Más allá de las alucinaciones: Cómo mitigar los principales riesgos de la IA generativa
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) está revolucionando el panorama empresarial, aprovechando años de progreso en la adopción de datos y IA. Su potencial para impulsar la ventaja competitiva y fomentar el crecimiento es innegable. Sin embargo, capitalizar sus beneficios requiere que las organizaciones comprendan y mitiguen sus riesgos únicos, particularmente en la gestión de datos y la evaluación de la preparación organizacional.
Utilizarla de manera segura requiere que se comprenda no solo los riesgos y la calidad de los datos organizacionales específicos para la implementación de la IA generativa, sino también cómo gestionar dichos datos. Para desplegar la IA generativa de forma segura y efectiva, las empresas deben abordar los riesgos en cuatro áreas clave.
1. El elemento humano
A diferencia de la IA tradicional, donde el desarrollo y la implementación estaban limitados en gran medida a equipos especializados, la IA generativa alcanza diversas funciones y unidades de negocio. Este uso generalizado aumenta el riesgo de que los empleados malinterpreten o dependan en exceso de los resultados de la IA generativa. Sin un entendimiento adecuado, los equipos pueden confiar en los resultados como infalibles, especialmente en contextos críticos para la toma de decisiones, lo que podría llevar a daños financieros o reputacionales a la organización.
2. Seguridad y calidad de los datos
Gestionar la seguridad de los datos y la calidad de los datos es un desafío crítico al usar la IA generativa. Mientras que es sencillo para las organizaciones desarrollar políticas que prevengan el uso de información confidencial o datos de identificación personal (PII) por un modelo de IA generativa, la aplicación técnica de estas reglas es mucho más compleja. La razón principal es la proliferación de soluciones de consumo con capacidades de multi-modalidad, lo que aumenta el riesgo de que los empleados expongan inadvertidamente datos confidenciales a proveedores externos.
Además, la adopción popular de arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) podría crear vulnerabilidades si las fuentes de datos no están adecuadamente aseguradas. La mala gestión de estos aspectos no solo abre la puerta a violaciones regulatorias; también arriesga la exposición no intencionada de datos, tanto interna como externamente.
3. Ampliación de la huella tecnológica
Para utilizar la IA generativa, muchas organizaciones deben ampliar su stack tecnológico, ya sea en las instalaciones o en la nube. Esta rápida expansión introduce riesgos operacionales, incluyendo brechas de integración entre nuevas herramientas y sistemas existentes, así como una mayor complejidad en la huella tecnológica. Además de los riesgos de divulgación de datos, es importante prestar especial atención a los riesgos asociados con la integración de herramientas de terceros y asegurar la seguridad de las API.
4. La naturaleza de la tecnología
Los modelos de IA generativa, que operan de manera probabilística en lugar de determinista, introducen otra capa de complejidad. Estos modelos están pre-entrenados para un propósito específico, y determinar si un modelo es adecuado para el propósito demanda un análisis cuidadoso.
Un riguroso proceso de evaluación es esencial. Las empresas deben evaluar la aplicación prevista de cada modelo, sus limitaciones y salvaguardias para asegurar la compatibilidad con sus requisitos operacionales y estándares éticos. Este proceso no solo mitiga riesgos, sino que también asegura que la tecnología se utilice de manera responsable y efectiva.
Equilibrando innovación y riesgo
A pesar de estos riesgos, evitar la IA generativa no es la solución. La tecnología ofrece oportunidades incomparables para aumentar la eficiencia y la innovación, pero sus rápidos desarrollos también traen amenazas en evolución. ¿Cómo pueden las organizaciones nuevas en IA generativa abordar su implementación de manera sabia?
1. Adaptar marcos de riesgo existentes
La mayoría de las organizaciones ya tienen procesos establecidos para gestionar riesgos tecnológicos. El desafío radica en adaptar estos marcos para acomodar la IA generativa. Para una implementación a pequeña escala, puede ser suficiente una modesta expansión de su enfoque de gestión de riesgos tecnológicos. Sin embargo, la adopción más amplia de la IA generativa podría requerir el establecimiento de comités de dirección específicos de IA para abordar la estrategia y los riesgos específicos del uso de la IA en la organización.
2. Establecer directrices éticas
Directrices éticas claras deben regir el uso de la IA generativa, incluyendo casos de uso prohibidos fuera del apetito de la organización y categorías de riesgo predefinidas. Esta orientación proporciona claridad para las funciones comerciales que buscan innovación y ayuda a las funciones de riesgo y auditoría a establecer expectativas de control. La transparencia y la confianza son fundamentales a medida que el papel de la IA se multiplica. Esto implica entender las obligaciones regulatorias y de cumplimiento, elevar los procesos de gobernanza, reunir partes interesadas interfuncionales y asignar responsabilidades para mitigar riesgos.
3. Gobernanza por fases utilizando un enfoque basado en riesgos
Las organizaciones pueden introducir la IA generativa de manera incremental aplicando gobernanza proporcional al nivel de riesgo en línea con la etapa de la idea de innovación. Para prototipos en escenarios de bajo riesgo (por ejemplo, inversión financiera mínima o sensibilidad de datos), la supervisión puede ser más ligera. A medida que los prototipos escalan hacia la implementación, deben realizarse evaluaciones más exhaustivas, incluyendo evaluaciones de ciberseguridad y análisis de riesgos, para reforzar las defensas.
IA generativa: ¿Qué sigue?
Desplegar la IA generativa no debería ser radicalmente diferente de implementar herramientas de software estándar. Al igual que otras tecnologías, conlleva riesgos que las empresas deben evaluar y mitigar cuidadosamente. El próximo documento de ISO/IEC 42005 sobre la evaluación del impacto de los sistemas de IA ofrece orientación útil sobre cómo evaluar el impacto potencial de la IA en la organización y sus partes interesadas.
Además, las organizaciones deben decidir el grado de supervisión humana requerido en los casos de uso de IA generativa. El Marco de Gobernanza de IA Modelo de Singapur proporciona una estructura útil al categorizar la supervisión en tres niveles: humano en el bucle, humano fuera del bucle y humano sobre el bucle. Determinar cuál utilizar es una cuestión de equilibrio: los resultados con un impacto significativo podrían requerir una mayor supervisión humana, aunque no sea posible una toma de decisiones rápida y directa. Qué opción elegir debe ser decidido por equipos interfuncionales que evalúan riesgos y recomiendan controles.
Mirando hacia adelante, la emergencia de la IA Agente tiene el potencial de transformar aún más las operaciones. La IA Agente, cuando se incorpora en los negocios, tiene la capacidad de madurar más allá de la generación de contenido para incluir razonamiento y toma de decisiones. Esto exige una gobernanza reforzada para gestionar su influencia en los procesos empresariales, asegurando la resiliencia en entornos multi-agente y capacitando a las organizaciones para investigar y responder a incidentes de manera efectiva.
Al igual que con la IA generativa actual, la clave del éxito radica en un enfoque consistente y basado en riesgos para el despliegue, combinado con una ciberseguridad robusta. Al equilibrar la innovación con la precaución, las organizaciones pueden aprovechar el potencial de la IA generativa mientras minimizan la exposición a sus riesgos.
