La discusión
Esta sesión dirigida por expertos se centró en la intersección de la privacidad y Gobernanza de la IAAaron Weller y Gail Krutov analizaron las complejidades de abordar las leyes y marcos de IA, así como los desafíos éticos que presentan. Este seminario web fue diseñado para profesionales de la privacidad, líderes en seguridad de datos y gestores de innovación que estén listos para adaptar estrategias basadas en la privacidad para abordar las exigencias de cumplimiento normativo y gestión de riesgos que plantea la disrupción de la IA en diversas industrias.
Las 3 conclusiones principales
1. Marcos de privacidad adaptables para la IA
Los marcos de privacidad tradicionales son insuficientes para abordar los riesgos emergentes de la IA. Las organizaciones deben desarrollar estrategias para abordar las regulaciones sectoriales, las tecnologías de IA generativa, las directrices éticas y los mandatos de cumplimiento normativo globalmente diversos, como... Ley de AI de la UE y Alineación de los valores nacionales de China para los datos de entrenamiento de IA.
2. Colaboración multifuncional y gobernanza escalable de la IA
La gobernanza de la IA exige la alineación del equipo. Los líderes deben priorizar la formación de comités interdisciplinarios, el establecimiento de inventarios de IA, el mapeo de los flujos de datos y la implementación de programas de capacitación personalizados para promover la concienciación en todos los departamentos. Fomentar la colaboración reduce los silos, evita la duplicación de esfuerzos y garantiza un proceso eficiente de revisión de riesgos.
3. Mitigación proactiva de riesgos mediante herramientas y procesos
Los programas de gestión de riesgos de IA exitosos logran un equilibrio entre innovación y riesgo. Al aprovechar herramientas prácticas, como escaneo automatizado de código Para cuestiones de privacidad, mapeo de datos para evaluación de riesgos, actualizaciones de proveedores sobre capacidades de IA y un sistema de clasificación para priorización de riesgos, las organizaciones pueden crear estrategias de mitigación de riesgos escalables y procesables que se alineen con las expectativas regulatorias.
Análisis profundo: Gestión del alcance en las evaluaciones de riesgos de la IA
Un concepto crítico discutido fue la cuestión de la desviación del alcance en Evaluación de IA Procesos. Según Gail Krutov, definir claramente los criterios de aprobación desde el principio ayuda a los equipos a evitar revisiones automáticas. Por eso, la formación juega un papel crucial; las organizaciones deben capacitar a los responsables de la toma de decisiones en Principios de gobernanza de la IA para garantizar la coherencia y la rendición de cuentas.
Otro aspecto que contribuye al alcance es aprovechar el conocimiento y los recursos previos para mitigar el riesgo. Por ejemplo, la deduplicación permite a los equipos desarrollar procesos de gobernanza basados en las lecciones aprendidas de proyectos de IA existentes. Por otro lado, los contratos claros con los proveedores, así como la notificación y las pruebas de nuevas funciones de IA, ayudan a mantener una supervisión eficaz. Como enfatizó Aaron Weller, la gestión de riesgos no consiste en rechazar la innovación, sino en guiar a los equipos hacia respuestas responsables dentro de unos límites definidos.
Citas memorables
La naturaleza dinámica de los sistemas de IA requiere evaluaciones continuas, no simples trámites de aprobación. Debemos evolucionar más allá del cumplimiento estático para abordar las complejidades de la IA. – Gail Krutov
Nuestro objetivo es transformar la percepción de los equipos de cumplimiento, de guardianes a facilitadores de la innovación responsable, ayudándolos a decir 'sí' dentro de límites definidos en lugar de simplemente decir 'no'. – Aaron Weller
Reducir la duplicación mediante un proceso de gestión de riesgos bien pensado permite a los equipos centrarse en la innovación sin comprometer la seguridad. – Gail Krutov
La IA en la sombra existe porque es fácil operar en la sombra, especialmente si los empleados creen que no los descubrirán. Nuestro objetivo es sacar a la luz estas conversaciones y crear un marco de confianza para la gente. – Aaron Weller
Recursos relacionados
- Resumen de la solución: Conecte los puntos en datos e IA a través de la gobernanza, el contexto y el control
- Libro blanco: Privacidad de datos en la era de la IA
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