En IA agente Al pasar de los pilotos experimentales a la implementación en toda la empresa, las organizaciones enfrentan un desafío fundamental: Cómo gobernar sistemas autónomos que razonan, actúan y toman decisiones a través de datos, modelos, flujos de trabajo y ecosistemas de terceros.
Según Gartner, El 40 % de las aplicaciones empresariales se integrarán con agentes de IA específicos para cada tarea para finales de 2026, frente a menos del 51 % actual. Este cambio promete mejoras drásticas en productividad y colaboración, pero también introduce nuevos riesgos. Muchas empresas intentan gestionar la IA con agentes con controles diseñados para aplicaciones estáticas, lo que crea puntos ciegos en el uso de datos, la rendición de cuentas y el cumplimiento normativo.
Para escalar la IA agente de forma segura, la gobernanza, la privacidad y la seguridad deben pasar de los documentos de políticas a... realidad operativa.
El imperativo de gobernanza para la IA agente
Los sistemas de IA con agentes operan con una autonomía cada vez mayor, interactuando a menudo con datos sensibles o regulados en tiempo real. Esto plantea cuestiones cruciales en torno al uso lícito de los datos, el consentimiento, la rendición de cuentas y el cumplimiento de normativas como... GDPR, CCPA/CPRA, Ley de Protección de Datos Personales Digitales de la India (DPDP), y leyes emergentes específicas sobre IA.
Para poner en práctica la gobernanza de la IA agente, las empresas necesitan capacidades que vayan mucho más allá de los controles tradicionales:
- Visibilidad y linaje de datos de extremo a extremo Para comprender qué datos impulsan a los agentes de IA, dónde se originan y cómo fluyen entre modelos y proveedores.
- Canalizaciones de IA que tienen en cuenta el consentimiento y las políticas que aplican restricciones de uso de forma dinámica en el momento del aviso y durante la ejecución del modelo
- Operaciones de cumplimiento automatizadasincluyendo Cumplimiento de DSAR en datos no estructurados, bases de datos vectoriales y memoria de modelos
- Monitoreo continuo de riesgos, desviaciones y sesgos para detectar configuraciones erróneas, acceso no autorizado, y resultados dañinos antes de que se intensifiquen
La gobernanza debe estar integrada en el ciclo de vida de la IA en sí, no agregarse después de la implementación.
Cognizant y BigID: Cómo la IA responsable pasa del principio a la práctica
Cognizant y BigID abordan este desafío desde ángulos complementarios: juntos cierran la brecha entre Intención de gobernanza de la IA y aplicación en tiempo real.
Marco de confianza para la IA responsable de Cognizant Abarca todo el ciclo de vida de la IA, desde la gobernanza y la evaluación de riesgos hasta el diseño de soluciones y la supervisión posterior a la implementación. Cuenta con el respaldo de una Plataforma de Confianza modular que facilita la explicabilidad, las pruebas y la monitorización de agentes. Cabe destacar que Cognizant es el primer proveedor global de servicios de TI acreditado por ISO/IEC 42001:2023, el estándar internacional para sistemas de gestión de IA.
El enfoque de Cognizant enfatiza:
- Gobernanza preparada para auditorías alineado con los estándares ISO, NIST y OCDE
- Supervisión dirigida por humanos, incluidos protocolos de escalada, equipos rojos y manuales de respuesta a incidentes
- Evaluaciones de riesgos éticos para evaluar los posibles daños y las consecuencias no deseadas antes del lanzamiento
- Modelos de participación interfuncionales que reúnen a las partes interesadas legales, de privacidad, de riesgo, de ciencia de datos y comerciales.
Donde Cognizant define cómo se debe gobernar la IA, BigID ofrece la capa de visibilidad y control de datos Es necesario que la gobernanza sea viable a gran escala.
Gobernanza centrada en datos de BigID para IA agente
BigID ofrece a las organizaciones la descubrimiento y la aplicación que necesitan para gobernar la IA, desde la gestión IA en la sombra para proteger las cadenas de datos de entrenamiento y garantizar un uso responsable.
Las capacidades clave incluyen:
Entradas de IA seguras y confiables
- Limpieza de datos de IA Redactar, tokenizar o reemplazar datos confidenciales antes de que ingresen a los canales de IA.
- Etiquetado de datos de IA y confianza clasificar y validar datos por sensibilidad, consentimiento, linaje y estado de la política
Controlar el uso de la IA
- Protección inmediata Detectar y redactar datos confidenciales durante las interacciones de IA sin interrumpir la experiencia del usuario.
- Empleado y Controles de acceso del agente Para hacer cumplir las normas sobre cómo los copilotos, agentes y LLM pueden acceder a los datos
Detectar y gestionar el riesgo de la IA
- Shadow AI Discovery para identificar modelos, agentes, copilotos y herramientas no autorizados, y rastrear los datos confidenciales que tocan
- Gestión de la postura de seguridad de IA (SPM) para supervisar el riesgo de configuración, las anomalías y la exposición de datos en los sistemas de IA
Implementar la gobernanza a gran escala
- Evaluaciones de riesgos automatizadas mediante IA alineado a RMF de IA del NIST, ISO 42001, y políticas internas
- Acciones de remediación y cumplimiento Para restringir el acceso, reetiquetar datos, bloquear el uso o activar flujos de trabajo de reentrenamiento
- WatchTower para IA y datos para proporcionar visibilidad continua, alertas y remediación incorporada a través de canales de IA
Al fundamentar la gobernanza de la IA en un contexto de datos reales, BigID une la seguridad, la privacidad, el cumplimiento y la gobernanza, llevando a las organizaciones más allá de la visibilidad a control práctico.
IA responsable en acción: conclusiones clave de Cognizant y BigID
Para explorar cómo estos principios se traducen en la ejecución en el mundo real, Cognizant y BigID Recientemente se asoció con el seminario web IA responsable en acción: automatización de la privacidad, el cumplimiento y la confianza. El debate destacó varios temas que las empresas están abordando a medida que avanzan en iniciativas de IA agente:
- IA responsable comienza con principios claros—La equidad, la transparencia, la responsabilidad, la seguridad y el diseño centrado en el ser humano deben dar forma a cómo se construyen y miden los sistemas de IA.
- El cumplimiento debe ser parte integral de la vida de la humanidad, no un añadido., con controles integrados directamente en el ciclo de vida del desarrollo de software e IA
- La automatización permite tanto velocidad como confianza, permitiendo a las organizaciones innovar rápidamente mientras mantienen la gobernanza y la privacidad
- La propiedad multifuncional es esencial, con consejos de IA que abarcan equipos de tecnología, privacidad, legal, riesgo y negocios.
- La transparencia genera confianza duradera, respaldado por resultados mensurables y responsabilidad compartida
Construyendo un futuro de IA confiable
La IA agencial es muy prometedora, pero solo si la confianza se basa en sus cimientos. Cognizant y BigID juntos ofrecen una potente combinación de Marcos de gobernanza, automatización de la privacidad y supervisión continua basada en datos para ayudar a las empresas a implementar IA de manera responsable.
A medida que los agentes de IA se integren en las funciones empresariales clave, la confianza será el factor determinante para su adopción a gran escala. Las organizaciones que implementen la confianza —desde la gobernanza de datos y la aplicación del consentimiento hasta la supervisión y la remediación de modelos— no solo mitigarán los riesgos legales, éticos y de seguridad, sino que también impulsarán una innovación más rápida, un mayor retorno de la inversión (ROI) y resultados de IA más fiables.
En la era de la IA agencial, la confianza ya no es una aspiración. Es operativa y esencial.
Authors
