Todas las empresas, y especialmente las tecnológicas, buscamos maximizar el potencial de la Inteligencia Artificial generativa (GenAI, en sus siglas en inglés), pero antes de hacerlo, resulta fundamental evaluar el mercado en el que competimos y elegir socios tecnológicos que nos garanticen unos mínimos estándares de seguridad, siempre alineados con nuestras necesidades.
Como todos sabemos, la IA ha revolucionado el panorama tecnológico y seguirá haciéndolo a una velocidad inusitada. Depende de las empresas aprovechar sus beneficios de manera segura. En un escenario de evolución constante y de saltos tecnológicos exponenciales, la ciberseguridad juega un papel crucial para garantizar la integridad, conectividad y capacidad de respuesta ante las ciberamenazas. He aquí algunos consejos útiles para una implementación segura de l IA generativa.
Algunos consejos para una implementación segura de la GenAI
Al implementar soluciones de IA generativa, hemos de considerar siempre las siguientes recomendaciones:
- Entorno privado para modelos básicos: ejecutar un modelo en un entorno privado permite mantener la confidencialidad de los datos de entrenamiento y nuestros resultados, sacrificando en cierta medida la amplitud de los datos en tiempo real a cambio de una mayor seguridad cibernética.
- Evaluación de la seguridad con nuestros proveedores: es más que recomendable contar con nuestro proveedor de GenAI para personalizar los casos de uso en función de nuestras necesidades de privacidad, que varian en función de la actividad y el tipo de empresa. Para ello, es imprescindible analizar junto a ellos aspectos como la eliminación de datos, la ejecución de consultas con datos anonimizados o la configuración manual de retención.
- Uso de generación aumentada por recuperación: este método emplea datos externos validados para optimizar la precisión de nuestros modelos sin necesidad de incorporar información adicional en el entrenamiento, reduciendo así los riesgos, tanto en seguridad como en precisión.
- Prevención de pérdida de datos: implementar filtros en las entradas de modelos públicos de lenguaje de gran escala (LMM, por sus siglas en inglés) puede ayudarnos a mitigar fugas de información sensible.
- Revisión de aplicaciones de terceros: si utilizamos soluciones basadas en IA generativa a través de software de terceros, hemos de conocer bien cómo protegen sus datos dichos proveedores y qué medidas de seguridad concreta aplican.
Buenas prácticas en seguridad de datos
- Privacidad mejorada mediante tecnologías avanzadas: algunas técnicas, como la ofuscación de datos, la computación multipartita o el cifrado homomórfico nos permiten mejorar la seguridad sin comprometer la funcionalidad de la IA.
- Control de acceso: limitar el uso de conjuntos de datos a usuarios autorizados es una de las claves para poder evitar accesos no deseados.
- Gestión del volumen de datos: cuanto más datos comparta, mayor será el riesgo de fuga de los mismos. No lo olvidemos: evaluar la cantidad de información proporcionada es una medida de seguridad clave para las organizaciones.
- Privacidad mejorada mediante tecnologías avanzadas: técnicas como la ofuscación de datos, cifrado homomórfico o computación multipartita permiten mejorar la seguridad sin comprometer la funcionalidad de la IA.
- Capacitación del equipo: la formación de los usuarios (es decir, de nuestro equipo) es esencial para garantizar el cumplimiento de las normas legales e internas y para la aplicación de buenas prácticas en seguridad en nuestra organización.