Sin una gobernanza de seguridad estricta, la IA podría convertirse en un pasivo
En los últimos 20 años, la manufactura se ha convertido en una industria cada vez más intensiva en datos, generando 1,812 petabytes (PB) de datos anualmente. Este crecimiento ha superado a otros sectores de «big data» como finanzas, comercio minorista y comunicaciones.
La aceleración de los sistemas digitales y el equipo conectado a IoT ha brindado a los fabricantes una mayor visibilidad sobre las operaciones, la cadena de suministro y los ciclos de producción.
Con el aumento de la generación de datos, la IA juega un papel cada vez más importante en la ingestión y decodificación de información, permitiendo a las empresas optimizar procesos y abordar desafíos que antes estaban fuera de su alcance. No es sorprendente que el 93% de los fabricantes consideren que la IA es esencial para el progreso, según un estudio de Deloitte.
Los fabricantes han utilizado durante mucho tiempo el aprendizaje automático para la automatización de fábricas, la gestión de pedidos y la programación de la producción. Aplicaciones más avanzadas como la predicción y la generación se han expandido hacia la logística de la cadena de suministro, el control de calidad y el mantenimiento proactivo.
Las herramientas impulsadas por IA ayudan a reducir el tiempo de inactividad, detectar defectos y mejorar la previsión de la demanda, lo que permite operaciones más ágiles y eficientes. Con el alto volumen de datos que fluye a través de los ecosistemas de manufactura, la IA se convierte en una poderosa adición a las herramientas de los fabricantes para entender patrones y responder a desafíos en tiempo real.
A pesar de las ventajas significativas que ha demostrado ofrecer la IA, la adopción acelerada ha introducido una serie de nuevos riesgos de seguridad y cumplimiento.
En algunos casos, los fabricantes integran y orquestan la IA sin una supervisión completa de todas las vulnerabilidades potenciales, dejándolos expuestos a sanciones regulatorias, amenazas cibernéticas y costosos interrupciones operativas.
Sin una gobernanza estructurada, la IA puede convertirse fácilmente en un pasivo más que en un activo. A medida que la IA continúa moldeando la industria, los fabricantes deben equilibrar la innovación con la gestión de riesgos para sentar las bases del éxito a largo plazo.
Cuatro tácticas para un enfoque proactivo
Para mitigar eficazmente los riesgos de regulación, seguridad y precisión en las herramientas impulsadas por IA, las organizaciones deben considerar cómo emplear un enfoque de gobernanza estructurado y completo. Estas estrategias posicionan a los fabricantes para proteger sus inversiones en IA y prepararlos para el éxito.
Gestión de riesgos integrada
Los fabricantes con herramientas impulsadas por IA que abarcan múltiples departamentos necesitan una visión completa de los riesgos potenciales. Un sistema de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) holístico proporciona una supervisión completa de toda la operación. Una fuente centralizada de información sobre riesgos relacionados con la IA a través de todos los casos de uso permite un seguimiento de riesgos consistente, la aplicación de políticas y controles estandarizados.
La documentación diligente y cuidadosa, que incluye el reporte de fuentes de datos, procesos de entrenamiento y mejora de modelos, resultados de evaluaciones y cualquier cambio realizado en el sistema de IA con el tiempo, es un paso vital para demostrar el cumplimiento regulatorio (por ejemplo, GDPR, CCPA) y la responsabilidad interna.
Los planes de respuesta a incidentes deben determinar el plan de acción para la identificación, exterminación, recuperación y análisis. También necesitan abordar políticas y directrices para ciberataques impulsados por IA, que difieren de las brechas de seguridad tradicionales.
Los marcos de evaluación de riesgos localizan posibles vulnerabilidades antes de la implementación, examinando la calidad de los datos, brechas hostiles, consecuencias inesperadas y sesgo del modelo.
Seguimiento de cumplimiento en tiempo real
A medida que las regulaciones continúan cambiando, el seguimiento y reporte automatizados de cumplimiento son cruciales para proteger a las empresas de consecuencias legales y financieras.
Las herramientas de cumplimiento automatizadas pueden generar informes de adherencia regulatoria completos con visibilidad total sobre el estado de cumplimiento y buscar posibles omisiones.
Antes de que los riesgos se conviertan en violaciones, el reporte de cumplimiento automatizado notifica inmediatamente a todas las partes interesadas para permitir una mejor toma de decisiones.
Integrar este enfoque proactivo es esencial para que las herramientas impulsadas por IA funcionen como están diseñadas. Al establecer límites adecuados, los fabricantes pueden prevenir interrupciones y construir confianza.
Validación de datos
Un examen cuidadoso es crucial para establecer estándares para la integridad de los datos y mantener la equidad, el sesgo y el cumplimiento regulatorio. Las “cajas negras” de la IA pueden navegarse de manera más transparente al adherirse a las mejores prácticas para realizar auditorías en modelos de IA. La revisión y confirmación constantes certifican la fiabilidad de la IA y previenen que la herramienta se convierta en una fuente de decisiones erróneas.
Las pruebas del mundo real pueden utilizarse para evaluar sistemas de IA y detectar errores y sesgos.
Para reflejar el estado actual de la industria, los conjuntos de datos de entrenamiento deben actualizarse continuamente.
Los bucles de retroalimentación pueden implementarse para verificar la precisión de las decisiones de IA con expertos humanos.
Priorizando la seguridad
A medida que los fabricantes confían más en herramientas impulsadas por IA, la seguridad debe establecerse desde el principio. Al procesar una gran cantidad de datos sensibles, los sistemas de IA se convierten en objetivos principales para ciberataques que manipulan algoritmos o extraen información valiosa.
Esto significa que los fabricantes están mejor servidos al establecer una cultura de ciberseguridad desde el inicio de la implementación de herramientas de IA: la integridad de sus datos depende de ello.
Esta mentalidad proactiva detiene los ataques de seguridad en la puerta a través de procesos de protección embebidos, establecidos directamente en el desarrollo y lanzamiento de la IA, en lugar de priorizar la funcionalidad y dejar la seguridad de lado.
Para detener el acceso no autorizado, los fabricantes necesitan cifrar los datos producidos por las herramientas de IA, implementar autenticación multifactor y crear salvaguardias personalizadas para garantizar la seguridad y el cumplimiento regulatorio.
La ventaja competitiva de la gestión de riesgos de IA
A medida que el papel de la IA en la manufactura continúa creciendo y evolucionando, también lo hacen los riesgos para la privacidad de los datos y el cumplimiento regulatorio. Para gestionar y mitigar eficazmente estos riesgos y aprovechar al máximo el potencial de la IA, los fabricantes deben considerar fuertemente la implementación proactiva de la gobernanza de IA dentro de un sistema GRC centralizado.
Esto les permite obtener una ventaja competitiva al establecer fiabilidad, cumplimiento y seguridad en todas las ramas de las operaciones de manufactura habilitadas por tecnología.
Al no adoptar un enfoque proactivo para el riesgo empresarial, las herramientas de IA pueden socavar la postura de seguridad de una organización, abrir la puerta a costosas consecuencias de cumplimiento y convertirse en objetivos de ciberataques. Los fabricantes que integren los protocolos y procedimientos adecuados de gestión de riesgos en sus estrategias de IA estarán mejor posicionados para el éxito a largo plazo.
