En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) irrumpió con una fuerza imparable, dejando de ser un concepto de ciencia ficción para convertirse en una realidad que muchas PyMEs están evaluando para potenciar su productividad. Pero, ¿cómo se navega este nuevo paradigma sin caer en la incertidumbre o la resistencia?

La IA es, para muchos, un terreno aún desconocido. Sumado a que la regulación está en pleno desarrollo y los ciberdelincuentes ya la están utilizando para escalar sus actividades maliciosas, es lógico que surjan temores sobre sus posibles consecuencias negativas.

La verdad es que la IA trae consigo riesgos de seguridad, sí. Sin embargo, lo importante es entender que estos riesgos son gestionables. Con las prácticas adecuadas, el uso de herramientas de IA confiables y una guía clara sobre su implementación, podemos minimizarlos y enfocarnos en el verdadero valor que la IA puede aportar a nuestros negocios.

El radar de riesgos: ¿Qué preocupa a las empresas argentinas sobre la IA?

Según una reciente encuesta de ISMG, el 30% de las empresas frenan la adopción de IA debido a preocupaciones de seguridad. ¿Cuáles son los puntos que más inquietan? Identificamos cinco áreas clave:

• Seguridad de los datos (82% de los encuestados): Proteger la información y la propiedad intelectual para evitar filtraciones. Este es, sin dudas, el lema.
• Alucinaciones (73%): La IA "inventa" datos o genera información incorrecta. Imaginate un informe estratégico con números que no son reales. ¡Un dolor de cabeza!
• Actores de amenazas (60%): Ciberdelincuentes utilizando IA para robar datos o explotar vulnerabilidades. La vieja confiable de los hackers, pero vitaminada.
• Sesgos (57%): La IA reproduce prejuicios existentes en los datos de entrenamiento, llevando a resultados discriminatorios o injustos. Un tema crucial para la ética.
• Cuestiones legales y regulatorias (55%): La falta de un marco legal claro y la incertidumbre sobre cómo cumplir con las normativas.

La buena noticia es que cada uno de estos desafíos tiene su estrategia de mitigación. Vamos a desglosar cómo combatirlos.

Estrategias para blindar tu negocio de los riesgos de la IA

1. Seguridad de Datos: El pilar fundamental

El tema de la fuga de datos es el que más desvela a los líderes de negocios. Los modelos de lenguaje masivos aprenden de la información que les damos. Si le das acceso a tu base de datos, existe el riesgo de que esa información se difunda, especialmente con herramientas de IA abiertas.

Incluso dentro de la empresa, podría ocurrir que se acceda a información sensible de forma indebida, como detalles de sueldos. Para evitar esto, es fundamental implementar marcos robustos de gobernanza de datos. Esto implica establecer políticas claras para la recolección, almacenamiento, acceso y uso de la información. La clasificación, anonimización y cifrado de datos son tus mejores aliados para minimizar el riesgo de que la información sensible sea expuesta.

Además, es clave implementar un almacenamiento seguro de datos con controles de acceso estrictos, mecanismos de autenticación robustos y cifrado. Herramientas como Microsoft Entra ID pueden ser de gran ayuda. Es recomendable aplicar permisos de datos estrictos, asignando a cada usuario el menor acceso posible a la información, sin que esto impida su trabajo.

Finalmente, cuando uses IA, tené siempre en cuenta las regulaciones de privacidad de datos, como el GDPR (si aplica a tu caso o si manejás datos de usuarios de la UE). Esto significa manejar la información de forma responsable. Asegurate de que esto esté contemplado en las políticas internas de IA que crees (y si aún no tenés una, ¡es el momento de armarla!). Esto te ahorrará multas costosas, acciones legales y el siempre temido daño a la reputación.

2. Alucinaciones: Cuando la IA "inventa"

Las "alucinaciones" son una constante en las herramientas de IA generativa, aunque a medida que se desarrollan, son menos frecuentes. El mayor riesgo para las empresas es que los usuarios no las detecten y compartan información incorrecta.

Para reducir las alucinaciones, el primer paso es mejorar el entrenamiento de tu modelo. Asegurate de que los datos comerciales a los que tiene acceso la IA sean actualizados, limpios y precisos, ya que esto moldeará la salida.

El tipo de prompts que uses también puede ayudar. Por ejemplo, el chain of thought prompting (cadena de pensamiento) le pide a la IA que explique cómo llegó a una conclusión, lo que te permite analizar el proceso y detectar cualquier problema. También es útil agregar una frase al final de cada prompt indicando que solo querés información que sepa que es verdadera, y que aclare cualquier incertidumbre. La experimentación con los prompts con el tiempo te permitirá afinar la entrada para obtener respuestas más precisas.

Por último, y esto es clave: la supervisión humana es fundamental. Debe haber procesos de revisión humana para los resultados generados por IA, especialmente en usos críticos, para garantizar la precisión. El mensaje para todo el equipo debe ser claro: si bien la IA te ayuda a trabajar más rápido, ¡todavía necesitás verificar la información!

3. Actores de amenazas: La IA en manos equivocadas

A medida que la IA se vuelve más accesible, los ciberdelincuentes la están utilizando. Esto puede incluir usarla para suplantar identidades, atacar a un gran volumen de empresas más fácilmente o para obtener información que les permita acceder a tus datos.

Por eso, es más crítico que nunca tener medidas de seguridad robustas. Esto incluye las mejores prácticas de siempre: firewalls, sistemas de detección de intrusiones, parches de seguridad y cifrado. También deberías realizar pruebas de penetración periódicas, escaneos de vulnerabilidades y auditorías de seguridad para identificar y abordar posibles debilidades, especialmente en sistemas de IA.

Adoptá un enfoque de "zero trust" para cualquier medida de seguridad, asegurándote de que todo usuario sea autenticado antes de obtener acceso.

Para mayor tranquilidad, considerá un centro de operaciones de seguridad (SOC) 24/7. Esto te ofrece monitoreo constante de posibles amenazas, permitiéndote abordar los problemas rápidamente antes de que causen daño. Con el aumento de los ciberataques, impulsados por la IA, esto puede marcar una diferencia sustancial.

Finalmente, recordá que también podés usar la IA para combatir el riesgo. Las herramientas de IA son ideales para detectar patrones y señales de advertencia de IA maliciosa, lo que facilita la identificación y respuesta a los ataques. Los sistemas de seguridad de IA también pueden ayudarte a superar las brechas de recursos en tu ciberseguridad, procesar un mayor volumen de señales y responder aún más rápido.

4. Sesgos: La sombra de la discriminación

Lamentablemente, el sesgo puede estar presente en los resultados de la IA, donde la información proporcionada puede representar una visión injusta o no tomar una postura objetiva.

En algunos casos, el sesgo se basa en los datos compartidos con la IA. Por lo tanto, debes procurar utilizar conjuntos de datos diversos y representativos para entrenar los modelos de IA, minimizando los sesgos que puedan generar resultados injustos o discriminatorios. Antes de introducir la IA, se recomienda analizar tus datos existentes y asegurarte de que se eliminen los sesgos.

Afortunadamente, las empresas líderes están invirtiendo en IA ética, lo que reduce el riesgo de sesgo. Dicho esto, sigue siendo crucial comprender el sesgo que puede afectar tu uso. Pensalo de dos maneras:

• Primero el objetivo: ¿Quién tiene probabilidades de verse afectado negativamente y cómo?
• Primero el atacante: ¿Quién podría aprovechar este sesgo para su propio beneficio?

Al hacer estas dos consideraciones, podés comprender mejor dónde aparece el sesgo y cómo. Una vez más, la verificación humana es un factor clave para encontrar este sesgo y evitar que siga adelante. Los comentarios de los usuarios y los grupos focales, que representen a personas de diferentes demografías y áreas de negocio, también pueden ayudar a descubrir el sesgo.

Si bien el sesgo no siempre será obvio, vale la pena invertir tiempo en la capacitación y concientización de los usuarios para que tengan más probabilidades de detectarlo. También deberías considerar auditorías periódicas para evaluar los modelos de IA en busca de posibles sesgos y asegurar que estén alineados con principios éticos.

Lo más importante: la IA por sí sola no debería usarse para tomar decisiones. El aporte humano sigue siendo clave para la equidad y para superar el sesgo.

5. Cuestiones legales y regulatorias: Navegando el marco normativo

Dados los riesgos que conlleva la IA, es natural que haya dudas sobre cómo usarla, especialmente en industrias altamente reguladas. Es cierto que, si se usa de manera irresponsable, la IA puede llevar a filtraciones de datos que infrinjan normativas como el GDPR. Esto puede resultar en multas y daño reputacional.

Sin embargo, con las prácticas adecuadas, este riesgo se puede minimizar. Como parte de esto, recomendamos establecer marcos de gobernanza de la IA. Se trata de políticas y procedimientos internos para el desarrollo, implementación y uso de la IA, abordando consideraciones legales y éticas.

Esfuérzate también por utilizar herramientas de IA reputadas de proveedores confiables, ya que estas deberían cumplir con las últimas regulaciones en torno a la IA para ayudarte con tu cumplimiento. Esto incluye la transparencia y la rendición de cuentas sobre cómo se diseñó la IA.

Junto con tus propios esfuerzos para usar la IA de manera segura y ética, asegurate de que tus proveedores sigan el mismo camino. Esto ayudará a construir cadenas de suministro que aprovechen la IA de manera responsable, minimizando cualquier efecto dominó si una de ellas se ve afectada por filtraciones de datos, sesgos u otros riesgos.

La elección de herramientas de IA: No todas son iguales

La realidad es que no todas las herramientas de IA se crearon de la misma manera. Hay algunos factores clave que tenés que considerar antes de sumar una a tu stack tecnológico:

• Seguridad y privacidad: Evaluá los niveles de seguridad y privacidad incorporados. ¿Tiene cifrado robusto y controles de acceso? ¿Qué tan vulnerable es a las filtraciones de datos?
• Equidad: La IA se entrena con datos. Si esos datos contienen sesgos, el modelo de IA probablemente los perpetuará. Buscá herramientas que tengan mecanismos para detectar y mitigar sesgos.
• Explicabilidad y transparencia: ¿Podés entender cómo la IA llega a sus resultados? La explicabilidad es crucial para detectar fallas, sesgos o limitaciones, especialmente en aplicaciones de alto riesgo.
• Cumplimiento y consideraciones legales: Asegurate de que la herramienta de IA cumpla con todas las leyes y regulaciones aplicables, como el GDPR.
• Integración y escalabilidad: ¿Se integra fácilmente con tus sistemas actuales? ¿Puede manejar el volumen de datos y tareas que necesitás?

Dadas estas diferencias, es crucial que inviertas tiempo en investigar cualquier herramienta de IA que tengas en mente para tu organización. Y lo más importante: incentivá a tus usuarios a no usar herramientas externas que puedan debilitar tus esfuerzos de seguridad.

¿Por qué Copilot es la elección ideal para tu negocio?

Cuando hablamos de una IA segura, ética y confiable, Copilot cumple con todos los requisitos. Microsoft pone un énfasis significativo en la IA responsable, asegurando que sus ofertas de IA estén diseñadas para ser justas, transparentes, inclusivas, confiables, responsables y seguras. Esto reduce el riesgo de sesgos, filtraciones de datos, problemas regulatorios, alucinaciones y actores de amenazas.

La integración de Copilot con Azure y Fabric fortalece significativamente su postura de seguridad, mitigando riesgos como las filtraciones de datos. Azure proporciona la capa de seguridad fundamental con cifrado de datos, controles de acceso robustos, detección de amenazas y cumplimiento de los estándares de la industria. Esto asegura que Copilot opere dentro de un entorno de nube seguro, protegiendo los datos tanto en tránsito como en reposo, y evitando que se propaguen más allá de tu organización. Además, las sofisticadas medidas de seguridad de Azure ayudan a prevenir el acceso no autorizado y los ataques maliciosos, minimizando el potencial de filtraciones a nivel de infraestructura.

Fabric, por su parte, mejora esta seguridad al agregar una capa de gobernanza y control de datos. Su plataforma centralizada permite políticas de seguridad de datos consistentes, mientras que el seguimiento y la auditoría del linaje de datos brindan información valiosa para investigar posibles filtraciones. El control de acceso basado en roles y el enmascaramiento de datos protegen aún más la información sensible, asegurando que Copilot solo acceda a datos autorizados y pueda procesarlos sin exponer detalles confidenciales.

El efecto combinado de Azure y Fabric crea un ecosistema seguro para Copilot, ofreciendo protección de extremo a extremo, prevención robusta de pérdida de datos y un mejor cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos.

Además, Copilot está integrado en las herramientas de Microsoft que tus equipos ya utilizan. Esto agiliza los flujos de trabajo y mejora la accesibilidad, lo que facilita su uso y evita que las personas recurran a herramientas menos seguras.

Y con las versiones de Copilot diseñadas para fines específicos y una innovación constante (incluidos los recientemente lanzados Copilot Agents), podés obtener una IA adaptada a tus objetivos comerciales y personalizada según las necesidades de los usuarios. Las posibilidades son infinitas, mientras que los riesgos se mitigan constantemente.

Esto significa que podés concentrarte en obtener los beneficios sin preocuparte por las consecuencias negativas.

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