Mientras IA generativa Promete revolucionar todo, desde la creación de contenido hasta la innovación en toda la industria. Su rápida adopción ha expuesto vulnerabilidades críticas en seguridad, privacidad y gobernanza. Por ello, no sorprende que las organizaciones se enfrenten a desafíos como filtraciones de datos y violaciones de la privacidad en relación con la adopción de la IA.
Un estudio reciente encargado por BigID, como Aplicaciones respaldadas por SAP socio, ofrece una mirada en profundidad a los desafíos y preocupaciones específicos que tienen las organizaciones al adoptar IA en el lugar de trabajo”.Informe global de 2024 sobre IA generativa: avances y obstáculos”, explora cómo estas organizaciones están abordando estas complejidades para adoptar las mejores prácticas para un uso seguro y responsable de la IA.
A continuación se presentan sólo algunos de los hallazgos más significativos:
Preocupaciones sobre la seguridad de los datos
- 67% de organizaciones temen violaciones de datos y ciberataques
- Sólo una La minoría (12%) de las organizaciones que planean implementar IA generativa tienen mucha confianza en sus actuales medidas de seguridad de datos.
Las organizaciones están implementando la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) para mitigar los riesgos asociados con los proyectos de IA. BigID ayuda a las organizaciones a mejorar su... postura de seguridad de datos centralizando y agilizando la detección, investigación y remediación de riesgos y vulnerabilidades de datos críticos.
Obstáculos para la adopción de la IA generativa
Los resultados de la encuesta revelan tres áreas centrales como obstáculos importantes para las organizaciones que adoptan IA generativa:
- Seguridad de datos (50%): La mitad de los encuestados identificaron la seguridad de los datos como su principal preocupación.
- Colaboración multifuncional (47%): Las organizaciones deben fomentar la colaboración entre diferentes funciones, incluidos los equipos de TI, seguridad, legales y comerciales.
- Transparencia de decisiones/resultados (45%): Comprender cómo los modelos de IA toman decisiones y garantizar resultados transparentes es una preocupación importante, lo que resalta la necesidad de modelos de IA interpretables.
Estos desafíos pueden representar obstáculos, pero no son insuperables. Al priorizar la seguridad de los datos con soluciones como BigID, fomentar la comunicación abierta entre equipos e implementar modelos de IA interpretables, las organizaciones pueden allanar el camino para una implementación y un proceso de IA generativa exitosos y seguros.
Resultados adversos de la IA
La naturaleza dual de la IA queda patente en los resultados de nuestra encuesta:
La IA generativa ofrece un potencial inmenso, pero las violaciones de datos son una amenaza real: casi el 501% de las organizaciones informan resultados adversos, siendo las violaciones de datos las más frecuentes.
Comprender qué datos existen, si son sensibles y dónde se encuentran son requisitos previos para la adopción responsable de proyectos de IA. Comienza por conocer el contenido de los datos que utilizan sus modelos para la IA. BigID ayuda a las organizaciones a encontrar y depurar los datos utilizados en los modelos de aprendizaje profundo (LLM) para minimizar el riesgo de filtraciones de datos.
Cómo BigID puede ayudar a proteger, gestionar y asegurar sus datos para la IA
BigID brinda a las organizaciones la visibilidad y el control completos de los datos que necesitan para implementar los controles adecuados de seguridad, privacidad y gobernanza para la IA.
Las organizaciones pueden proteger, gestionar y asegurar mejor los datos para la IA de dos maneras fundamentales:
- Preparación y preparación: BigID sienta las bases para una IA segura y fiable mediante una sólida higiene de datos. Aproveche la IA y el aprendizaje automático avanzados para clasificar, etiquetar, catalogar y depurar sus datos de forma completa y exhaustiva para su preparación. Elimine de forma proactiva la información corrupta, duplicada y de riesgo que amplía innecesariamente la superficie de ataque. Garantice datos de alta calidad y seguros para los modelos de IA, minimizando los riesgos y vulnerabilidades de los datos y promoviendo una sólida seguridad, privacidad y gobernanza en sus implementaciones de IA.
- Gobernanza y control: BigID potencia la gobernanza proactiva de datos al identificar archivos y datos a los que se accede durante las interacciones con IA. Aproveche la información de clasificación existente para identificar posibles riesgos de sobreexposición de datos. Remedie estos riesgos revocando el acceso no autorizado, reetiquetando los datos confidenciales para su corrección y aplicando políticas de uso específicas para IA. Este enfoque integral garantiza el cumplimiento de las normativas y los marcos de seguridad (así como los futuros), a la vez que protege a su organización del uso indebido de datos.
¿Quieres saber más sobre los resultados de esta encuesta? Descarga el Informe global 2024 sobre IA generativa: avances y obstáculos ¡hoy!
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