Puenteando Brechas de Seguridad y Cumplimiento para Lograr la Preparación en IA
El mercado de la Inteligencia Artificial en India está experimentando una rápida expansión, impulsada por iniciativas gubernamentales. Se espera que el mercado alcance los $17 mil millones para 2027. Sin embargo, las organizaciones enfrentan desafíos significativos en términos de cumplimiento y ciberseguridad.
Preocupaciones Prioritarias en Cumplimiento y Ciberseguridad
Un estudio revela que las empresas indias priorizan estas preocupaciones más que sus contrapartes globales. La automatización y una sólida gestión de datos son cruciales para navegar estos retos. La investigación de Iron Mountain, en colaboración con FT Longitude, encontró que los riesgos de ciberseguridad y cumplimiento son las principales preocupaciones para las organizaciones indias (43%), el porcentaje más alto entre todos los países, en comparación con el 31% en EE. UU. y el 27% en el Reino Unido.
La mayoría de las organizaciones a nivel global (64%) tienen brechas en sus marcos de gestión de información para la preparación en IA.
Impacto de la Regulación y Amenazas de Seguridad
Estas tendencias reflejan cómo la seguridad y el cumplimiento se han convertido en asuntos innegociables para las organizaciones indias. Las leyes más estrictas, como la Ley de Protección de Datos Personales Digitales (DPDP), junto con el aumento de las amenazas de seguridad, incrementan el riesgo de severas penalizaciones, incluidas multas, daños a la reputación y problemas de seguridad para los clientes.
Además, a medida que la adopción de IA continúa ganando impulso, el gobierno se enfoca activamente en el uso responsable de la IA a través de iniciativas como el Instituto de Seguridad de IA de India para abordar los riesgos y desafíos de seguridad asociados a la IA.
Adopción de Herramientas de Cumplimiento Automatizadas
La adopción de IA está acelerándose a un punto en el que depender de chequeos manuales de seguridad y cumplimiento se vuelve impráctico. En este contexto, la automatización se está convirtiendo rápidamente en la solución. Según la investigación, el 58% de las organizaciones indias utiliza la automatización para el cumplimiento frecuentemente o muy frecuentemente, aunque esto se encuentra por debajo del promedio global del 70%.
Para obtener mejores resultados, incluyendo un aumento en los ingresos y la rentabilidad, las organizaciones deben priorizar cómo gestionan sus datos. Esto implica optimizar sistemas para la recolección, almacenamiento y eliminación de datos, manteniendo siempre la seguridad y el cumplimiento en mente.
Importancia de la Linealidad de Datos y Supervisión Humana
Una fuerte linealidad de datos es un componente esencial para las estrategias de preparación en IA. Esta asegura que los modelos de IA estén entrenados con datos de la más alta calidad y relevancia. Es crucial tener modelos fundamentados en conjuntos de datos de calidad, así como la capacidad de rastrear de dónde provienen los datos y cómo el modelo llegó a un resultado particular.
La supervisión humana en cada paso del proceso de toma de decisiones del modelo de IA, medido contra los criterios de regulación y cumplimiento, sigue siendo crítica. Crear una vista unificada de la propiedad y origen de los datos apoyará este esfuerzo.
Etiquetas de Nutrición para Modelos de IA
Al igual que las etiquetas en los empaques de alimentos, las etiquetas de nutrición de IA proporcionan información detallada sobre los conjuntos de datos utilizados para entrenar los modelos de IA. Estas mejoran la transparencia, apoyan la fiabilidad de los datos y ayudan a mitigar sesgos en los sistemas de IA. Desarrollar tales etiquetas puede ayudar a las organizaciones a demostrar cumplimiento con regulaciones clave.
Según la investigación, India lidera en la adopción de etiquetas de nutrición de IA, con el 50% de los encuestados afirmando que estas son una parte significativa de su proceso para gestionar la integridad de los datos.
Un Enfoque Holístico hacia la Preparación en IA
El valor de buscar la preparación en IA es significativo desde una perspectiva de cumplimiento. Sin embargo, la mayor oportunidad radica en identificar y aprovechar los datos correctos desde el principio. Proveer a los modelos de IA con datos robustos, transparentes y cumplidos promueve el crecimiento y la productividad, protegiendo a las organizaciones de violaciones y fallas que podrían socavar la confianza.
El ecosistema de IA en India está preparado para un crecimiento tremendo, impulsado por un fuerte apoyo gubernamental y un énfasis en prácticas responsables de IA. A medida que las organizaciones continúan navegando el complejo panorama de cumplimiento y seguridad, adoptar herramientas automatizadas e invertir en estrategias robustas de gestión de datos será clave para su éxito.
Priorizar la transparencia y salvaguardar la integridad de los datos permitirá a las organizaciones indias liderar la revolución global de la IA, fomentando la innovación mientras se mantiene la confianza y la seguridad para todos los interesados.
