones específicas de cumplimiento. La falta de cumplimiento con estas normas puede resultar en severas penalizaciones legales y restricciones operativas.
Enfoques Proactivos para Mitigar Riesgos de IA
Las organizaciones deben adoptar un enfoque de gobernanza proactiva para mitigar los riesgos de IA. Esto se logra mejor mediante la implementación de políticas para el desarrollo y gestión de herramientas impulsadas por IA, el monitoreo de su implementación y la integración de medidas de seguridad y cumplimiento.
Gestión de Riesgos Centralizada
Un sistema centralizado de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) proporciona a los fabricantes una visión integral de los riesgos potenciales en todos los departamentos. Este marco permite el seguimiento consistente y la aplicación de controles estandarizados.
Monitoreo de Cumplimiento Automatizado
Los estándares de cumplimiento regulatorio requieren monitoreo y reportes en tiempo real. Las herramientas de cumplimiento automatizado permiten a las organizaciones evaluar su estado de cumplimiento y notificar a los ejecutivos sobre riesgos potenciales.
Validación de Datos y Auditoría de Modelos Continuas
Los sistemas de IA requieren grandes cantidades de datos para aprender. Es crucial realizar auditorías constantes para asegurar la privacidad y la integridad de los datos, así como el cumplimiento de requisitos regulatorios.
Despliegue de IA con Enfoque en Ciberseguridad
Los sistemas de IA procesan datos sensibles, convirtiéndose en un objetivo valioso para los cibercriminales. Las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo en ciberseguridad al implementar la IA.
Sin un enfoque proactivo, los fabricantes exponen sus operaciones a amenazas de seguridad significativas y violaciones de cumplimiento costosas que pueden socavar cualquier innovación o eficiencia que las herramientas impulsadas por IA esperen aportar. Estableciendo marcos de gobernanza de IA dentro de un sistema GRC centralizado, los fabricantes pueden lograr una modernización confiable, conforme y segura de sus cadenas de suministro, manteniendo así su competitividad en una industria en rápida evolución.
