El mercado está en auge con la innovación y nuevos proyectos de IA. No sorprende que las empresas se apresuren a utilizar la IA para mantenerse a la vanguardia en la acelerada economía precise. Sin embargo, esta rápida adopción de la IA también presenta un desafío oculto: la aparición de ‘IA de las sombras.’
Esto es lo que hace la IA en la vida cotidiana:
- Ahorrar tiempo automatizando tareas repetitivas.
- Generar conocimientos que alguna vez requirieron mucho tiempo para descubrir.
- Mejorar la toma de decisiones con modelos predictivos y análisis de datos.
- Creación de contenidos a través de herramientas de IA para advertising y atención al cliente.
Todos estos beneficios dejan claro por qué las empresas están ansiosas por adoptar la IA. Pero, ¿qué sucede cuando la IA comienza a operar en las sombras?
Este fenómeno oculto se conoce como Shadow AI.
¿Qué entendemos por IA en la sombra?
Shadow AI se refiere al uso de tecnologías y plataformas de IA que no han sido aprobadas ni examinadas por los equipos de seguridad o de TI 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.
Encima 60% de los empleados admitir el uso de herramientas de inteligencia synthetic no autorizadas para tareas relacionadas con el trabajo. Ese es un porcentaje significativo si se consideran las vulnerabilidades potenciales que acechan en las sombras.
IA en la sombra versus TI en la sombra
Los términos Shadow AI y Shadow IT pueden parecer conceptos similares, pero son distintos.
Shadow IT implica que los empleados utilicen {hardware}, software program o servicios no aprobados. Por otro lado, Shadow AI 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 rápidamente puede convertirse en problemas sin la supervisión adecuada.
Riesgos asociados con la IA en la sombra
Examinemos los riesgos de la IA en la sombra y analicemos por qué es elementary mantener el management sobre las herramientas de IA de su organización.
Violaciones de privacidad de datos
El uso de herramientas de inteligencia synthetic no aprobadas puede poner en riesgo la privacidad de los datos. Los empleados pueden compartir accidentalmente información confidencial mientras trabajan con aplicaciones no examinadas.
Cada una de cada cinco empresas en el Reino Unido se ha enfrentado a una fuga de datos debido a que los empleados utilizan herramientas de IA generativa. La ausencia de un cifrado y una supervisión adecuados aumenta las posibilidades de que se produzcan violaciones de datos, lo que deja a las organizaciones expuestas a ataques cibernéticos.
Incumplimiento regulatorio
La IA en la sombra conlleva graves riesgos de cumplimiento. Las organizaciones deben seguir regulaciones como GDPR, 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 resultar en fuertes multas. Por ejemplo, las violaciones 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 crear una desalineación entre los resultados generados por estas herramientas y los objetivos de la organización. La dependencia excesiva de modelos no verificados puede llevar a decisiones basadas en información poco clara o sesgada. Esta desalineación puede afectar las iniciativas estratégicas y reducir la eficiencia operativa normal.
De hecho, un encuesta indicó que casi la mitad de los altos directivos se preocupan por el impacto de la desinformación generada por la IA en sus organizaciones.
Daño reputacional
El uso de IA en la sombra puede dañar la reputación de una organización. Los resultados inconsistentes de estas herramientas pueden arruinar la confianza entre los clientes y las partes interesadas. Las violaciones éticas, como la toma de decisiones sesgada o el uso indebido de datos, pueden dañar aún más la percepción pública.
Un claro ejemplo es la reacción contra deportes ilustrados cuando se descubrió que utilizaban contenido generado por IA con autores y perfiles falsos. Este incidente mostró los riesgos del uso de la IA mal gestionado y generó debates sobre su impacto ético en la creación de contenido. Destaca 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 detrás del uso generalizado de la IA en la sombra en las organizaciones actuales.
- Falta de conciencia: Muchos empleados desconocen las políticas de la empresa con respecto al uso de la IA. También es posible que desconozcan los riesgos asociados con las herramientas no autorizadas.
- Recursos organizativos limitados: Algunas organizaciones no ofrecen soluciones de IA 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 proporciona la organización y lo que los equipos necesitan para trabajar de manera eficiente.
- Incentivos desalineados: A veces las organizaciones priorizan los resultados inmediatos sobre los objetivos a largo plazo. Los empleados pueden eludir los procesos formales para lograr resultados rápidos.
- Uso de herramientas gratuitas: Los empleados pueden descubrir aplicaciones de IA gratuitas en línea y utilizarlas sin informar a los departamentos de TI. Esto puede conducir a un uso no regulado de datos confidenciales.
- Actualización de herramientas existentes: Los equipos pueden habilitar funciones de IA en software program aprobado sin permiso. Esto puede crear brechas de seguridad si esas funciones requieren una revisión de seguridad.
Manifestaciones de la IA de las sombras
Shadow AI aparece en múltiples formas dentro de las organizaciones. Algunos de estos incluyen:
Chatbots impulsados por IA
Los equipos de atención al cliente a veces utilizan chatbots para atender consultas. Por ejemplo, un agente podría 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 análisis de datos
Los empleados pueden cargar datos de propiedad exclusiva en plataformas de aprendizaje automático externas o gratuitas para descubrir conocimientos o tendencias. Un analista de datos podría utilizar una herramienta externa para analizar los patrones de compra de los clientes pero, sin saberlo, poner en riesgo datos confidenciales.
Herramientas de automatización de advertising
Los departamentos de advertising suelen adoptar herramientas no autorizadas para agilizar las tareas, es decir, campañas de correo electrónico o seguimiento de la participación. Estas herramientas pueden mejorar la productividad, pero también pueden manejar mal los datos de los clientes, violando las reglas de cumplimiento y dañando la confianza del cliente.
Herramientas de visualización de datos
A veces se utilizan herramientas basadas en inteligencia synthetic para crear paneles o análisis rápidos sin la aprobación de TI. Si bien ofrecen eficiencia, estas herramientas pueden generar información inexacta o comprometer datos comerciales confidenciales si se usan sin cuidado.
Shadow AI en aplicaciones de IA generativa
Los equipos utilizan con frecuencia herramientas como ChatGPT o DALL-E para crear materiales de advertising o contenido visible. Sin supervisión, estas herramientas pueden generar mensajes fuera de marca o generar preocupaciones sobre la propiedad intelectual, lo que plantea riesgos potenciales para la reputación de la organización.
Gestión de los riesgos de la IA en la sombra
Gestionar los riesgos de la IA en la sombra requiere una estrategia enfocada que enfatice la visibilidad, la gestión de riesgos y la toma de decisiones informada.
Establecer políticas y directrices claras
Las organizaciones deben definir políticas claras para el uso de la IA dentro de la organización. Estas políticas deben describir prácticas aceptables, protocolos de manejo de datos, medidas de privacidad y requisitos de cumplimiento.
Los empleados también deben conocer 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 crítica, como los secretos comerciales y la información de identificación private (PII), debe recibir el más alto nivel de protección.
Las organizaciones deben garantizar que los servicios de IA en la nube públicos o no verificados nunca manejen datos confidenciales. En cambio, las empresas deberían confiar en soluciones de inteligencia synthetic de nivel empresarial para brindar una sólida seguridad de los datos.
Reconocer los beneficios y ofrecer orientación
También es importante reconocer los beneficios de la IA en la sombra, que a menudo surge del deseo de una mayor eficiencia.
En lugar de prohibir su uso, las organizaciones deberían guiar a los empleados en la adopción de herramientas de IA dentro de un marco controlado. También deben proporcionar alternativas aprobadas que satisfagan las necesidades de productividad y al mismo tiempo garanticen la seguridad y el cumplimiento.
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 orientación práctica para que los empleados comprendan los riesgos y beneficios de la IA mientras siguen los protocolos adecuados.
Es más possible que los empleados capacitados utilicen la IA de manera responsable, minimizando los posibles riesgos de seguridad y cumplimiento.
Monitorear y controlar el uso de la IA
Seguir y controlar el 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 auditorías periódicas pueden ayudarlos a identificar herramientas no autorizadas o brechas de seguridad.
Las organizaciones también deben tomar medidas proactivas, como el análisis del tráfico de la pink, para detectar y abordar el uso indebido antes de que empeore.
Colaborar con TI y unidades de negocio
La colaboración entre los equipos de TI y de negocios es very important para seleccionar herramientas de IA que se alineen con los estándares organizacionales. Las unidades de negocio deben tener voz y voto en la selección de herramientas para garantizar la 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.
Pasos adelante en la gestión ética de la IA
A medida que crece la dependencia de la IA, gestionar la IA en la sombra con claridad y management podría 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 tecnología.
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