Las organizaciones del Reino Unido están rápidamente Implementación de IA en todos los ámbitos de la empresa.
Los equipos desarrollan aplicaciones de IA en plataformas en la nube, herramientas SaaS y sistemas internos. Estos sistemas se basan en datos empresariales para generar información valiosa, automatizar decisiones e impulsar la innovación.
Este cambio introduce un nuevo riesgo:
Los sistemas de IA exponen datos confidenciales cuando las organizaciones carecen de control sobre los datos que los alimentan.
Los responsables de seguridad e inteligencia artificial se enfrentan ahora a preguntas cruciales:
- ¿Qué datos alimentan nuestros sistemas de IA?
- ¿Esos datos contienen información regulada o sensible?
- ¿Quién puede acceder a los datos de entrenamiento y recuperación de IA?
- ¿Cómo podemos evitar la fuga de datos en los resultados de la IA?
La gobernanza de la IA comienza con la gobernanza de los datos.
Las organizaciones que controlan sus datos controlan su riesgo en materia de IA.
De un vistazo
• Los sistemas de IA dependen de los datos de la empresa, lo que aumenta el riesgo de exposición.
• Los datos de entrenamiento no controlados y los flujos de trabajo RAG plantean nuevos desafíos de seguridad.
• DSPM ayuda a descubrir, clasificar y gestionar los datos antes de que entren en los sistemas de IA.
• Las organizaciones reducen el riesgo asociado a la IA y desarrollan sistemas de IA fiables y que cumplen con la normativa.
Ideal para: Líderes de IA, CISO y equipos de gobernanza de datos.
¿Qué es DSPM para la gobernanza de datos de IA?
Gestión de la seguridad de los datos (DSPM) para IA ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, clasificarlos, analizar el riesgo de acceso y controlar cómo fluyen los datos hacia los sistemas de IA.
DSPM se centra en los datos anteriores, durante y posteriores al uso de la IA.
A diferencia de las herramientas de seguridad tradicionales, DSPM muestra qué datos existen, dónde se encuentran y quién puede acceder a ellos a través de los flujos de trabajo de IA.
Los equipos de seguridad adquieren la capacidad de:
- descubrir datos confidenciales a través de canales de IA
- clasificar la información regulada y de alto riesgo
- analizar el acceso a los datos de entrenamiento y recuperación
- prevenir la exposición en los resultados de la IA
Esto crea una visión completa de Riesgos de los datos de IA en toda la empresa.
El riesgo oculto en los flujos de datos de IA
Los sistemas de IA ingieren datos de múltiples fuentes:
- almacenamiento en la nube
- Plataformas SaaS
- sistemas internos
- lagos de datos
- repositorios no estructurados
Estos datos suelen incluir:
- datos personales
- registros financieros
- propiedad intelectual
- información regulada
Sin una gobernanza adecuada, los sistemas de IA introducen riesgos en cada etapa:
- ingesta de datos sensibles
- conjuntos de datos de entrenamiento no controlados
- recuperación de documentos confidenciales
- exposición a través de resultados
La IA amplifica el riesgo de los datos a gran escala.
Gobernanza de los datos de entrenamiento de IA
Los datos de entrenamiento definen cómo se comportan los sistemas de IA.
Muchas organizaciones crean modelos utilizando grandes conjuntos de datos sin filtrar. Estos conjuntos de datos suelen incluir información sensible o regulada.
DSPM ayuda a las organizaciones:
- identificar datos confidenciales en conjuntos de datos de entrenamiento
- eliminar datos innecesarios o de alto riesgo
- aplicar principios de minimización de datos
- Asegúrese de que solo los datos aprobados ingresen a los flujos de trabajo de capacitación.
Esto reduce el riesgo de:
- Incorporación de datos confidenciales en modelos
- violando los requisitos del RGPD del Reino Unido
- producir resultados inseguros o que no cumplen con las normas
Mejores datos conducen a una IA más segura.
Protección de sistemas RAG y de recuperación
Recuperación-Generación Aumentada (RAG) introduce una nueva categoría de riesgo.
Los sistemas RAG extraen datos de forma dinámica de las fuentes empresariales para generar respuestas.
Si las organizaciones no controlan esos datos, los sistemas de IA pueden exponer:
- documentos confidenciales
- datos personales
- comunicaciones internas
DSPM ayuda a las organizaciones:
- descubrir datos confidenciales en las fuentes de recuperación
- clasificar los datos utilizados en los flujos de trabajo RAG
- controlar a qué datos pueden acceder los sistemas de IA
- Aplicar políticas de acceso en el momento de la consulta
Esto garantiza que los sistemas de IA recuperen únicamente datos controlados y apropiados.
Prevención de fugas de datos de IA
Los sistemas de IA pueden exponer datos sensibles en sus resultados.
Este riesgo aumenta cuando:
- Los datos de capacitación incluyen información regulada.
- Los sistemas de recuperación acceden a datos sin filtrar.
- Los controles de acceso no se aplican a los flujos de trabajo de IA.
DSPM reduce este riesgo mediante:
- Identificación de datos sensibles antes de la ingestión por parte de la IA.
- hacer cumplir controles de acceso en todas las fuentes de datos
- monitorización del riesgo de exposición de datos
- habilitación remediación antes de que los datos lleguen a los sistemas de IA
No se puede solucionar el riesgo de los resultados de la IA sin controlar los datos de entrada.
DSPM y requisitos reglamentarios del Reino Unido para la IA
Las organizaciones del Reino Unido deben adaptar el uso de la IA a las expectativas regulatorias.
Las expectativas regulatorias seguirán evolucionando a medida que aumente la adopción de la IA en todo el Reino Unido.
Marcos de trabajo como RGPD del Reino Unido y las nuevas regulaciones sobre IA exigen:
- minimización de datos
- control de acceso
- responsabilidad
- reducción de riesgos
DSPM permite a las organizaciones:
- Descubra datos regulados en todos los flujos de trabajo de IA.
- clasificar información sensible
- demostrar control sobre el uso de datos
- Reduzca la exposición antes de que se convierta en un problema de cumplimiento.
Los líderes de seguridad pueden traducir la gobernanza de la IA en controles de datos medibles.
Implementación de la gobernanza de datos de IA con DSPM
La gobernanza eficaz de los datos de IA sigue un enfoque estructurado:
Paso 1: Descubrir datos en todos los flujos de trabajo de IA.
Identificar de dónde obtienen los datos los sistemas de IA.
Paso 2: Clasificar los datos confidenciales
Comprender qué datos ingresan a los sistemas de entrenamiento y recuperación.
Paso 3: Analizar el acceso
Determinar quién puede acceder a los datos de IA y dónde existe riesgo.
Paso 4: Mitigar el riesgo
Eliminar datos confidenciales, restringir el acceso y aplicar políticas de gobernanza.
Este enfoque permite a las organizaciones Controlar el riesgo de los datos de IA a gran escala.
Por qué DSPM es fundamental para la seguridad de la IA en el Reino Unido
La adopción de la IA seguirá creciendo.
Los datos seguirán ampliándose.
El riesgo aumentará en ambos casos.
Las organizaciones que no logren gestionar los datos de IA se enfrentarán a:
- fuga de datos
- exposición regulatoria
- pérdida de confianza
Las organizaciones que controlan sus datos:
- reducir el riesgo de IA
- mejorar el rendimiento del modelo
- construir sistemas de IA confiables
DSPM proporciona a las empresas del Reino Unido la base para IA segura a gran escala.
Preguntas frecuentes sobre DSPM y la gobernanza de datos de IA
1. ¿Qué es DSPM para la gobernanza de datos de IA?
DSPM para la gobernanza de datos de IA ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, clasificarlos, analizar el riesgo de acceso y controlar cómo fluyen los datos hacia los sistemas de IA. Garantiza que los modelos y flujos de trabajo de IA solo utilicen datos gobernados y apropiados.
2. ¿Por qué es importante la gobernanza de datos de IA para las organizaciones del Reino Unido?
Los sistemas de IA dependen de grandes volúmenes de datos empresariales. Sin una gobernanza adecuada, los datos sensibles o regulados pueden ingresar a los flujos de trabajo de la IA y aparecer en los resultados, lo que genera riesgos de seguridad, cumplimiento normativo y reputación.
3. ¿Cómo ayuda DSPM a proteger los datos de entrenamiento de IA?
DSPM identifica los datos confidenciales en los conjuntos de datos de entrenamiento, permite a los equipos eliminar los datos de alto riesgo o innecesarios y garantiza que solo los datos aprobados entren en los procesos de entrenamiento del modelo.
4. ¿Qué riesgos introducen los sistemas de IA?
Los sistemas de inteligencia artificial pueden exponer datos sensibles a través de conjuntos de datos de entrenamiento sin filtrar, sistemas de recuperación no controlados y resultados que revelan información confidencial o regulada.
5. ¿Cómo reduce DSPM la fuga de datos de IA?
DSPM evita la fuga de datos al descubrir datos confidenciales antes de su ingesta, al aplicar controles de acceso y al reducir la exposición en todas las fuentes de datos utilizadas por los sistemas de IA.
6. ¿Qué es RAG y por qué crea un riesgo para los datos?
Los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) extraen datos de fuentes empresariales en tiempo real. Si las organizaciones no gestionan esos datos, los usuarios pueden acceder a información confidencial mediante respuestas generadas por IA.
7. ¿Cómo respalda DSPM el cumplimiento normativo para los sistemas de IA?
DSPM ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos normativos al garantizar la minimización de datos, controlar el acceso y proporcionar visibilidad sobre cómo se utilizan los datos en los sistemas de IA.
8. ¿Qué tipos de datos deberían gestionar las organizaciones antes de utilizar la IA?
Las organizaciones deben controlar los datos personales, los registros financieros, la propiedad intelectual y cualquier información regulada o sensible antes de utilizarlos en sistemas de entrenamiento o recuperación de IA.
9. ¿Cómo pueden las organizaciones comenzar con la gobernanza de datos de IA?
Las organizaciones deben comenzar por descubrir los datos confidenciales, clasificarlos según su contexto, analizar el acceso y aplicar controles antes de que los datos entren en los sistemas de inteligencia artificial.
10. ¿Puede DSPM mejorar el rendimiento de la IA?
Sí. Los sistemas de IA funcionan mejor cuando se basan en datos limpios, relevantes y controlados. Eliminar los datos innecesarios o de baja calidad mejora la precisión y la fiabilidad.
11. ¿Cómo se integra DSPM en una infraestructura de IA o seguridad ya existente?
DSPM se integra con las herramientas de seguridad y gobernanza existentes, proporcionando visibilidad sobre los datos confidenciales. Complementa controles como DLP y la gobernanza de accesos, identificando dónde existen riesgos para los datos y permitiendo a los equipos tomar medidas.
Vea dónde sus datos de IA generan riesgos.
El riesgo de la IA no comienza en el modelo. Comienza en los datos.
La mayoría de las organizaciones no pueden ver por dónde entran los datos confidenciales en los sistemas de IA, quién puede acceder a ellos ni cómo fluyen a través de los sistemas.
DSPM proporciona a los equipos de seguridad e IA la capacidad de identificar datos de alto riesgo, priorizar la exposición y tomar medidas antes de que esos datos lleguen a los sistemas de IA.
Así es como las organizaciones pasan de una seguridad de IA reactiva a un control de datos proactivo.
Desarrolla IA con datos confiables.
Los sistemas de IA son tan seguros como los datos en los que se basan.
Los equipos de seguridad deben gestionar los datos antes de que la IA los utilice.
DSPM permite a las organizaciones:
- descubrir datos confidenciales
- control de acceso
- reducir la exposición
- apoyar la innovación en IA que cumpla con las normas
Así es como las organizaciones protegen la IA, reducen el riesgo y avanzan con mayor rapidez y confianza.
Descubre cómo BigID te ayuda a descubrir, controlar y proteger los datos de IA a gran escala.
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