De qué se trataba
Esta sesión dirigida por expertos examinó un problema urgente para las empresas actuales: proteger los datos confidenciales en la era de la innovación de la IA. A medida que las herramientas impulsadas por la IA como Microsoft Copilot Al reestructurar los flujos de trabajo, las organizaciones se enfrentan a nuevos riesgos relacionados con el acceso a los datos, el cumplimiento normativo y los controles de seguridad. El debate se dirigió a CISOs, CPOs y líderes de datos que buscan adaptar sus estrategias para proteger datos sensibles y críticos de las amenazas emergentes.
Las 3 conclusiones principales
Los riesgos impulsados por la IA están redefiniendo el panorama de la seguridad de los datos
La IA se basa fundamentalmente en datos, y muchas organizaciones tienen dificultades para adaptar sus estrategias de seguridad de datos para abordar este riesgo en constante evolución. Las herramientas de seguridad heredadas suelen generar una visibilidad fragmentada, lo que deja lagunas en las necesidades de seguridad específicas de la IA. Las empresas deben modernizar sus marcos para supervisar el acceso, las configuraciones y los propios datos y así anticiparse a este desafío.
Para poner en práctica la seguridad de los datos de IA es necesario el descubrimiento primero
Nimrod Vax enfatizó el primer paso crítico: Identificar y descubrir información confidencialSin una visibilidad clara de los datos existentes, las organizaciones no pueden crear protecciones efectivas. Las aplicaciones de IA, ya sean generativas o basadas en agentes, deben tratarse como "productos de datos" con etiquetado, clasificación y controles de acceso integrales.
La colaboración es clave en la era de la IA
Kyle Kurdziolek destacó la necesidad de que las organizaciones alineen sus equipos de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo bajo un mismo marco. Ofreció una hoja de ruta de cuatro pasos para diseñar un manual de seguridad de IA: analizar los datos, comprender la sensibilidad y el riesgo, implementar políticas automatizadas y coordinar a los equipos internos. Este enfoque no solo mitiga el riesgo, sino que también promueve la colaboración interdisciplinaria para abordar las vulnerabilidades generadas por la IA.
Análisis profundo: Cómo las etiquetas y los metadatos respaldan la seguridad de los datos de IA
Las etiquetas y los metadatos se están convirtiendo en elementos innovadores en la gestión de entornos con IA. Nimrod Vax destacó cómo las bases de datos vectoriales de nivel empresarial, como MongoDB y Elastic, permiten a las organizaciones aplicar metadatos y clasificar las incrustaciones según su nivel de confidencialidad (p. ej., confidencial, público, interno). Estas herramientas aplican controles de acceso a nivel de base de datos o a través de la propia aplicación, lo que garantiza que la información confidencial pueda restringirse para que no sea procesada por herramientas de IA como Microsoft Copilot.
Para las organizaciones que implementan tecnologías de búsqueda empresarial, las implicaciones son profundas. Estas herramientas hacen que la información confidencial sea excesivamente accesible, lo que aumenta el riesgo de exposición. Al adoptar sistemas precisos de etiquetado y clasificación de datos, las organizaciones pueden prevenir el acceso no autorizado a datos confidenciales, garantizando el cumplimiento normativo y minimizando el riesgo legal.
Citas memorables
Nos encontramos en un momento en el que la IA está irrumpiendo en todas las conversaciones sobre seguridad. Y, dicho esto, genera tanta confusión como innovación.
– Kyle Kurdziolek, vicepresidente de seguridad de BigID
Ante todo, no se puede proteger lo que se desconoce. El descubrimiento es la base de toda estrategia eficaz de seguridad de la IA.
– Nimrod Vax, CPO – BigID
La IA lo cambia todo, especialmente la superficie de ataque. Las estrategias deben evolucionar para afrontar este nuevo panorama de riesgos.
– Kyle Kurdziolek, vicepresidente de seguridad de BigID
Resultados y perspectivas de la encuesta
Una sesión de preguntas y respuestas en vivo reveló áreas clave de preocupación organizacional:
- El 43% de los asistentes citó “la visibilidad del uso de datos dentro de las herramientas de IA” como su mayor desafío.
- Pregunta principal del público: "¿Cómo etiquetamos eficazmente los datos para restringir sistemas de IA como Copilot?"
Kyle Kurdziolek abordó este tema en profundidad, explicando que las herramientas modernas de etiquetado de datos, como las etiquetas de Microsoft Information Protection (MIP), pueden aplicarse a los datos de origen, garantizando así que los sistemas de IA respeten las restricciones de acceso. Nimrod Vax aclaró además que herramientas como BigID automatizan estos controles para el descubrimiento, el etiquetado y el seguimiento de linaje, simplificando así la gestión continua de la IA.
Recursos relacionados
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