Construyendo IA Confiable: Estrategias Proactivas para el Cumplimiento y la Gestión de Riesgos

¿Cuáles son las principales estrategias para evitar fallos de cumplimiento durante todo el ciclo de vida de la IA?

Para evitar fallos de cumplimiento en los sistemas de IA, los constructores y usuarios deben implementar proactivamente estrategias técnicas y orientadas a las políticas a lo largo del ciclo de vida de la IA. Estas estrategias, inspiradas en fracasos pasados ​​y co-creadas con expertos, tienen como objetivo reducir los fracasos institucionales, procesales y de rendimiento.

Áreas clave de enfoque

Aquí hay una mirada a algunas áreas clave para abordar, enmarcadas como pasos prácticos para equipos legales, tecnológicos y de cumplimiento:

• Recopilación y preprocesamiento de datos:
  • Gobernanza de datos: Asegurar que la recopilación, el procesamiento y el mantenimiento de datos cumplan con las bases legales y las regulaciones de privacidad. Obtener el consentimiento explícito del usuario con mecanismos de retirada.
  • Tecnologías de mejora de la privacidad (PET): Implementar privacidad diferencial y cifrado homomórfico durante el preprocesamiento para proteger datos confidenciales como información de identificación personal (PII).
  • Tarjetas de datos: Publicar «tarjetas de datos» que documenten las fuentes de datos, las medidas de privacidad y los pasos de preprocesamiento.
  • Detección de sesgos: Utilizar herramientas automatizadas para identificar desequilibrios del conjunto de datos relacionados con raza, género, etc. Asegurar la exactitud de los datos para evitar imprecisiones.
• Arquitectura del modelo:
  • Equipo de cumplimiento interfuncional Establecer un equipo que incluya miembros de los equipos legal, de producto, de ingeniería, de ciberseguridad, de ética y de auditoría para armonizar las prácticas, establecer estrategias entre etapas y abordar los riesgos.
  • Programa de seguridad: Diseñar e implementar controles de seguridad física y ciberseguridad, limitando el acceso al sistema al personal autorizado bajo una cuidadosa supervisión.
  • Explicabilidad por diseño: Documentar las características que explican las salidas del modelo para ayudar a los desarrolladores a comprender el modelo.
  • Modelado de amenazas: Simular ataques adversarios para probar la solidez, especialmente en aplicaciones de alto riesgo.
  • Detección de anomalías: Incorporar mecanismos de monitoreo continuo para la identificación en tiempo real de actividades inusuales o maliciosas.
  • Tarjetas de modelo: Crear y mantener tarjetas de modelo detalladas, que documenten la arquitectura, las métricas de rendimiento, las medidas de seguridad y las pruebas de solidez, junto con los usos previstos y fuera del alcance.
• Entrenamiento y evaluación del modelo:
  • Puntos de referencia de seguridad de la IA: Implementar puntos de referencia obligatorios para modelos de capacidad excepcional, contextualizándolos en función del uso previsto y las poblaciones afectadas.
  • Evaluación comparativa de categorías de peligro: Evaluar comparativamente las categorías de peligro (discurso de odio, CSAM) para guiar los datos de entrenamiento y la generación de indicaciones.
  • Pautas de evaluación de modelos: Elaborar criterios de evaluación que incluyan la transparencia algorítmica, la documentación de los conjuntos de datos de entrenamiento, las opciones de algoritmos y las métricas de rendimiento.
  • Mitigación del sobreajuste: Protegerse contra el sobreajuste utilizando datos fuera de distribución (OOD) para entrenar mejor a los modelos para que manejen indicaciones no vistas.
  • Procedencia de los datos: Incorporar funciones de procedencia del contenido, como marcas de agua, para verificar la autenticidad e integridad del contenido generado.
  • Programas de recompensas por errores: Crear programas para incentivar la identificación y el informe de debilidades previamente desconocidas.
  • Tecnologías que preservan la privacidad: Implementar tecnologías que preservan la privacidad para minimizar el peligro de la exposición de datos.
  • Monitoreo de sesgos: Monitorear los sesgos a través de técnicas como la eliminación de sesgos adversarios. Considerar conjuntos de datos basados ​​en métricas de equidad para mitigar el sesgo.
  • Canalizaciones de entrenamiento seguras: Entrenar modelos en un entorno seguro con control de acceso y medidas criptográficas para evitar la manipulación de datos.
• Implementación del modelo:
  • Informe de incidentes: Marco de informe y divulgación de incidentes que requiere que las brechas e incidentes del sistema de IA se documenten y rastreen.
  • Capacitación del personal: Implementar capacitación de cumplimiento específica para cada rol. Los miembros del personal también deben demostrar conocimientos sobre las funciones y limitaciones del sistema de IA, el uso previsto y el impacto potencial.
  • Plan de implementación: Un plan bien definido describe el inventario, el mantenimiento, las funciones, la línea de tiempo y las pruebas específicas del contexto del sistema de IA, informadas por el riesgo.
  • Medidas de transparencia: Documentar y publicar comparaciones de un nuevo modelo de IA con los modelos existentes.
  • Integración del sistema: Integrar modelos de IA en las arquitecturas técnicas existentes para promover la mejor integración, accesibilidad y experiencia del usuario.
• Aplicación del modelo:
  • Controles específicos de la aplicación: Crear un árbol de decisiones para los controles de seguridad. Tener en cuenta las herramientas de IA utilizadas interna y externamente.
  • Límites de tasa de consultas: Establecer límites en la cantidad de consultas que un usuario puede ingresar en un modelo de IA dentro de un período de tiempo específico.
  • Humano en el circuito: Implementar mecanismos de supervisión y control en aplicaciones de IA de alto riesgo. Esto también incluye los casos en que las capacidades de IA agentica tendrán un papel en las ventajas operativas.
• Interacción del usuario:
  • Consentimiento del usuario: Desarrollar políticas para garantizar que los usuarios sean informados antes de ser afectados por un sistema de IA.
  • Bucles de retroalimentación: Integrar mecanismos para que los usuarios proporcionen comentarios o impugnen las decisiones tomadas por el sistema de IA.
  • Educación del usuario: Implementar programas para educar a los usuarios finales sobre las limitaciones y el uso adecuado de un modelo de IA.
  • Opción de «exclusión»: Proporcionar medios explícitos para que los usuarios se «excluyan» de las decisiones automáticas de IA.
  • Marca de agua: Adoptar técnicas de marca de agua para identificar las salidas generadas por IA para conocimiento de los usuarios y las partes interesadas. Un paso preliminar para ayudar a los usuarios a distinguir entre el contenido producido tradicionalmente y el generado por IA.
• Monitoreo continuo y mantenimiento:
  • Revisiones de cumplimiento de la IA: Realizar revisiones periódicas de cumplimiento que garanticen la alineación de los modelos con las regulaciones y las políticas internas.
  • Intercambio responsable de información: Tener procesos claros para compartir de manera responsable información relacionada con la seguridad de la IA.
  • Transición y desmantelamiento del sistema: Adherirse a un plan de transición o desmantelamiento que cumpla con todas las leyes y regulaciones aplicables.
  • Revisiones de terceros: Integrar revisiones independientes periódicas para evaluar el modelo con respecto a las métricas de seguridad, protección y rendimiento.
  • Monitoreo de la deriva del modelo: Utilizar sistemas de monitoreo automatizados para rastrear el rendimiento del modelo para detectar la deriva del modelo o la deriva de los datos.
  • Pautas de terminación del modelo: Desarrollar protocolos de respuesta de emergencia que especifiquen bajo qué circunstancias se cerraría inmediatamente un sistema de IA.
  • Protocolo de monitoreo y registro: Asegurarse de que los sistemas de IA estén diseñados para registrar todas las operaciones y las actividades proporcionadas por la IA, con las partes interesadas relativas que acceden a esa información.

La implementación de todas las estrategias puede no ser factible. Los constructores y usuarios de IA deben considerar qué medidas son apropiadas para el contexto, el uso previsto, el potencial y el dominio de la aplicación.

¿Cómo pueden las prácticas sólidas de cumplimiento fomentar una ventaja competitiva y mejorar el rendimiento financiero?

El incumplimiento en el desarrollo y despliegue de la IA puede provocar daños a la reputación, pérdida de confianza pública y multas sustanciales. Sin embargo, un enfoque proactivo del cumplimiento puede acelerar y amplificar el valor derivado de las tecnologías de IA. Examinemos cómo las prácticas sólidas de cumplimiento se traducen en un retorno de la inversión tangible.

Reducción de la exposición al riesgo regulatorio

Con la rápida proliferación de las herramientas de IA, las industrias se enfrentan a un mayor escrutinio regulatorio. La implementación de medidas de seguridad, protección, privacidad, transparencia y lucha contra los sesgos, junto con un programa de cumplimiento, puede prevenir daños costosos, litigios y daños a la reputación. Por ejemplo, en diciembre de 2024, las multas del RGPD por sí solas alcanzaron los doscientos cincuenta millones de euros. Tenga en cuenta que regulaciones como el RGPD y la Ley de IA de la UE tienen alcance extraterritorial, lo que afecta a las empresas fuera de la UE que ofrecen productos o servicios dentro del mercado de la UE.

Ventaja competitiva

Un fuerte cumplimiento ofrece una ventaja competitiva. Según un informe reciente de Bain, las organizaciones que gestionan la IA de forma responsable duplicaron su impacto en las ganancias en comparación con aquellas que no lo hacen. Esto se debe a una mayor confianza del usuario y a la reducción de riesgos.

Acceso a la contratación pública

Las políticas de contratación del gobierno de los EE. UU. dan forma a los mercados. En 2023, EE. UU. invirtió más de $100 mil millones en TI, y el cumplimiento de los estándares de IA mejora la capacidad de una empresa para competir por estas oportunidades. Las características exigidas por la contratación pública, como el registro (como resultado de la Orden Ejecutiva 14028), a menudo se convierten en estándares de la industria. Dada la inversión del gobierno en IA, especialmente en modelos de vanguardia, es probable que se dé prioridad a las empresas con sólidos estándares de seguridad.

Reclutamiento y retención de talento

Las empresas que priorizan la IA responsable atraen a los mejores talentos que buscan lugares de trabajo comprometidos con la innovación ética. Un marco ético sólido mejora la moral y la lealtad de los empleados, creando un entorno donde los profesionales cualificados quieren contribuir y crecer.

Mayor valor de por vida

Invertir en IA responsable puede construir relaciones más sólidas con clientes, socios y empleados, lo que lleva a una mayor satisfacción y lealtad. Para los clientes, esto se traduce en un mayor valor de por vida, ya que es más probable que los clientes satisfechos regresen. Abordar de forma proactiva las preocupaciones de cumplimiento de la IA puede proteger la reputación de una organización a lo largo del tiempo. La resistencia al escrutinio y el mantenimiento de la confianza pública respaldan la rentabilidad a largo plazo.

Atractivo para los inversores

Es probable que las empresas que demuestran cumplimiento, especialmente en tecnologías emergentes como la IA, atraigan más inversiones. Un programa de cumplimiento riguroso señala un menor riesgo, lo que impulsa nuevas inversiones y sustenta a los inversores existentes.

¿Cuáles son los métodos principales para establecer un marco sólido de gestión de riesgos en el contexto del desarrollo y la implementación de la IA?

Construir un marco sólido de gestión de riesgos para la IA exige un enfoque multifacético que abarque consideraciones técnicas y políticas. La clave del éxito es reconocer que ninguna estrategia única puede eliminar todos los riesgos, especialmente dada la rápida evolución de las capacidades de la IA y la creatividad de los potenciales actores maliciosos.

Centrarse en las estrategias clave de mitigación de riesgos

Las organizaciones que desarrollan e implementan la IA deben priorizar estrategias específicas basadas en su contexto individual, considerando factores como el uso previsto, los niveles de riesgo y el dominio de aplicación (desde el entretenimiento hasta sectores críticos como la seguridad nacional y la atención médica). Estas son algunas de las estrategias centrales de mitigación:

• Equipo Interfuncional de Cumplimiento de la IA: Establezca un equipo con representantes de los departamentos legal, de producto, de ingeniería, de infraestructura de datos, de ciberseguridad, de ética y de auditoría interna para alinear las estrategias, armonizar las políticas y abordar los problemas de cumplimiento emergentes en todo el ciclo de vida de la IA.
• Programa de Seguridad: Diseñe e implemente controles de ciberseguridad y seguridad física para proteger los sistemas de IA y limitar el acceso al personal autorizado.
• Parámetros de seguridad de la IA: Establezca y haga cumplir los parámetros de seguridad obligatorios para los modelos de alto impacto, evaluándolos en múltiples ejes como la precisión, la equidad, el sesgo y la robustez.
• Notificación y divulgación de incidentes: Implemente un marco de notificación de incidentes para documentar y rastrear las infracciones del sistema de IA, incluido un proceso para escalar e informar sobre violaciones como el jailbreaking.
• Capacitación del personal: Implemente una capacitación obligatoria de cumplimiento específica para cada función para la cadena de suministro de IA, asegurando que todo el personal tenga un mínimo de conocimiento sobre la IA.

Salvaguardias técnicas

En el lado técnico, varias medidas pueden mejorar significativamente la gestión de riesgos:

• Transparencia de la fuente de datos: Publique «tarjetas de datos» que documenten las fuentes de datos del modelo, las medidas de privacidad y los pasos de preprocesamiento.
• Herramientas de detección de sesgos: Utilice herramientas automatizadas para escanear conjuntos de datos de capacitación en busca de desequilibrios en atributos como raza, género y edad.
• Explicabilidad por diseño: Documente e informe las características del modelo de IA que explican las salidas, incluida la influencia de conjuntos de datos de capacitación específicos.
• Modelado de amenazas: Simule ataques adversarios para probar y mejorar la robustez del modelo contra entradas maliciosas.
• Procedencia y marca de agua de los datos: Incorpore características de procedencia del contenido, como marcas de agua, para verificar el origen y la integridad del contenido generado.

Monitoreo continuo y protecciones al usuario

El marco debe extenderse a la fase de implementación y más allá con monitoreo, auditorías y protecciones al usuario regulares:

• Revisiones de cumplimiento de la IA: Realice auditorías periódicas para asegurar que los modelos se alinean con las regulaciones y políticas, documentando las actualizaciones en las tarjetas de modelo.
• Revisiones de terceros: Integre revisiones independientes de los modelos, evaluando la seguridad, la protección y las métricas de calidad del rendimiento.
• Monitoreo de la deriva del modelo: Monitoree el rendimiento a lo largo del tiempo para detectar y abordar la deriva del modelo o de los datos.
• Consentimiento del usuario: Desarrolle políticas que garanticen que los usuarios estén informados antes de que la IA tome decisiones, proporcionando explicaciones y procesos de apelación para las decisiones de alto impacto.
• Bucles de retroalimentación del usuario: Integre mecanismos para que los usuarios proporcionen retroalimentación y impugnen las decisiones tomadas por el sistema de IA, para proteger la autonomía del usuario y promover un compromiso ético.

Implementar estas estrategias no se trata solo de mitigar riesgos; se trata de establecer confianza, asegurar el talento y obtener una ventaja competitiva en el panorama de la IA en evolución. El incumplimiento puede resultar en daños a la reputación, sanciones financieras y pérdida de la confianza de las partes interesadas.

ROI de las prácticas sólidas de cumplimiento

Una práctica sólida de cumplimiento, sin embargo, no es simplemente una mitigación de riesgos, sino que también trae retornos de la inversión.

• Reducción de la exposición al riesgo regulatorio: La implementación proactiva de medidas de seguridad, protección, privacidad, transparencia y contra el sesgo puede prevenir daños inesperados y costosos.
• Ventaja competitiva: Las prácticas de cumplimiento sólidas proporcionan una ventaja competitiva tanto para los creadores de sistemas de IA como para las empresas que adoptan los sistemas debido a la seguridad que proporciona al usuario final.
• Capacidad para reclutar y retener talento: las organizaciones que priorizan las prácticas responsables de desarrollo e implementación de la IA tienen una ventaja para atraer a los mejores talentos que buscan cada vez más lugares de trabajo comprometidos con la innovación responsable.