El Informe Internacional de Seguridad de IA 2025 destaca que no estamos adecuadamente preparados para los riesgos que representan los sistemas de IA de propósito general. A medida que avanzan las capacidades de la IA, la brecha entre lo que puede hacer y nuestra capacidad para gobernarlo de manera segura se amplía.
Este artículo desmitifica las funciones separadas pero interconectadas de la gobernanza de IA y la seguridad de la información (InfoSec), destacando la necesidad de ambos para desarrollar una estrategia de IA responsable. Al reconocer sus misiones distintas y unificar las estrategias, las organizaciones pueden gestionar todos los riesgos de manera efectiva.
En estos tiempos emocionantes para la inteligencia artificial, las empresas están integrando capacidades de IA con datos empresariales para mejorar los resultados. Sin embargo, a medida que se incorpora la IA en los sistemas, también se convierten en objetivos más atractivos para los ciberdelincuentes, lo que requiere una evaluación cuidadosa de las amenazas y vulnerabilidades.
En la era de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías en la nube, las organizaciones están adoptando soluciones de gestión de postura de seguridad de IA (AI-SPM) para proteger datos sensibles y asegurar el cumplimiento normativo. Al evaluar estas soluciones, es crucial formular preguntas sobre la visibilidad, el control, la identificación de riesgos específicos de IA, y la alineación con los requisitos de cumplimiento regulatorio.
La ciberseguridad ha evolucionado tradicionalmente a través de pasos firmes y deliberados, pero la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están alterando este equilibrio. Con el aumento de la IA generativa y la IA agente, las organizaciones deben repensar sus defensas cibernéticas y adoptar la IA como un multiplicador de fuerza en la protección contra amenazas inteligentes.
La seguridad de los modelos de lenguaje grande (LLM) es crucial para garantizar que estas potentes herramientas se utilicen de manera responsable y ética. Este artículo explora conceptos clave sobre la seguridad de LLM, incluyendo las guardrails y los riesgos asociados con su implementación.
La seguridad de la IA generativa requiere una sólida gobernanza desde la alta dirección para mitigar riesgos como violaciones de datos y fallas de cumplimiento. Las mejores prácticas incluyen la supervisión continua de las herramientas de IA, la aplicación de controles de acceso y la adaptación de políticas según los riesgos emergentes.
La creciente importancia de la inteligencia artificial en los entornos empresariales ha aumentado la urgencia para que los Directores de Seguridad de la Información (CISOs) impulsen una gobernanza efectiva de la IA. Encontrar un equilibrio entre la seguridad y la velocidad es crítico en la era de la IA, ya que esta tecnología representa tanto la mayor oportunidad como el mayor riesgo que enfrentan las empresas.
LG Electronics ha firmado un acuerdo de colaboración con el Instituto de Investigación de Seguridad de IA para abordar la regulación global de la inteligencia artificial. El objetivo es desarrollar tecnologías de IA más seguras y éticas, enfatizando la importancia de una IA responsable.
La rápida integración de la inteligencia artificial en los entornos empresariales ha dado lugar a un fenómeno preocupante conocido como «shadow AI», que se refiere al uso no autorizado de herramientas de IA por parte de empleados sin la supervisión de los departamentos de TI. Según un reciente informe de Komprise, el 90% de los líderes de TI expresan preocupación por la infiltración de shadow AI en sus sistemas, lo que puede resultar en pérdidas financieras y violaciones de cumplimiento.