Todas las empresas queremos aprovechar el enorme potencial de la Inteligencia Artificial, pero antes es necesario conocer el mercado y confiar en proveedores absolutamente comprometidos con altos estándares de seguridad.
Por ello, es recomendable tener en cuenta una serie de parámetros que configuran las buenas prácticas a la hora de implementar soluciones de IA:
1. Se recomienda ejecutar primero un modelo básico en un entorno privado. El objetivo es mantener la seguridad de nuestras consultas y no exponer los datos confidenciales a terceros.
2. Para disminuir en lo posible los riesgos de seguridad y precisión, también recomendamos emplear la generación aumentada por recuperación, para sacar todo le partido a los datos externos validados y poder así ser lo más precisos que seamos capaces a nivel de modelos fundacionales sin alimentarlos con datos procedentes del entrenamiento.
3. Otra buena práctica es ejecutar la prevención de pérdida de datos como un filtro en la entrada en LMM público.
4. Resuelva las dudas clave con su proveedor. Algunas preguntas relevantes podrían ser las siguientes: ¿Podemos prohibir que guarden nuestros datos? ¿De qué forma? ¿Puede hacerse manualmente o con un límite de tiempo? ¿Es posible llevar a cabo consultas con datos anónimos?
5. No olvide incorporar controles de acceso estrictos y limitar el uso de determinados conjuntos de datos únicamente a los usuarios que estén autorizados.
6. Sea prudente. Recuerde que cuantos más datos se proporcionen, mayor será la probabilidad de fuga.