Cómo navegar la soberanía de datos para el cumplimiento de la IA
Las empresas globales han pasado una década migrando sus arquitecturas a la nube para obtener agilidad y escalabilidad. Ahora, muchas están incorporando intencionadamente restricciones en esa misma arquitectura para cumplir con los requisitos de soberanía de datos. Pero, ¿qué es la soberanía de datos? ¿Y por qué es tan crítica para el cumplimiento de la IA?
La residencia de datos solía ser un simple requisito para TI, principalmente para establecer el cumplimiento de regulaciones de privacidad de datos, como el GDPR de la Unión Europea, que se aplicaba en jurisdicciones específicas. La residencia de datos es un concepto simple: se refiere a la ubicación física donde se almacena la información.
Sin embargo, la soberanía de datos implica más que identificar dónde residen los datos. También se refiere a quién tiene la autoridad legal y el control práctico sobre los datos, independientemente de dónde se encuentren. La residencia de datos pregunta: «¿Dónde están los servidores?» La soberanía de datos pregunta: «¿Qué leyes se aplican a estos datos?» y «¿Quién tiene las llaves?»
Complejidades de la soberanía de datos para la IA
La soberanía de datos para la IA trae consigo sus propias complejidades. La IA no solo almacena datos como una base de datos o los analiza como un sistema de inteligencia empresarial (BI). La IA consume datos para el entrenamiento y toma acciones basadas en ellos, por lo que la soberanía de datos para la IA debe abarcar dónde se entrena el modelo, dónde ocurre la inferencia y quién controla las llaves de cifrado durante todo el proceso.
Ahora es una prioridad en la sala de juntas, la soberanía de datos para la IA no solo da forma al almacenamiento, sino también a qué capacidades de IA puede implementar una empresa en qué mercados. Dado el reciente aumento en los sistemas de IA entre las empresas, muchas de las cuales son globales, las empresas están comenzando a navegar la nube soberana para sus sistemas de IA, implementando opciones de infraestructura diseñadas con la soberanía de datos en mente.
Factores que impulsan la soberanía de datos de IA
A pesar de las ventajas de la computación en la nube, puede parecer extraño que las organizaciones busquen limitar la interoperabilidad y agilidad de los datos, pero hay buenas razones para hacerlo. Tres factores están aumentando la necesidad de soberanía de datos de IA:
- Presión regulatoria. El GDPR, la CCPA de California, reglas específicas de la industria como HIPAA y muchas otras regulaciones de datos en todo el mundo ahora se aplican al entrenamiento e inferencia de modelos de IA además del almacenamiento de datos.
- Fragmentación geopolítica. Algunos países requieren que categorías de datos considerados relevantes para la seguridad nacional permanezcan dentro de las fronteras nacionales. Otros examinan las transferencias de datos o modelos a ciertos países, dependiendo del riesgo geopolítico o las leyes de protección de datos.
- Proveedores de modelos de terceros. Las tecnologías como BI o análisis predictivo se construyeron sobre modelos de los datos de una organización, utilizando técnicas de almacenamiento de datos para BI o modelos estadísticos para la predicción. Sin embargo, con la IA, a menudo es el servicio de IA basado en la nube del proveedor quien entrena los modelos. Por lo tanto, hay una creciente preocupación de que los patrones derivados de datos personales o propietarios puedan persistir en los modelos de IA de maneras que las empresas no pueden detectar o eliminar fácilmente.
Componentes clave de la soberanía de datos de IA
Para abordar las preocupaciones de cumplimiento, una estrategia viable para la soberanía de datos de IA debe respaldar cinco capacidades de gobernanza:
- Residencia y localización de datos: abordan la ubicación física de los datos, ya sea en reposo o en tránsito. El cumplimiento a menudo requiere que ciertos tipos de datos nunca abandonen una jurisdicción específica.
- Entrenamiento del modelo y ubicación de la inferencia: extienden el concepto de residencia de datos a la computación. Almacenar datos en el país ofrece una protección limitada si los trabajos de entrenamiento se ejecutan en servidores fuera del país.
- Controles de acceso a los datos: especifican quién puede consultar los datos, bajo qué condiciones y cómo auditar el acceso y uso.
- Cifrado y gestión de llaves: determinan quién gestiona las llaves criptográficas. Mantener su propia arquitectura de llaves otorga a la empresa control sobre sus datos cifrados, lo que significa que el proveedor de la nube no puede descifrarlos, incluso si un tribunal o gobierno lo exige.
- Auditabilidad y transparencia: requieren documentación de la procedencia de los datos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Los reguladores esperan cada vez más que las organizaciones demuestren el cumplimiento, no solo lo afirmen. Los registros detallados de los datos de entrenamiento y las inferencias se convierten en evidencia en las auditorías.
El paisaje de la nube soberana
Con la creciente demanda de soberanía de datos en la IA, las empresas están adoptando diversos enfoques para garantizar el cumplimiento. Aunque no hay un enfoque único que cubra todas las preocupaciones, emergen algunos patrones amplios que las empresas pueden evaluar:
La mayoría de las empresas deberían adoptar estrategias híbridas para la soberanía de datos de IA, alineando su arquitectura con el perfil de sensibilidad y regulación de cada carga de trabajo. La premisa es sencilla: no todos los datos llevan los mismos riesgos ni están regulados con el mismo nivel de rigor, por lo que no todos tienen que ser manejados de la misma manera.
Una empresa podría mantener algunos datos estrictamente en las instalaciones, a menudo información de identificación personal o datos relacionados con propiedad intelectual corporativa. Pero podría tener una gran cantidad de datos menos sensibles, como documentación, contenido de marketing público o datos licenciados de proveedores externos. Pueden almacenar datos menos sensibles en la nube y usarlos para diversas tareas, como entrenar modelos de lenguaje grandes.
Implicaciones en el ciclo de vida de la IA
Si bien la soberanía de datos es cada vez más innegociable para los sistemas de IA, también conlleva implicaciones y desafíos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Por ejemplo, trabajar con conjuntos de datos restringidos durante el entrenamiento puede complicar el desarrollo del modelo. Si los datos no pueden salir de una jurisdicción específica, como California o Europa, ¿cómo puede una empresa internacional entrenar un modelo que represente su negocio a nivel global?
El aprendizaje federado ofrece una respuesta. Los modelos aprenden de fuentes descentralizadas sin que los datos en bruto abandonen nunca los sistemas locales. Un sistema local entrena una copia del modelo con sus propios datos y produce un conjunto de parámetros actualizado. Son esos parámetros, no los datos subyacentes, los que se mueven a un servidor central de coordinación donde se agrega un modelo global. Este enfoque puede requerir varios ciclos para crear un modelo convergente.
Otra implicación que las empresas deben considerar es la documentación, ya que los auditores preguntarán de dónde provienen los datos y cómo cambiaron en el camino. La documentación debe responder ambas preguntas.
La dependencia de modelos de terceros, especialmente aquellos alojados en la nube, también agrega riesgo de datos. Las cláusulas contractuales de «no entrenar» prohíben a un proveedor usar datos de clientes para el entrenamiento. Estas cláusulas pueden proporcionar protección legal, pero algunas jurisdicciones no las reconocen. Los controles técnicos de nivel empresarial ofrecen una restricción más certera.
Por último, en el contexto de la IA, la salida de IA generativa o las acciones de sistemas agentes pueden revelar patrones aprendidos de datos regulados, incluso si los datos en sí no se reproducen. Como resultado, los reguladores están imponiendo cada vez más requisitos sobre los materiales generados por IA.
Arquitectura de sistemas de IA soberanos en datos
La complejidad potencial de la nube soberana para la IA puede parecer abrumadora. Pero algunos pasos prácticos pueden guiar la implementación:
- Comenzar con la clasificación. Conocer qué datos caen bajo los requisitos de soberanía antes de seleccionar la infraestructura.
- Ajustar la arquitectura al nivel de riesgo. No todas las cargas de trabajo exigen control máximo. Primero, equilibrar la soberanía con los requisitos regulatorios. Luego, sopesar eso frente a la escalabilidad, el rendimiento y el costo.
- Incorporar la gobernanza desde el principio. A medida que la adopción de IA se expande y escala, los pipelines conscientes de la política y las reglas de gobernanza legibles por máquinas pueden reducir la fricción. Es mucho más fácil diseñar la gobernanza desde el principio que adaptarla a una arquitectura desplegada.
- Diseñar para la adaptabilidad. Las regulaciones están evolucionando y probablemente se volverán más exigentes. Una arquitectura construida solo con miras a las reglas actuales requerirá costosas reestructuraciones.
En este entorno, la nube soberana es una fuente de confianza. Los clientes y socios necesitan la confianza de que sus datos están seguros y que los detalles sensibles no se filtran en modelos de IA no gestionados. Las organizaciones que pueden demostrar ambas cosas obtienen una ventaja valiosa.
