Huelga decir que la IA ofrece innumerables beneficios para las empresas, pero también conlleva posibles inconvenientes. Por ejemplo, puede presentar complejidades en materia de privacidad, seguridad, ética y legalidad.
So, how do we evaluate these issues, maximizing the benefits of AI while simultaneously minimizing its negative impact? This process is known as Evaluación de riesgos de la IA and is essential to any responsible approach to AI.
Exploremos esta idea más a fondo, entrando en más detalle sobre qué es exactamente la evaluación de riesgos de IA, por qué es importante y cómo se puede implementar.
¿Qué es la evaluación de riesgos de la IA?
En términos generales, Evaluación de riesgos de la IA Es cualquier método empleado para identificar y evaluar las posibles amenazas y vulnerabilidades asociadas con las tecnologías de IA. Esto puede lograrse mediante diversas herramientas o prácticas, pero es más eficaz cuando se implementa dentro de un marco formal.
Si bien la evaluación de riesgos puede y debe aplicarse al uso de IA de su propia empresa, también es importante en el contexto de cualquier proveedores externos. You should know which vendors are utilizing AI so you can assess this use against privacy policies and take steps to control the associated hazards through effective risk management practices. These may include a lack of transparency in model training, algorithmic bias, misalignment with your company values, or noncompliance with AI governance.
¿Cuál es el vínculo entre la evaluación de riesgos de la IA, la gestión de riesgos de la IA y la gobernanza de la IA?
Gobernanza de la IA Describe políticas generales de seguridad elaboradas para garantizar que las herramientas de IA sean seguras y éticas y se mantengan así. Establece las normas generales que rigen la investigación, el desarrollo y la aplicación de la IA. Entonces, ¿en qué se diferencia esto de la evaluación y la gestión de riesgos de la IA?
Both are individual parts of this overall governance. They’re separate processes within the wider discipline that find and prevent points of harm to AI systems.
La evaluación de riesgos, como sabemos, es el proceso de descubrir y documentar las amenazas y debilidades dentro del sistema de IA y sus procesos.
La gestión de riesgos de IA interviene tras evaluar las amenazas potenciales. Es el proceso de responder a los hallazgos de la evaluación, como el diseño de controles, políticas y estrategias de mitigación para reducir o eliminar los riesgos. Si bien la evaluación de riesgos de IA es investigativa, la gestión se basa más en la acción.
En conjunto, estos procesos forman la base de Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM) — un marco para aplicar la gobernanza de riesgos en escenarios del mundo real.
Para obtener una visión práctica de cómo se puede implementar AI TRiSM, Vea esta publicación de blog de BigID.
En pocas palabras:
- La gobernanza de la IA es el paraguas que establece las pautas
- La evaluación de riesgos de la IA identifica qué podría salir mal bajo estas reglas
- La gestión de riesgos de la IA aborda esos riesgos de acuerdo con las reglas
La importancia de la evaluación de riesgos de la IA para un uso responsable de la misma
En los últimos años, ha habido un aumento notable en la adopción de IA, y sus beneficios (como la innovación y la eficiencia) han demostrado ser demasiado difíciles de resistir. 60% Los propietarios de empresas expresaron su creencia de que la tecnología mejorará las relaciones con los clientes y aumentará la productividad.
While pursuing these advantages, however, it’s vital not to forget to gauge and tackle associated risks. A solid risk assessment and management framework will help combat this friction between AI’s pros and cons, and give you the confidence to tap into its potential without jeopardizing ethics or privacy.
Echemos un vistazo a algunos de los problemas asociados con la IA que los procesos de evaluación y gestión de riesgos pretenden abordar.
A Closer Look at Risks Associated With AI
Antes de planificar cómo evaluar y gestionar los riesgos de la IAPrimero debes comprender bien qué son y cómo identificarlos. Si bien algunos son obvios, otros son más sutiles.
Generalmente, las amenazas se clasifican en tres categorías: cómo se entrena la IA, cómo interactúa con los usuarios y los datos de los que depende. Estos factores deben controlarse cuidadosamente para evitar infracciones éticas, consecuencias legales, daños a la reputación o fallos operativos.
Riesgos de datos
La inteligencia artificial se basa en datos para funcionar. Sin embargo, como cualquier conjunto de datos, estos pueden estar expuestos a filtraciones, ataques de ciberseguridad o sesgos. Por lo tanto, todos los datos utilizados por la IA deben contar con integridad, privacidad y seguridad integradas desde el principio.
- Integridad de los datos: Los modelos de IA se entrenan utilizando grandes cantidades de datos, por lo que su rendimiento solo es tan confiable como lo que se ingresa inicialmente. Si los datos de entrada están sesgados, distorsionados o distorsionados, esto se reflejará en los resultados, creando información falsa o inexacta que puede dañar el rendimiento o la reputación de una organización.
- Protección de datos: Hoy en día es común que los sistemas de IA gestionen datos confidenciales o Información de identificación personal (PII), ya que esto brinda la oportunidad de mejorar significativamente la personalización y la toma de decisiones. Sin embargo, como con cualquier uso de información personal, conlleva el riesgo de vulneraciones de la privacidad, lo que podría conllevar consecuencias regulatorias o legales.
- Seguridad de los datos: Los sistemas de IA son un objetivo prioritario para los ciberdelincuentes y los actores de amenazas debido al alto valor de los datos que procesan y almacenan. Sin una estrategia adecuada de mitigación de riesgos, los sistemas pueden ser víctimas de brechas de seguridad como ataques de inversión de modelos o envenenamiento de datos, donde los datos se manipulan deliberadamente para corromper los resultados.
Riesgos del entrenamiento
El entrenamiento de un modelo de IA determina su comportamiento y rendimiento futuros, por lo que es crucial realizar correctamente este primer paso. Un entrenamiento deficiente puede causar daños a largo plazo. Todos los datos de entrenamiento deben ser de alta calidad y transparentes para evitar posibles problemas.
- Sesgo y discriminación del modelo: As in any context, bias can lead to discrimination with the potential to cause real harm. Unfortunately, AI can unintentionally become biased depending on the data it’s trained with. If its sources are non-representative, its answers can be discriminatory as a result, which is a risk that needs to be addressed in AI development.
- Deriva del modelo: Al igual que los humanos, los modelos de IA envejecen y pueden volverse menos precisos y consistentes a medida que los datos se desvían de lo que se aprendió originalmente. Esto debe monitorearse con el tiempo para evitar una degradación del rendimiento.
- Falta de transparencia: Los sistemas de IA son complejos y, en ocasiones, puede resultar difícil determinar cómo toman decisiones. Esto puede ser arriesgado en sectores regulados donde la rendición de cuentas es primordial, ya que dificulta la detección de sesgos y erosiona la confianza en los modelos.
Riesgos de interacción
Por su naturaleza, los sistemas de IA son altamente interactivos, lo que puede conllevar amenazas adicionales a las asociadas con las fuentes de información tradicionales, como los motores de búsqueda. Por ello, es importante garantizar que su uso no genere consecuencias imprevistas.
- Mal uso o mala interpretación: A pesar de su utilidad, depender demasiado de los resultados generados por la IA conlleva riesgos de seguridad, sobre todo si los usuarios desconocen las limitaciones del modelo. Sin la formación adecuada sobre los límites del sistema, el uso de la IA puede dar lugar a decisiones erróneas y a información falsa.
- Riesgos de autonomía: Quizás la duda más común en torno al uso de la IA se refiere a su independencia. En algunos casos, los sistemas pueden volverse impredecibles o generar resultados que contradicen las intenciones de la organización o del usuario. Por lo tanto, es fundamental poder supervisar y anular los resultados.
Adherencia al Cumplimiento Normativo
A medida que se expande el uso de la IA, también lo hacen las leyes que la regulan, y el incumplimiento conlleva graves consecuencias, que van desde daños a la reputación hasta acciones legales y elevadas multas.
Entonces, ¿cuáles son las principales áreas a las que debe prestar atención en su evaluación de riesgos de IA? Generalmente, los reguladores buscan elementos como el uso de datos no verificados, la falta de explicación de las decisiones de IA y la falta de documentación de este proceso, aunque los detalles específicos dependen de cada legislación.
Algunas de las normas más conocidas incluyen la GDPR, el Ley de AI de la UE, and some sector-specific laws. These often include consequences for using non-compliant third-party tools too, so this is something to remain vigilant of in AI security and during AI deployment.
Para obtener más información sobre las reglas que debe tener en cuenta, lea nuestra guía para Regulaciones globales sobre IA en 2025.
Effective AI Risk Assessment Framework Best Practices
Establecer casos de uso y objetivos de IA
No sirve de nada usar sistemas de IA sin comprender adecuadamente su uso previsto y sus capacidades. Comience con una investigación exhaustiva sobre qué modelos de IA utiliza su organización, así como los terceros con los que trabaja. Descubra para qué están diseñados y el contexto en el que operan. Esto le proporcionará una base sólida para identificar y evaluar sus posibles riesgos.
Localizar posibles amenazas
Recorrer todo el Ciclo de vida de la IADesde la capacitación y la implementación hasta el uso continuo, y evaluar los riesgos en cada etapa. ¿Cuáles son las posibles amenazas para los datos? ¿Cómo funciona el modelo? ¿Existen problemas con la interacción del usuario? Esta parte de la evaluación consiste en crear una lista completa de todos los posibles puntos conflictivos que valga la pena investigar más a fondo.
Categorizar y priorizar los riesgos
Una vez que conozca todos los posibles riesgos a los que se enfrenta, puede empezar a clasificarlos según su gravedad o la probabilidad de que se conviertan en un problema real. Esto le ayudará a comprender qué riesgos son prioritarios para gestionar y remediar.
Alinear los riesgos con las pautas regulatorias y éticas
How do the risks you’ve identified and prioritized relate to current laws and ethical principles? Your assessment needs to align with applicable regulations, industry standards, and emerging AI governance frameworks to avoid non-compliance and build trust in AI security. This alignment forms a solid base for effective risk management as your AI systems evolve.
Formule sus marcos de gestión de riesgos de IA
Por supuesto, no basta con evaluar los riesgos asociados al uso de la IA; ahora es necesario tomar medidas para supervisarlos y controlarlos (en otras palabras, gestión de riesgos). Esto podría incluir desde medidas de ciberseguridad hasta auditorías de sesgo y formación de empleados.
Para obtener más información sobre cómo combatir las amenazas de la inteligencia artificial, descubre nuestra publicación completa en Marcos y estrategias eficaces de gestión de riesgos de IA.
Monitoreo y revisión continuos
Los sistemas de IA evolucionan, y con ellos deberían evolucionar sus procesos de evaluación de riesgos. Revisar su marco de evaluación no es una actividad aislada; debe revisarse y supervisarse periódicamente para mantenerse al día con los riesgos cambiantes y garantizar que no se pasen por alto amenazas o vulnerabilidades emergentes.
BigID Makes AI Risk Management Framework (RMF) Easily Manageable
Como se mencionó, la evaluación de riesgos de la IA no se limita a los sistemas internos, sino a todo el ecosistema de datos. Cada vez más proveedores externos utilizarán IA, por lo que la visibilidad de cómo y dónde se utiliza es crucial para mantenerse al día con la gobernanza.
BigID le brinda herramientas para descubrir y gestionar el riesgo de IA a escala, con una plataforma reconocida por los analistas y en la que confían los clientes, desde bancos globales hasta las mejores universidades.
Le ayuda a identificar automáticamente dónde se utilizan los modelos de IA (tanto internamente como entre proveedores), evaluar cómo se manejan los datos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones y los estándares éticos en evolución.
Haga que el riesgo de la IA sea transparente y fácil de controlar, para que pueda innovar con confianza y disfrutar de los beneficios de la inteligencia artificial sin concesiones.
Programe una demostración para comenzar hoy.
Autor
