La adopción de la IA se está acelerando en todos los ámbitos de la empresa.
Las organizaciones están implementando agentes de IA, copilotos, asistentes, flujos de trabajo autónomos y aplicaciones impulsadas por IA para automatizar el trabajo, recuperar información y respaldar las decisiones empresariales.
La mayoría de los programas de gobernanza de la IA se centran en los modelos.
Muchos se centran en las políticas.
Algunos se centran en el cumplimiento normativo.
Muchos menos se centran en los datos a los que puede acceder la IA.
Eso crea una brecha cada vez mayor en materia de gobernanza.
Los sistemas de IA generan riesgos cuando acceden a datos confidenciales sin la visibilidad, los controles y la rendición de cuentas adecuados.
Comprender los modelos es importante.
Comprender la exposición de los datos es más importante.
La gobernanza de la IA requiere contexto de datos. Las organizaciones no pueden gestionar eficazmente el riesgo de la IA sin comprender a qué datos confidenciales pueden acceder, procesar, exponer e interactuar los sistemas de IA en los distintos entornos empresariales.
Por qué la gobernanza de la IA requiere contexto de datos: Conclusiones clave
- La gobernanza de datos de IA rige la forma en que la IA interactúa con los datos empresariales. Ayuda a las organizaciones a comprender a qué datos puede acceder, procesar, exponer y utilizar la IA.
- La gobernanza de la IA requiere contexto de datos. Las organizaciones no pueden evaluar con precisión el riesgo de la IA sin comprender la sensibilidad, la ubicación, el acceso y el uso de los datos.
- La IA transforma la gobernanza de datos tradicional. Los agentes de IA, los copilotos, los asistentes y los flujos de trabajo autónomos pueden recuperar información, agregar datos y crear nuevas rutas de exposición.
- El riesgo que supone la IA suele ser un riesgo para los datos. El riesgo aumenta cuando los sistemas de IA pueden acceder a datos de clientes, información regulada, propiedad intelectual o registros comerciales confidenciales.
- El descubrimiento y la clasificación de datos son fundamentales. Las organizaciones deben saber qué datos confidenciales existen antes de poder controlar cómo interactúan los sistemas de IA con ellos.
- BigID conecta datos, identidad e inteligencia artificial. Al conectar el contexto de datos confidenciales con el acceso a la IA y la inteligencia de identidad, BigID ayuda a las organizaciones a reducir la exposición y a gestionar el riesgo de la IA.
¿Qué es la gobernanza de datos de IA?
Gobernanza de datos de IA Es la práctica de regular cómo los sistemas de IA acceden, procesan, interactúan y exponen los datos en los entornos empresariales.
Amplía la gobernanza de datos tradicional al abordar los desafíos únicos que presentan los agentes de IA, los copilotos, los asistentes, los flujos de trabajo autónomos y las aplicaciones basadas en IA.
Una gobernanza de datos de IA eficaz ayuda a las organizaciones a:
- Comprenda qué datos puede acceder la IA.
- Identificar la exposición de datos confidenciales
- Gobernar el acceso a la IA información regulada
- Reduzca los permisos excesivos
- Apoyar los requisitos de cumplimiento
- Supervisar el riesgo relacionado con la IA
En esencia, la gobernanza de datos de IA ayuda a las organizaciones a garantizar que los sistemas de IA interactúen con los datos de forma segura, conforme a la normativa y responsable.
¿Qué es el contexto de los datos?
Contexto de los datos Se trata de comprender qué datos existen, dónde se encuentran, cuán sensibles son, quién puede acceder a ellos y cómo se utilizan.
El contexto de los datos ayuda a las organizaciones a responder preguntas críticas:
- ¿Qué datos sensibles existen?
- ¿Dónde se almacena?
- ¿Quién tiene acceso?
- ¿Qué sistemas de IA pueden acceder a él?
- ¿Cómo se están utilizando los datos?
- ¿Qué obligaciones reglamentarias se aplican?
Sin datos que contextualicen la información, las organizaciones no pueden evaluar con precisión los riesgos relacionados con la IA.
Por qué la gobernanza de datos tradicional no es suficiente para la IA
Las aplicaciones tradicionales generalmente operan dentro de límites predecibles.
La IA cambia ese modelo.
Los sistemas de IA modernos pueden:
- Recuperar información de diferentes repositorios
- Agregar datos de múltiples fuentes
- Información sensible a través de avisos
- Interactuar con aplicaciones empresariales
- Ejecutar flujos de trabajo automatizados
- Operar con creciente autonomía.
A medida que se expanden las capacidades de la IA, las organizaciones necesitan tener visibilidad sobre los datos a los que pueden acceder esos sistemas.
El reto ya no consiste simplemente en gestionar los datos.
El reto consiste en regular cómo interactúa la IA con los datos.
El riesgo oculto: acceso a la IA sin visibilidad de los datos.
Muchas organizaciones saben qué herramientas de IA han implementado.
Muchos menos lo entienden:
- ¿A qué datos confidenciales pueden acceder esos sistemas?
- ¿Qué permisos permiten ese acceso?
- Cómo la IA heredó esos permisos
- ¿Qué vías de acceso generan riesgo?
- Si el acceso a la IA se ajusta a las políticas
Sin visibilidad de los datos, la gobernanza se vuelve reactiva.
Las organizaciones suelen descubrir las vulnerabilidades después de la implementación, y no antes.
Por qué el riesgo de la IA es, en última instancia, un riesgo para los datos.
Los modelos de IA no crean riesgos de forma independiente.
El riesgo surge cuando la IA interactúa con datos sensibles.
Exposición de datos de clientes
Los sistemas de IA pueden acceder a los registros de clientes, información personal y datos de soporte.
Exposición a la propiedad intelectual
La IA puede recuperar código fuente, planes de producto, investigaciones e información comercial confidencial.
Exposición de datos regulados
La IA puede acceder a información sujeta a normas de privacidad, seguridad o regulaciones del sector.
Información comercial confidencial
Los registros financieros, los contratos, los datos operativos y los planes estratégicos suelen ser accesibles a través de sistemas de IA conectados.
Cuanto mayor sea la exposición de los datos, mayor será el riesgo potencial.
Los cinco fundamentos de la gobernanza de datos de la IA
Una gobernanza eficaz de la IA comienza con la gobernanza de los datos.
1. Descubrimiento de datos
Las organizaciones deben identificar datos sensibles en entornos de nube, SaaS, IA e híbridos.
2. Clasificación de datos
Los datos deben clasificarse en función de la sensibilidad, los requisitos reglamentarios y el valor comercial a través de clasificación automatizada de datos.
3. Visibilidad del acceso
Las organizaciones necesitan tener visibilidad sobre quién y qué puede acceder a los datos confidenciales.
4. Priorización de riesgos
No toda exposición conlleva el mismo riesgo.
Los datos sensibles requieren una mayor supervisión que la información pública.
5. Monitoreo continuo
Los entornos de IA evolucionan continuamente.
La gobernanza debe evolucionar con ellos.
Cómo la gobernanza de la identidad de la IA depende del contexto de los datos.
Gobernanza de identidad de IA Se centra en las identidades que operan en entornos de IA.
Las preguntas incluyen:
- ¿Qué identidades de IA existen?
- ¿Quién es el dueño?
- ¿Qué permisos poseen?
- ¿Qué riesgo generan?
Sin embargo, los permisos por sí solos no determinan el riesgo.
Los datos determinan el riesgo.
Una identidad de IA con acceso a información pública genera una preocupación mínima.
Una identidad de IA con acceso a datos de clientes regulados crea un perfil de riesgo significativamente diferente.
Por eso, la gobernanza de la identidad en IA y la gobernanza de datos convergen cada vez más.
Cómo la gobernanza del acceso a la IA depende del contexto de los datos.
Gobernanza del acceso a la IA Se centra en lo que los sistemas de IA pueden acceder.
Las preguntas incluyen:
- ¿Qué permisos existen?
- ¿Qué permisos son excesivos?
- ¿Cómo se heredaban los permisos?
- ¿Qué vías de acceso generan riesgos?
El contexto de datos añade la capa que faltaba.
Las organizaciones deben comprender no solo a qué información puede acceder la IA, sino también la sensibilidad de la información a la que se accede.
Sin contexto de datos, la gobernanza del acceso resulta incompleta.
Desafíos comunes de la gobernanza de datos de IA
Las organizaciones frecuentemente luchan con varios desafíos recurrentes.
Datos confidenciales desconocidos
Los equipos no pueden gestionar datos que no pueden encontrar.
Visibilidad fragmentada
Los datos confidenciales suelen estar presentes en entornos de nube, SaaS, IA e híbridos.
Acceso excesivo
Los sistemas de IA frecuentemente heredar permisos más allá de las necesidades del negocio.
Complejidad del cumplimiento
Los requisitos de privacidad y seguridad siguen evolucionando.
Expansión de la IA
Nuevo Agentes de IA, Los copilotos, los asistentes y los flujos de trabajo aparecen más rápido de lo que las organizaciones pueden gestionarlos.
Cómo BigID ayuda a gestionar el riesgo de la IA a través del contexto de los datos.
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, comprender el acceso a la IA y reducir la exposición en entornos de nube, SaaS, IA e híbridos.
Con BigID, las organizaciones pueden:
- Descubra datos confidenciales a gran escala.
- Clasificar la información regulada y de alto riesgo.
- Comprender el acceso de la IA a los datos
- Identificar permisos excesivos
- Priorizar el riesgo relacionado con la IA
- Reduzca la exposición de datos confidenciales
- Apoyar las iniciativas de gobernanza de la IA
BigID conecta los puntos entre datos, identidad e IA De esta forma, las organizaciones pueden gestionar la IA con el contexto necesario para reducir el riesgo y acelerar la innovación.
Por qué el contexto de los datos es la base de la gobernanza de la IA
La gobernanza de la IA comienza con la visibilidad.
La visibilidad comienza con los datos.
El contexto de los datos proporciona la base para la gobernanza de datos de IA, la gobernanza de identidad de IA y la gobernanza de acceso de IA.
Las organizaciones no pueden gestionar los sistemas de IA si no comprenden a qué datos pueden acceder, procesar o exponer dichos sistemas.
El futuro de la gobernanza de la IA no se limita a los modelos de gobernanza.
Se trata de regular el acceso a datos confidenciales.
El contexto de los datos lo hace posible.
Preguntas frecuentes sobre la gobernanza de datos de IA
¿Qué es la gobernanza de datos de IA?
La gobernanza de datos de IA es la práctica de controlar cómo los sistemas de IA acceden, procesan, interactúan y exponen los datos en los entornos empresariales.
¿Por qué la gobernanza de la IA requiere contexto de datos?
La gobernanza de la IA requiere contexto de datos porque las organizaciones deben comprender a qué datos confidenciales pueden acceder, procesar y exponer los sistemas de IA para evaluar con precisión el riesgo.
¿Qué es el contexto de los datos?
El contexto de los datos consiste en comprender qué datos existen, dónde residen, cuán sensibles son, quién puede acceder a ellos y cómo se utilizan.
¿Cómo aumenta la IA los desafíos en materia de gobernanza de datos?
Los sistemas de IA pueden recuperar información de diversos repositorios, interactuar con aplicaciones, procesar datos confidenciales y crear nuevas vías de exposición que requieren una gobernanza adicional.
¿Cómo respalda la gobernanza de datos de IA la seguridad y el cumplimiento normativo?
La gobernanza de datos mediante IA ayuda a las organizaciones a identificar la exposición a datos confidenciales, comprender el riesgo de acceso, respaldar la aplicación de políticas y reducir las brechas de cumplimiento en los entornos de IA.
¿Cómo respalda BigID la gobernanza de datos de la IA?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, comprender el acceso a la IA, identificar permisos excesivos, priorizar riesgos y reducir la exposición de datos confidenciales en entornos empresariales.
Conectar datos, identidad e IA
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