Nueve Pasos para Lograr la Gobernanza de la IA
A medida que las organizaciones abrazan el potencial transformador de la inteligencia artificial (IA), se hace evidente que no se puede escalar la IA de manera segura sin una gobernanza adecuada.
La gobernanza de la IA no se trata solo de establecer límites sobre lo que pueden hacer los modelos. Es fundamental asegurar la integridad, responsabilidad y seguridad de los ecosistemas de datos que alimentan esos modelos. Sin embargo, muchas organizaciones carecen de esta capa fundamental, ya sea porque está ausente o subdesarrollada.
La IA no solo utiliza los datos de las organizaciones; los amplifica, a menudo de manera rápida y descontrolada. Sin controles sólidos, los sistemas de IA pueden generar una serie de riesgos, como la exposición de contenido sensible, la propagación de datos mal etiquetados o desactualizados, la creación de salidas que se convierten en nuevos vectores de riesgo y la violación de normativas como HIPAA, GDPR, PCI, entre otras.
Un Marco Práctico para la Gobernanza de la IA
El siguiente marco práctico de gobernanza de IA, compuesto por nueve puntos, ayudará a las organizaciones a identificar las herramientas necesarias para pasar de la teoría a la ejecución:
1. Descubrir y Clasificar
La gobernanza comienza con el conocimiento de los datos disponibles. Muchas organizaciones no pueden responder con confianza preguntas sobre dónde residen sus datos sensibles o qué datos críticos para el negocio se utilizan en los flujos de trabajo de IA.
Se debe buscar una plataforma de gobernanza de seguridad de datos que descubra y categorice de manera autónoma todos los tipos de datos, ya sean estructurados, no estructurados, en la nube o en local, sin requerir reglas o configuraciones manuales.
2. Aplicar Políticas de Gobernanza de Datos
Una vez clasificados, la gobernanza implica control. Esto incluye políticas sobre quién debería tener acceso, dónde deben residir los datos y cómo deberían compartirse, tanto interna como externamente.
3. Monitorear y Auditar el Uso de Datos
La gobernanza no es una tarea única. Requiere un monitoreo continuo de los flujos de datos, el comportamiento de acceso y los patrones de uso de la IA.
4. Establecer Responsabilidad y Roles
La gobernanza de la IA es interfuncional. Los equipos deben poder operacionalizar la responsabilidad a través de un tablero de riesgos de datos centralizado y sesiones de trabajo continuas con partes interesadas clave.
5. Implementar Prevención de Pérdida de Datos (DLP)
El mapeo de datos clasificados mejora los sistemas DLP de una organización. Las señales de clasificación de alta fidelidad ayudan a reducir falsos positivos y enriquecen las alertas.
6. Asegurar el Cumplimiento Regulatorio
Las organizaciones a menudo deben cumplir con múltiples regulaciones en constante evolución, lo que puede ser especialmente desafiante para las organizaciones globales.
7. Integrarse con Herramientas de Gobernanza de IA
Las herramientas como Microsoft 365 Copilot y SharePoint son vitales, ya que donde reside el contenido generado o accesado por IA, se necesita una herramienta que escanee y clasifique ese contenido.
8. Capacitar y Educar a los Equipos
La gobernanza de la IA no es solo una plataforma; es una práctica. La capacitación continua es crítica para una gobernanza efectiva.
9. Mejorar Continuamente
Las organizaciones deben asociarse con proveedores que no solo implementen soluciones, sino que también inviertan en la mejora continua de su tecnología y en sus clientes.
Reflexiones Finales
La IA no es solo otra iniciativa de TI; es una nueva capa operativa. Las organizaciones que no estaban preparadas para la última ola de transformación en la nube, ciertamente no estarán listas para la próxima ola de aceleración de la IA.
La buena noticia es que no es necesario comenzar desde cero. Si las organizaciones están listas para integrar la gobernanza de la IA en sus operaciones centrales, hay soluciones viables disponibles para ayudar a lograrlo.
