Inteligencia Artificial
Entendiendo la IA en la sombra y su impacto en su negocio
El mercado está en auge con la innovación y nuevos proyectos de IANo es de extrañar que las empresas se apresuren a utilizar la IA para mantenerse a la vanguardia en la acelerada economÃa actual. Sin embargo, esta rápida adopción de la IA también presenta un desafÃo oculto: la aparición de "IA de las sombras. "
Esto es lo que hace la IA en la vida cotidiana:
- Ahorro de tiempo automatizando tareas repetitivas.
- Generando conocimientos que antes tomaban mucho tiempo descubrir.
- Mejorando la toma de decisiones con modelos predictivos y análisis de datos.
- Creación de contenidos a través de herramientas de IA para marketing y atención al cliente.
Todos estos beneficios dejan en claro por qué las empresas están ansiosas por adoptar la IA. Pero ¿qué sucede cuando la IA comienza a operar en la sombra?
Este fenómeno oculto se conoce como IA Sombra.
¿Qué entendemos por IA en la sombra?
La IA en la sombra se refiere al uso de tecnologÃas y plataformas de IA que no han sido aprobadas ni examinadas por los equipos de TI o seguridad de la organización.
Si bien al principio puede parecer inofensivo o incluso útil, este uso no regulado de la IA puede exponer diversos riesgos y amenazas.
Más de 60% de empleados admiten haber utilizado herramientas de inteligencia artificial no autorizadas para tareas relacionadas con el trabajo. Se trata de un porcentaje significativo si tenemos en cuenta las posibles vulnerabilidades que se esconden tras la sombra.
IA en la sombra frente a TI en la sombra
Los términos Shadow AI y Shadow IT pueden parecer conceptos similares, pero son distintos.
La TI en la sombra implica que los empleados utilicen hardware, software o servicios no aprobados. Por otro lado, la IA en la sombra se centra en el uso no autorizado de herramientas de IA para automatizar, analizar o mejorar el trabajo. Puede parecer un atajo para obtener resultados más rápidos e inteligentes, pero puede derivar rápidamente en problemas si no se realiza una supervisión adecuada.
Riesgos asociados con la IA en la sombra
Examinemos los riesgos de la IA en la sombra y analicemos por qué es fundamental mantener el control sobre las herramientas de IA de su organización.
Violaciones de privacidad de datos
El uso de herramientas de inteligencia artificial no aprobadas puede poner en riesgo la privacidad de los datos. Los empleados pueden compartir información confidencial por accidente mientras trabajan con aplicaciones no aprobadas.
Cada plan una de cada cinco empresas En el Reino Unido se ha producido una fuga de datos debido a que los empleados utilizan herramientas de IA generativaLa ausencia de cifrado y supervisión adecuados aumenta las posibilidades de violaciones de datos, lo que deja a las organizaciones expuestas a ciberataques.
Incumplimiento normativo
La IA en la sombra conlleva graves riesgos de cumplimiento normativo. Las organizaciones deben cumplir con normativas como el RGPD, la HIPAA y la Ley de IA de la UE para garantizar la protección de datos y el uso ético de la IA.
El incumplimiento puede dar lugar a fuertes multas. Por ejemplo, las infracciones del RGPD pueden costar a las empresas hasta 20 millones de euros o el 4% de sus ingresos globales.
Riesgos operacionales
La IA en la sombra puede generar desajustes entre los resultados generados por estas herramientas y los objetivos de la organización. La dependencia excesiva de modelos no verificados puede llevar a tomar decisiones basadas en información poco clara o sesgada. Este desajuste puede afectar las iniciativas estratégicas y reducir la eficiencia operativa general.
De hecho, una encuesta indicó que casi la mitad de los altos directivos se preocupan por el impacto de la desinformación generada por IA en sus organizaciones.
Daño reputacional
El uso de la IA en la sombra puede dañar la reputación de una organización. Los resultados inconsistentes de estas herramientas pueden dañar la confianza entre los clientes y las partes interesadas. Las infracciones éticas, como la toma de decisiones sesgada o el uso indebido de los datos, pueden dañar aún más la percepción pública.
Un claro ejemplo es la reacción contra Sports Illustrated Cuando se descubrió que utilizaban contenido generado por IA con autores y perfiles falsos, este incidente mostró los riesgos de un uso mal gestionado de la IA y desató debates sobre su impacto ético en la creación de contenido. Pone de relieve cómo la falta de regulación y transparencia en la IA puede dañar la confianza.
Por qué la IA en la sombra se está volviendo más común
Repasemos los factores que explican el uso generalizado de la IA en la sombra en las organizaciones actuales.
- Falta de conciencia: Muchos empleados no conocen las polÃticas de la empresa en relación con el uso de la IA. También es posible que desconozcan los riesgos asociados a las herramientas no autorizadas.
- Recursos organizacionales limitados: Algunas organizaciones no ofrecen soluciones de inteligencia artificial aprobadas que satisfagan las necesidades de los empleados. Cuando las soluciones aprobadas no son suficientes o no están disponibles, los empleados suelen buscar opciones externas para satisfacer sus necesidades. Esta falta de recursos adecuados crea una brecha entre lo que ofrece la organización y lo que los equipos necesitan para trabajar de manera eficiente.
- Incentivos desalineados: En ocasiones, las organizaciones priorizan los resultados inmediatos por sobre los objetivos a largo plazo. Los empleados pueden pasar por alto los procesos formales para lograr resultados rápidos.
- Uso de herramientas gratuitas: Los empleados pueden descubrir aplicaciones de inteligencia artificial gratuitas en lÃnea y usarlas sin informar a los departamentos de TI, lo que puede dar lugar a un uso no regulado de datos confidenciales.
- Actualización de herramientas existentes: Los equipos pueden habilitar funciones de IA en software aprobado sin permiso. Esto puede generar brechas de seguridad si esas funciones requieren una revisión de seguridad.
Manifestaciones de la IA de las sombras
La IA en la sombra aparece en múltiples formas dentro de las organizaciones. Algunas de ellas son:
Chatbots impulsados ​​por IA
Los equipos de atención al cliente a veces utilizan información no aprobada Chatbots Para gestionar consultas. Por ejemplo, un agente podrÃa confiar en un chatbot para redactar respuestas en lugar de consultar las pautas aprobadas por la empresa. Esto puede generar mensajes inexactos y la exposición de información confidencial del cliente.
Modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos
Los empleados pueden cargar datos confidenciales en plataformas de aprendizaje automático gratuitas o externas para descubrir información o tendencias. Un analista de datos puede utilizar una herramienta externa para analizar los patrones de compra de los clientes, pero sin saberlo pone en riesgo datos confidenciales.
Herramientas de automatización de marketing
Los departamentos de marketing suelen adoptar herramientas no autorizadas para agilizar tareas, como campañas de correo electrónico o seguimiento de interacciones. Estas herramientas pueden mejorar la productividad, pero también pueden manejar de forma incorrecta los datos de los clientes, infringiendo las normas de cumplimiento y dañando la confianza de los clientes.
Herramientas de visualización de datos
En ocasiones, se utilizan herramientas basadas en IA para crear paneles de control o análisis rápidos sin la aprobación del departamento de TI. Si bien ofrecen eficiencia, estas herramientas pueden generar información inexacta o comprometer datos comerciales confidenciales si se utilizan sin cuidado.
La IA en la sombra en aplicaciones de IA generativa
Los equipos suelen utilizar herramientas como ChatGPT o DALL-E para crear materiales de marketing o contenido visual. Sin supervisión, estas herramientas pueden generar mensajes que no sean de la marca o generar problemas de propiedad intelectual, lo que plantea posibles riesgos para la reputación de la organización.
Gestión de los riesgos de la IA en la sombra
La gestión de los riesgos de la IA en la sombra requiere una estrategia centrada en la visibilidad, la gestión de riesgos y la toma de decisiones informada.
Establezca polÃticas y pautas claras
Las organizaciones deben definir polÃticas claras para el uso de la IA dentro de la organización. Estas polÃticas deben describir las prácticas aceptables, los protocolos de manejo de datos, las medidas de privacidad y los requisitos de cumplimiento.
Los empleados también deben aprender los riesgos del uso no autorizado de IA y la importancia de utilizar herramientas y plataformas aprobadas.
Clasificar datos y casos de uso
Las empresas deben clasificar los datos en función de su sensibilidad e importancia. La información crÃtica, como los secretos comerciales y la información de identificación personal (PII), debe recibir el máximo nivel de protección.
Las organizaciones deben asegurarse de que los servicios de inteligencia artificial en la nube públicos o no verificados nunca manipulen datos confidenciales. En cambio, las empresas deben confiar en soluciones de inteligencia artificial de nivel empresarial para brindar una sólida seguridad de los datos.
Reconocer beneficios y ofrecer orientación
También es importante reconocer los beneficios de la IA en la sombra, que a menudo surge del deseo de aumentar la eficiencia.
En lugar de prohibir su uso, las organizaciones deberÃan orientar a los empleados para que adopten herramientas de IA dentro de un marco controlado. También deberÃan ofrecer alternativas aprobadas que satisfagan las necesidades de productividad y, al mismo tiempo, garanticen la seguridad y el cumplimiento normativo.
Educar y capacitar a los empleados
Las organizaciones deben priorizar la educación de los empleados para garantizar el uso seguro y eficaz de las herramientas de IA aprobadas. Los programas de capacitación deben centrarse en la orientación práctica para que los empleados comprendan los riesgos y los beneficios de la IA y sigan los protocolos adecuados.
Los empleados capacitados tienen más probabilidades de utilizar la IA de manera responsable, minimizando los posibles riesgos de seguridad y cumplimiento.
Monitorizar y controlar el uso de la IA
El seguimiento y control del uso de la IA es igualmente importante. Las empresas deben implementar herramientas de monitoreo para vigilar las aplicaciones de IA en toda la organización. Las auditorÃas periódicas pueden ayudarlas a identificar herramientas no autorizadas o brechas de seguridad.
Las organizaciones también deben tomar medidas proactivas, como el análisis del tráfico de la red, para detectar y abordar el uso indebido antes de que se agrave.
Colaborar con TI y unidades de negocio
La colaboración entre los equipos de TI y de negocios es vital para seleccionar herramientas de IA que se ajusten a los estándares organizacionales. Las unidades de negocios deben tener voz y voto en la selección de herramientas para garantizar su practicidad, mientras que TI garantiza el cumplimiento y la seguridad.
Este trabajo en equipo fomenta la innovación sin comprometer la seguridad ni los objetivos operativos de la organización.
Avances en la gestión ética de la IA
A medida que aumenta la dependencia de la IA, gestionar la IA en la sombra con claridad y control podrÃa ser la clave para seguir siendo competitivo. El futuro de la IA dependerá de estrategias que alineen los objetivos organizacionales con el uso ético y transparente de la tecnologÃa.
Para obtener más información sobre cómo gestionar la IA de forma ética, permanezca atento a Unirse.ai Para obtener los últimos conocimientos y consejos.
