Gestión de riesgos de la IA

Origen

Los primeros riesgos de la IA se centraron en la precisión de los modelos y la calidad de los datos, principalmente en entornos de I+D. Con la incorporación de la IA a los sistemas de producción, los riesgos se expandieron a más vectores.

Evolución

Hoy en día, los riesgos abarcan:

• Sesgo y discriminación en la toma de decisiones de IA
• Vulnerabilidades de seguridad (por ejemplo, inyección rápida, robo de modelos)
• Incumplimiento normativo debido a una IA opaca o inexplicable
• Pérdida de la supervisión o rendición de cuentas humana
• Mal uso ético de la IA generativa o de los sistemas de vigilancia

Estos riesgos exigen programas de mitigación de riesgos estructurados y multifuncionales.

• Riesgos de integridad de los datos – Datos de entrenamiento de mala calidad o sesgados que generan resultados defectuosos

• Riesgo del modelo – Comportamiento impredecible u opaco del modelo que genera impactos operativos o legales

• Riesgo de privacidad – Exposición o inferencia de datos personales a partir de los resultados del modelo

• Riesgo de seguridad – Explotación de sistemas de IA mediante entradas adversarias o maliciosas

• Riesgo de cumplimiento – Falta de alineación con las leyes o políticas en torno al uso responsable de la IA

• Riesgo ético/operacional – Daños por mal uso, alucinaciones o falta de supervisión humana.

La IA presenta riesgos complejos, como la exposición de modelos, la fuga involuntaria de datos o la explotación por parte de actores maliciosos. La gestión de riesgos ayuda a los equipos de seguridad a integrar medidas de seguridad en el ciclo de vida de la IA: protege las canalizaciones de datos, valida el comportamiento de los modelos y controla el acceso a sistemas de inferencia sensibles.

La Gestión de Riesgos de IA garantiza que los sistemas cumplan con las leyes de protección de datos, como el RGPD y la HIPAA. Los equipos de privacidad se centran en gestionar riesgos como la extralimitación de datos personales, la memorización de modelos y la reidentificación a partir de los resultados.

Estos equipos utilizan la Gestión de Riesgos de IA para establecer marcos de IA responsables, auditar algoritmos para garantizar su imparcialidad e implementar estructuras de rendición de cuentas. También facilita la preparación regulatoria para estándares como NIST AI RMF, ISO/IEC 23894 y la nueva legislación global sobre IA.