Inteligencia Artificial (IA) Ha conquistado al mundo y se ha integrado rápidamente en nuestra vida diaria, aunque no sin vacilación. Sin embargo, para un Director de Privacidad (CPO) o alguien con un puesto similar, su trabajo es garantizar que las promesas de la IA se ajusten al cumplimiento normativo y no se conviertan en problemas de seguridad y privacidad.
Ya hemos visto los numerosos beneficios de la IA, pero no es la solución para todos los requisitos de privacidad de datos. Sin embargo, puede permitir a los CPO... automatizar la gestión de derechos de datos, detectar posibles riesgos regulatorios y frustrar posibles ciberataques.
A continuación se presentan cinco formas en las que los CPO pueden utilizar la IA para mejorar el cumplimiento y abordar las complejidades de la tecnología desde la perspectiva de un CPO:
Identificación del riesgo para la privacidad
Optimice la identificación de riesgos con evaluaciones basadas en IA
Evaluaciones de impacto sobre la privacidad (EIP) y Evaluaciones de Impacto de la Protección de Datos (EIPD) Puede ser la pesadilla de un profesional de la privacidad. Las evaluaciones generan trabajo manual y desperdician tiempo y recursos al documentar posibles riesgos para la privacidad. Los procesos manuales generan ineficiencias y pueden aumentar el riesgo cuando se tarda demasiado en identificar riesgos nuevos o cambiantes en toda la organización.
Ahí es donde la IA puede desempeñar un papel fundamental. Aproveche la IA para identificar riesgos y reducir drásticamente la posibilidad de nuevos riesgos, mejorando así la eficiencia y la eficacia de sus esfuerzos de cumplimiento. Utilice soluciones como BigID, que agilizan y automatizan el proceso de realización de evaluaciones de impacto de la protección de datos (PIA) y evaluaciones de impacto de la protección de datos (DPIA), lo que permite a los CPO evaluar eficazmente los riesgos de privacidad asociados con nuevos proyectos, productos o iniciativas.
Conecte los puntos de datos con IA
El mapeo de datos es clave para mejorar el cumplimiento normativo
Muchas organizaciones gestionan grandes cantidades de datos, muchos de los cuales son sensibles, personales y están sujetos a estrictas regulaciones. Sin embargo, sin contexto de identidad, es imposible identificar qué datos pertenecen a qué individuo, lo cual es fundamental para cumplir con los requisitos regulatorios.
Cartografía de datos se ha vuelto fundamental para cualquier programa de privacidad, ya que los datos confidenciales pueden estar aislados y provenir de fuentes no estructuradas, residen en bases de datos heredadas o presentan otros desafíos que dificultan la identificación, el mapeo y la gestión del cumplimiento normativo de los datos. La dura realidad es que la mayoría de las tecnologías no pueden identificar si un archivo o registro contiene números de la Seguridad Social (SSN), números de pasaporte, licencias de conducir o direcciones residenciales.
En el ámbito de la privacidad, la asignación de identidades a datos sensibles facilita la conexión y garantiza el cumplimiento de diversos requisitos de privacidad. La privacidad y la protección de la IA con reconocimiento de identidad de BigID permiten a las organizaciones automatizar la privacidad de datos para implementar políticas, optimizar la respuesta ante filtraciones, evaluar el riesgo mediante evaluaciones y gestionar solicitudes y eliminaciones de datos.
Acelerar la gestión de derechos de datos
Mejorar las operaciones de privacidad para aumentar la eficiencia
Hemos avanzado mucho desde la entrada en vigor del RGPD. Sin embargo, muchas organizaciones aún tienen dificultades con los procesos manuales de gestión de solicitudes de protección de datos (DSAR) y el cumplimiento de diversos derechos de privacidad de datos. Y aunque hemos avanzado en la automatización, el aspecto más desafiante de la gestión de derechos de datos es identificar a todos los usuarios. PI y PII que abarca múltiples fuentes de datos y entornos. Utilice la IA para descubrir y clasificar automáticamentey conectar datos a perfiles de usuario específicos para automatizar DSAR, validar la eliminación de datos y generar informes de cumplimiento personalizados.
Para los CPO, soluciones como BigID les permiten automatizar y personalizar funciones para Gestionar solicitudes de derechos de datos y preferencias de privacidad, incluido el tipo de solicitud, los flujos de trabajo de eliminación, los plazos de regulación y la remediación, lo que garantiza que todo el ciclo de vida de la solicitud se alinee con los requisitos legales necesarios para lograr el cumplimiento.
El riesgo oculto en los datos no estructurados
Aprovechar la IA para los LLM
Entre el 80% y el 90% de datos generados no están estructurados, lo que ya representa una cantidad impresionante. Históricamente, analizar datos no estructurados ha sido todo un reto, pero con GenAI y modelos lingüísticos extensos (LLM) Al introducir nuevos niveles de riesgo, clasificar, gestionar y proteger datos no estructurados para garantizar que GenAI no tenga acceso a datos confidenciales, personales, regulados o sensibles, es fundamental.
Con la creciente legislación sobre IA, aprovechar una solución como BigID para escanear, clasificar y validar automáticamente con precisión que los datos en un LLM sean adecuados para el propósito (lo que significa que no hay datos sensibles, regulados, secretos o críticos no aprobados allí) reducirá la probabilidad de violaciones de datos, fugas de datos y violaciones de cumplimiento.
Los CPOS deben coordinarse con sus equipos de seguridad, ya que los riesgos de seguridad de la IA también conllevan riesgos para la privacidad. Sus equipos de privacidad y seguridad deben trabajar en conjunto para adoptar la IA de forma segura y responsable.
Monitorear e informar sobre el cumplimiento
Automatice los informes de cumplimiento para remediar rápidamente los riesgos
Independientemente de dónde se encuentren los datos:En la nube, en entornos locales o híbridos—o de qué tipo se trate, las organizaciones necesitan una forma consistente y automatizada de clasificar, etiquetar y aplicar políticas sobre los datos en función de la confidencialidad, el riesgo, la ubicación, etc. También deben establecer políticas sobre el movimiento de datos y el cumplimiento normativo para supervisar la transferencia, el uso indebido y las infracciones de las políticas.
La inteligencia artificial avanzada y el aprendizaje automático de BigID para el descubrimiento integral de datos a escala, tanto en la nube como en las instalaciones, brindan contexto a los datos, lo que permite a las organizaciones actualizar y mejorar continuamente la política para adaptarse a las necesidades y regulaciones comerciales en evolución.
BigID ayuda a reducir el riesgo basado en políticas con flujos de trabajo de remediación de datos que ayudan a gestionar y tomar medidas sobre el riesgo de acuerdo con la política comercial, junto con registros de auditoría e informes para integrar en evaluaciones de riesgo personalizadas.
Las herramientas de generación de informes basadas en IA, como BigID, también pueden generar informes de cumplimiento personalizados, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para la recopilación y el análisis manual de datos. Al optimizar los procesos de cumplimiento, las organizaciones pueden ahorrar tiempo y recursos. Cualquier política bien implementada mejora la eficiencia operativa y el cumplimiento normativo.
Cómo incorporar la IA a su estrategia de privacidad
A medida que la IA revoluciona las operaciones de las organizaciones, los CPO tienen una oportunidad única de aprovechar las tecnologías de IA para optimizar los esfuerzos de cumplimiento normativo y fortalecer las prácticas de protección de datos. Al adoptar soluciones basadas en IA para las evaluaciones de privacidad de datos, la supervisión del cumplimiento normativo y la mejora de la seguridad, los CPO pueden abordar eficazmente las complejidades del cumplimiento normativo, a la vez que mitigan los riesgos y protegen los derechos de privacidad de las personas.
Aproveche soluciones como BigID que adoptan un enfoque de privacidad por diseño para automatizar procesos manuales, mejorar la precisión y la capacidad de acción, y aplicar IA y ML para eliminar el ruido, mejorar la gestión de riesgos, permitir una estrategia sólida de privacidad de datos y lograr el cumplimiento.
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