Fundamentos de la confianza: Cómo afrontar la fiabilidad de la IA (serie de cuatro partes)

Parte 3: Privacidad y seguridad de los datos

Si eres como yo, intentas minimizar la información personal que compartes. No es que desconfíe de todo el mundo, sino que entiendo que hay muchos asesores con intereses contrapuestos que consideran justificable compartir tu información.

En algunos casos, la información que compartes puede ser necesaria para completar la tarea asignada. En tales casos, debemos investigar y determinar si la persona o empresa puede considerarse un asesor de confianza. Sin embargo, al incorporar IA generativa a tu solución o al integrarla con soluciones de IA, debes tener cuidado de proteger los datos tanto en tránsito como en reposo.

Exponer la información o perder la protección/control de los datos en su empresa sería como si un empleado le pidiera que escribiera los datos de su tarjeta de crédito en un papel para completar una transacción. Incluso si le aseguraran que lo destruirían después, seguiría teniendo dudas sobre la seguridad y me preguntaría si debería considerar a esa persona un asesor de confianza.

Privacidad y seguridad de los datos

Así como consideramos cuidadosamente qué compartimos con quienes nos rodean, proteger la privacidad de los datos en las soluciones de IA es aún más crucial. Cuando la IA generativa se integra en los procesos empresariales, es vital tomar medidas adicionales para salvaguardar la ventaja competitiva y evitar la exposición de información confidencial.

Conocer las ventajas y desventajas de los másteres jurídicos públicos frente a los privados te permite crear una solución que te brinde un asesoramiento fiable y de confianza. Piensa en un máster jurídico privado como un asesor que ha firmado un acuerdo de confidencialidad, lo que garantiza que tus interacciones se mantengan confidenciales y que solo se comparta la información necesaria para resolver la tarea.

Rocket Software ayuda a las empresas permitiendo que los modelos de IA se ejecuten de forma segura dentro de sus propios entornos de datos, reduciendo la necesidad de transferir datos confidenciales externamente. Este enfoque de "llevar el modelo a los datos" preserva la soberanía de los datos y ayuda a las organizaciones a cumplir con las normativas, al tiempo que mejora la protección mediante la integración estrecha de las cargas de trabajo de IA con los sistemas empresariales centrales.

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Para aquellos casos en los que se requiere transferir datos desde y hacia almacenes de datos dentro de una solución de IA generativa, Rocket Software proporciona métodos seguros y confiables para proteger la información confidencial durante todo el proceso. Gracias a la integración de la API de Rocket, las organizaciones pueden controlar y cifrar el acceso a los datos, garantizando que solo se atiendan las solicitudes autorizadas. Por otro lado, nuestra solución Rocket Data Replication (RDRS) permite una transferencia de datos rápida, consistente y segura entre sistemas, minimizando el riesgo durante la transferencia. En conjunto, estas herramientas ayudan a garantizar que solo se compartan los datos necesarios, manteniendo una alta seguridad y cumplimiento normativo sin sacrificar el rendimiento.

Elegir entre modelos de lenguaje grandes (LLM) públicos y privados requiere una cuidadosa consideración de las necesidades específicas de su organización, especialmente en lo que respecta a la protección de la privacidad de los datos y el mantenimiento de la seguridad. Como ya hemos mencionado, los LLM privados ofrecen un nivel de confidencialidad similar al de los asesores de confianza sujetos a acuerdos estrictos, mientras que los modelos públicos pueden requerir medidas de seguridad adicionales para proteger la información sensible. Lograr el equilibrio adecuado garantiza que su solución de IA no solo impulse la innovación, sino que también mantenga la integridad y la confianza de las que depende su negocio. ¡No se pierda el próximo artículo! En el último artículo de la serie, analizaremos la adecuación del caso de uso y el costo, ayudando a las organizaciones a determinar cuándo el valor de una solución de IA justifica la inversión y cómo alinear las implementaciones de IA con los objetivos estratégicos para maximizar el retorno de la inversión y minimizar los riesgos.

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