Los debates sobre la gobernanza de la IA suelen centrarse en los modelos.
¿Qué tan precisos son?
¿Son parciales?
¿Pueden explicar las decisiones?
Esas preguntas importan.
Pero muchas de las mayores preocupaciones en materia de gobernanza de la IA no comienzan en la capa del modelo.
Comienzan en la capa de datos.
Las organizaciones no pueden gobernar la IA si no pueden responder a preguntas básicas:
- ¿Qué datos ingresan a los sistemas de IA?
- ¿Quién puede acceder a él?
- cómo se mueven los datos a través de los flujos de IA
- donde aparecen datos confidenciales en indicaciones, resultados y agentes
Ese es el verdadero desafío.
La gobernanza de la IA se desmorona cuando las organizaciones pierden visibilidad y control sobre los datos que impulsan la IA.
Las organizaciones necesitan estrategias de gobernanza de IA que conecten la visibilidad de los datos, la gobernanza del acceso, el linaje y la monitorización de la actividad de la IA en un único marco operativo.
En resumen: Los mayores desafíos de la gobernanza de la IA
• La mayoría de las organizaciones carecen de visibilidad sobre cómo fluyen los datos confidenciales hacia los sistemas de IA.
• La IA en la sombra crea riesgos no controlados en las indicaciones, los agentes y los copilotos.
• Los flujos de IA aceleran el movimiento y la exposición de los datos.
• La gobernanza se vuelve difícil sin linaje, controles de acceso y visibilidad del uso.
• Normativas como la Ley de IA de la UE aumentan la presión para una gobernanza operativa de la IA.
• La gobernanza de la IA comienza con la comprensión y el control de los datos que respaldan los sistemas de IA.
¿Cuáles son los desafíos de la gobernanza de la IA?
Los desafíos de la gobernanza de la IA son los obstáculos operativos, de seguridad, de cumplimiento y éticos a los que se enfrentan las organizaciones al implementar sistemas de IA.
Estos problemas de gobernanza de la IA suelen surgir cuando las organizaciones pierden visibilidad sobre cómo datos sensibles movimientos en entornos de IA.
Estos desafíos incluyen:
- controlador exposición de datos sensibles
- Monitoreo del consentimiento y uso de la IA
- hacer cumplir las políticas de acceso
- gerente IA en la sombra
- validar el cumplimiento
- comprender cómo interactúan los sistemas de IA con los datos empresariales
A medida que se acelera la adopción de la IA, la gobernanza se vuelve más difícil porque los sistemas de IA dependen del acceso continuo a grandes volúmenes de datos.
Eso crea una nueva realidad:
El riesgo que supone la IA avanza tan rápido como los datos.
¿Por qué la gobernanza de la IA se ha vuelto tan difícil?
Según el Índice Global de Adopción de IA de IBM de 2024, más de 40% Cada vez más empresas implementan activamente la IA en sus operaciones comerciales, lo que aumenta la presión sobre las organizaciones para que controlen cómo fluyen los datos confidenciales hacia los sistemas de IA.
Los modelos de gobernanza tradicionales fueron diseñados para sistemas estáticos.
La IA lo cambia todo.
Los entornos de IA modernos incluyen:
- Másteres en Derecho y copilotos
- Agentes de IA
- Tuberías RAG
- flujos de trabajo automatizados
- plataformas de IA de terceros
- indicaciones y resultados no estructurados
Los datos confidenciales ahora se mueven constantemente entre:
- entornos en la nube
- Aplicaciones SaaS
- sistemas de IA
- herramientas analíticas
- entornos de desarrollo
La mayoría de las organizaciones no pueden rastrear completamente:
- de dónde se originaron los datos
- cómo los sistemas de IA accedieron a ella
- donde se movió
- cómo se utilizó
Sin esa visibilidad, las deficiencias en la gobernanza se amplían rápidamente.
Los mayores desafíos de gobernanza de la IA a los que se enfrentan las organizaciones
1. Falta de visibilidad sobre el uso de datos de IA
La mayoría de las organizaciones saben dónde se almacenan los datos confidenciales.
Son muchos menos los que entienden cómo lo utilizan los sistemas de IA.
Los sistemas de IA continuamente:
- consultar datos empresariales
- incorporar contexto en las indicaciones
- generar resultados utilizando información confidencial
- transferir datos entre flujos de trabajo
Sin visibilidad sobre el uso de la IA, las organizaciones no pueden:
- validar el cumplimiento
- detectar exposición
- Gestionar la información sensible de forma eficaz
Este es uno de los mayores puntos ciegos en la gobernanza moderna de la IA.
2. IA en la sombra y uso no controlado de la IA
Los empleados utilizan cada vez más:
- ChatGPT
- Claude
- Copiloto
- Asistentes de codificación de IA
- agentes de IA externos
a menudo al margen de los procesos de gobernanza oficiales.
Esto crea una “IA en la sombra”.”
Los datos confidenciales pueden trasladarse fácilmente a:
- indicaciones
- subidas
- Flujos de trabajo generados por IA
- copilotos no controlados
Sin que los equipos de seguridad lo supieran.
La IA en la sombra crea:
- riesgo de fuga inmediata
- Compartir sin autorización
- Preocupaciones sobre la residencia de los datos
- exposición al cumplimiento
El desafío no reside únicamente en la adopción de la IA.
El desafío reside en el uso descontrolado de la IA.
3. Riesgo en el flujo de datos y la canalización de IA
Los sistemas de IA dependen del movimiento constante de datos.
Los datos fluyen a través de:
- Canalizaciones de IA
- bases de datos vectoriales
- Arquitecturas RAG
- capas de orquestación rápida
- API de terceros
Cada movimiento aumenta el riesgo de exposición.
Los equipos de seguridad a menudo no pueden rastrear:
- donde se movieron los datos
- qué sistemas lo procesaron
- quién accedió a él
- si los resultados de la IA lo expusieron
Sin visibilidad en linaje de datos y el movimiento, la gobernanza se desmorona.
4. Falta de gobernanza del acceso a la IA
Los sistemas de IA dependen del acceso para funcionar.
Eso incluye:
- usuarios
- aplicaciones
- cuentas de servicio
- Agentes de IA
- API
El problema es que muchas organizaciones gestionan los datos y el acceso a ellos por separado.
Eso crea brechas entre:
- datos sensibles
- permisos
- uso de IA
- monitoreo de actividad
A medida que aumenta la adopción de la IA, el acceso no controlado crea uno de los mayores riesgos para la gobernanza de la IA.
5. Presión regulatoria y de cumplimiento
Las regulaciones sobre inteligencia artificial siguen evolucionando rápidamente.
Las organizaciones ahora se enfrentan a una presión creciente por parte de:
- el Ley de AI de la UE
- GDPR
- orientación de IA específica para cada sector
- requisitos de gobernanza interna
El reto no consiste solo en comprender las regulaciones.
Se trata de ponerlas en práctica.
Muchas organizaciones tienen dificultades para:
- documentar el uso de datos de IA
- validar el cumplimiento
- demostrar controles de gobernanza
- auditar la actividad de la IA
Marcos de gobernanza Se puede fracasar sin visibilidad operativa, razón por la cual muchos problemas de gobernanza de la IA siguen siendo difíciles de detectar hasta que el riesgo ya se ha extendido.
Por qué la gobernanza de la IA comienza con la gobernanza de datos
La mayoría de las conversaciones sobre gobernanza de la IA se centran en:
- ética
- inclinación
- explicabilidad
- transparencia
Esos temas importan.
Pero las organizaciones no pueden resolverlos sin controlar los datos que alimentan los sistemas de IA.
Eso requiere:
- Descubrir datos confidenciales
- comprender el linaje de los datos
- seguimiento del movimiento y el uso
- acceso gubernamental
- seguimiento de las interacciones de la IA con los datos
La gobernanza de la IA no es solo un problema político.
Se trata de un problema de visibilidad y control de datos.
Autoevaluación de la gobernanza de la IA
¿Es posible realmente controlar el riesgo que representa la IA?
Responda a estas preguntas para evaluar su nivel de madurez en la gobernanza de la IA:
- ¿Sabes qué datos confidenciales entran en los sistemas de IA?
- ¿Es posible rastrear el movimiento de datos a través de los flujos de trabajo de IA?
- ¿Supervisas las indicaciones, los resultados y la actividad de uso de la IA?
- ¿Es posible detectar el acceso y la exposición no autorizados a la IA en tiempo real?
Si no puede responder a las cuatro preguntas, es posible que ya existan deficiencias en la gobernanza de la IA en su entorno.
Cómo BigID ayuda a resolver los desafíos de la gobernanza de la IA
BigID Ayuda a las organizaciones a poner en práctica la gobernanza de la IA mediante la visibilidad y el control centrados en los datos.
Con BigID, las organizaciones pueden:
- descubrir y clasificar datos confidenciales
- monitorear el uso y el movimiento de los datos de IA
- rastrear el linaje a través de sistemas y flujos de trabajo de IA
- gobernar el acceso a datos confidenciales
- proteger las indicaciones y las interacciones con la IA
- reducir la exposición a la IA y el riesgo de cumplimiento
Esto permite a las organizaciones pasar de:
gobernanza reactiva de la IA → control operativo de la IA
El futuro de la gobernanza de la IA
Gobernanza de la IA seguirá evolucionando.
Pero una cosa ya está clara:
Las organizaciones no pueden gobernar sistemas de IA que no pueden ver.
A medida que se acelera la adopción de la IA, la gobernanza debe ir más allá:
- políticas
- declaraciones éticas
- listas de verificación de cumplimiento
La gobernanza moderna requiere visibilidad sobre:
- datos
- movimiento
- acceso
- indicaciones
- linaje
- uso
El futuro de la gobernanza de la IA pertenece a las organizaciones que puedan controlar cómo fluyen los datos confidenciales a través de los sistemas de IA antes de que el riesgo se agrave.
Controlar el riesgo de la IA antes de que se produzca un colapso en la gobernanza.
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, gestionar el uso de la IA, supervisar el movimiento de datos y reducir la exposición en sistemas, flujos de trabajo, avisos y agentes de IA.
Preguntas frecuentes sobre los desafíos de la gobernanza de la IA
¿Cuáles son los desafíos de la gobernanza de la IA?
Los retos de la gobernanza de la IA incluyen la gestión del riesgo asociado a la IA, el control de la exposición a datos confidenciales, la supervisión del uso de la IA, la validación del cumplimiento y la gobernanza del acceso a través de los sistemas de IA.
¿Por qué es difícil la gobernanza de la IA?
La gobernanza de la IA es difícil porque los sistemas de IA mueven y procesan continuamente datos confidenciales a través de entornos de nube, canalizaciones, solicitudes y flujos de trabajo.
¿Qué es la IA en la sombra?
La IA en la sombra se refiere al uso por parte de los empleados de herramientas y agentes de IA fuera de los controles de seguridad y gobernanza aprobados.
¿Por qué es importante la gobernanza de datos para la gobernanza de la IA?
Los sistemas de IA dependen de datos confidenciales para funcionar. Las organizaciones no pueden gestionar la IA de forma eficaz sin tener visibilidad de los datos que alimentan estos sistemas.
¿Cómo ayuda BigID a la gobernanza de la IA?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, supervisar el uso de la IA, controlar el acceso, rastrear el origen de los datos y reducir el riesgo de exposición a la IA en todos los sistemas y flujos de trabajo relacionados con la IA.
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