Inteligencia artificial generativa en las empresas: reduciendo riesgos potenciales

La IA generativa es probablemente la tecnología más popular y de la que más se habla en el mercado. Se ha abierto camino en casi todas las industrias, especialmente en TI, y también está causando interrupciones. Un informe reciente de Salesforce sugiere lo mismo 67% de las empresas de TI planean priorizar el uso de estas herramientas generadoras de IA en los próximos 18 meses.

El mismo informe también afirma que el 57% de los líderes de la industria creen que la IA generativa es una tecnología revolucionaria. Eso tiene el potencial de transformar su negocio. Dicen que puede ayudarles a hacer que sus operaciones comerciales sean más eficientes y ofrecer una mejor experiencia al cliente.

Si bien el uso de la tecnología de IA generativa tiene muchos beneficios, también conlleva algunos riesgos y desafíos. En este artículo, los discutiré en detalle y exploraré estrategias efectivas para minimizarlos, ya que personalmente he usado algunas herramientas.

¿Qué es eso?

En palabras simples, IA generativa se refiere al uso de algoritmos de IA (Inteligencia Artificial) capaces de generar/crear diferentes tipos de resultados bajo demanda. Estos algoritmos se entrenan en conjuntos de datos muy grandes para generar resultados como texto, imágenes, audio y video.

Algunas de las herramientas de IA generativa más populares disponibles en el mercado incluyen ChatGPTA mitad del viaje, Dall-E, AlphaCode e Chatea con Jasper. Para comprender mejor el concepto de IA generativa, analicemos un ejemplo sencillo.

Veamos qué puede hacer la IA generativa por usted.

Ejemplo de inteligencia artificial generativa

Imagine que tiene un conjunto de datos que contiene cientos y miles de imágenes de gatos. Planeas usarlo para entrenar un modelo de IA generativa para que pueda aprender a identificar diferentes características de un gato, como la forma, el pelaje y los ojos.

Una vez que el modelo esté completamente entrenado, puedes pedirle que haga dibujos de gatos dándole instrucciones sencillas. Por ejemplo, “Crea una foto de un gato con una cola larga”. El modelo utilizará todo lo que ha aprendido para generar una nueva imagen del gato que coincida con tus instrucciones.

Riesgos y desafíos de la inteligencia artificial generativa

Segundo Avivah Litanquien es vicepresidente y analista distinguido de Gartner, los mayores desafíos y riesgos asociados con la IA generativa incluyen problemas de derechos de autor, riesgos de ciberseguridad, problemas de privacidad de datos, alucinaciones y deepfakes.

También existen otros desafíos que puede enfrentar al utilizar esta tecnología. Discutamos todos ellos en detalle.

En la IA generativa, los problemas de derechos de autor surgen debido a una amplia capacitación sobre grandes datos de Internet utilizados para producir contenido nuevo. El desafío es que el contenido/trabajo original que no haya sido compartido explícitamente por los creadores pueda usarse para generar resultados.

La cuestión se vuelve especialmente compleja cuando se trata de arte generado por inteligencia artificial, como fotografías, música, poemas e historias.

Por ejemplo, cuando herramientas de inteligencia artificial como Midjourney y DALL-E crean imágenes basadas en instrucciones, hacen referencia a su base de datos de capacitación. Los datos utilizados para crear los resultados pueden contener fotografías creadas por diferentes artistas sin la atribución adecuada.

La falta de divulgación explícita sobre las obras específicas utilizadas para la capacitación dificulta abordar estos desafíos en materia de derechos de autor.

ciberseguridad

Según el mismo informe de Salesforce (analizado en la parte introductoria), la ciberseguridad es la principal preocupación en el uso de la IA generativa para las empresas. Esto se debe a que el 71% de los líderes de TI cree que esta tecnología introduce nuevos riesgos de seguridad para los datos confidenciales de la empresa.

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Sin duda, la IA generativa tiene capacidades avanzadas para la creación de contenido, generación de imágenes y codificación, pero también puede caer en manos de malos actores en línea. Pueden usarlo para crear sofisticados ataques de phishing e ingeniería social.

Estos pueden causar daños financieros y de reputación a su empresa.

Privacidad de datos

Como ya se mencionó, las organizaciones utilizan todo tipo de información, incluidos los datos de los usuarios, para entrenar sus modelos generativos de IA, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Esta es la razón Italia ha prohibido ChatGPT y afirmó que OpenAI no tenía permiso legal para recopilar datos de los usuarios.

Otro riesgo para la privacidad de los datos asociado con la IA generativa es la posible exposición de información comercial confidencial y patentada.

Cuando los empleados interactúan con soluciones de chatbot de IA generativa, existe la posibilidad de compartir datos confidenciales sin querer. Después de eso, ya no será posible borrarlo de la memoria de los modelos de inteligencia artificial generativa, que podrán retenerlo por tiempo indefinido.

Además, los proveedores de herramientas de IA generativa también pueden utilizar esos datos para entrenar otros modelos de IA. Por lo tanto, comprometerá aún más la confidencialidad.

Asegúrese de que todos conozcan los problemas de privacidad relacionados con las herramientas de generación de IA en su empresa.

Alucinaciones

En el contexto de la IA generativa, las alucinaciones se refieren a los errores o errores que pueden cometer los modelos de IA debido a su dependencia de los datos de entrenamiento. A pesar de sus capacidades avanzadas, los modelos de IA no son humanos y pueden malinterpretar sugerencias o proporcionar respuestas sustancialmente incorrectas o sesgadas.

Esto se convierte en una preocupación importante, especialmente cuando se depende de estos robots de inteligencia artificial para obtener información precisa. Identificar estas respuestas distorsionadas o incorrectas puede resultar muy difícil. Especialmente porque las soluciones de IA se han vuelto más sofisticadas y convincentes en sus interacciones.

Problemas éticos relacionados con el uso de la inteligencia artificial

La IA generativa puede utilizarse indebidamente para difundir información falsa y noticias inventadas, lo que genera preocupaciones éticas. Una de esas prácticas se llama deepfakes, que implica la creación de vídeos, imágenes y grabaciones de voz falsos con intenciones maliciosas.

Los ciberdelincuentes pueden utilizar esta tecnología para atacar a empresas, políticos y celebridades y dañar su reputación o cometer actividades fraudulentas en su nombre.

Uno de los ejemplos más populares de deepfake es la imagen viral generada por IA del Papa Francisco vistiendo una moderna chaqueta acolchada blanca. Si bien no perjudicó a nadie, sirve como recordatorio de que los malos actores pueden abusar de esta herramienta generadora de IA.

Estos creaciones manipulativas plantean riesgos de fraude, falsificación y riesgos políticos y de reputación para individuos, organizaciones y gobiernos.

Resultados de mala calidad

Los sistemas de IA generativa a veces producen resultados de baja calidad que contienen errores e imperfecciones. Esto sucede por múltiples motivos, como la falta de datos suficientes, una formación insuficiente o el uso de modelos complejos.

Cuando no hay suficientes datos disponibles para que el sistema de IA pueda aprender, tendrá dificultades para hacerlo generar contenido preciso. Del mismo modo, si el sistema no ha sido capacitado o afinado adecuadamente, producirá resultados de baja calidad y poco confiables.

La complejidad del propio modelo de IA también puede contribuir a resultados de mala calidad. Los modelos complejos requieren importantes recursos computacionales y técnicas de optimización complejas, lo que dificulta la obtención de resultados consistentes y de alta calidad.

Menos control sobre las salidas

Cuando se utilizan sistemas de IA generativa, a menudo se tiene menos control sobre la naturaleza exacta de los resultados deseados. Aunque estos sistemas están entrenados en un conjunto de datos, los resultados generados no siempre coinciden con los datos de entrada.

Por ejemplo, al generar imágenes, puede resultar difícil controlar con precisión el estilo, la composición o los detalles específicos de las imágenes generadas. Asimismo, en la generación de texto, el texto generado puede desviarse del tono, estilo o precisión deseados.

Esta falta de control sobre los resultados puede representar una limitación en situaciones en las que es necesario un estricto cumplimiento de criterios o pautas específicas. Requerirá intervención manual adicional o posprocesamiento para lograr el nivel deseado de control o personalización.

Este proceso puede llevar mucho tiempo.

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Cómo reducir los riesgos potenciales asociados al uso de la inteligencia artificial

Ahora que comprende qué es la IA generativa, cómo funciona y cuáles son sus limitaciones, hablemos sobre cómo reducir los riesgos y desafíos asociados con ella.

mantener la confianza

La confianza es como la moneda en los negocios y perderla puede perjudicar a su empresa y provocar una pérdida de ingresos y talento. Según el informe de Salesforce, el 45% de los líderes empresariales de TI creen que la IA generativa puede afectar negativamente la confianza organizacional.

Si planea utilizar tecnología de IA generativa en su negocio, deberá tomar algunas medidas proactivas. Deberá mantener relaciones positivas con sus clientes, empleados y partes interesadas.

A continuación se ofrecen algunos consejos eficaces que pueden ayudarle con esto.

  • Utilice herramientas y estrategias avanzadas de gestión de riesgos para garantizar el uso responsable de la IA generativa.
  • Promueva la transparencia explicando claramente cómo su empresa utilizará la IA generativa, incluidas sus capacidades y limitaciones.
  • Abordar activamente los sesgos para garantizar la equidad y minimizar el riesgo de resultados no deseados/incorrectos.
  • Establezca fuertes medidas de privacidad de datos para proteger la información sensible que maneja su empresa.
  • Proteja la tecnología alojada en la propiedad de su empresa con videovigilancia empresarial para controlar quién ingresa al edificio.
  • Manténgase actualizado sobre las leyes y regulaciones que rigen la IA generativa y garantice el cumplimiento para mitigar los riesgos legales.

Abordar los riesgos de seguridad y privacidad

Con el rápido avance de la inteligencia artificial generativa, las amenazas cibernéticas se han vuelto cada vez más sofisticadas y representan un riesgo creciente para las organizaciones.

Para abordar eficazmente estas amenazas en evolución, las empresas deben implementar medidas de seguridad sólidas. Y luego manténgase proactivo en sus esfuerzos de ciberseguridad.

A continuación se muestra una lista de algunas medidas de seguridad clave para abordar estos riesgos.

  • Adopte una política de Confianza Cero: Implementar un enfoque Zero Trust significa verificar y autenticar continuamente el acceso a los recursos, independientemente de la ubicación o la red. Le ayudará a garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso a información confidencial y reducirá el riesgo de acceso no autorizado.
  • Implementar controles y equilibrios con supervisión humana: Integre la supervisión humana en los procesos para detectar y eliminar contenido fraudulento. No debe confiar únicamente en procesos automatizados, ya que pueden hacer que su empresa sea vulnerable a los ciberataques. La participación humana agrega una capa adicional de seguridad, mejorando la capacidad de identificar y mitigar amenazas potenciales.
  • Mejore los controles de protección contra pérdida de datos en los puntos finales: Otra práctica de seguridad importante es priorizar el fortalecimiento de los controles de protección contra pérdida de datos en los puntos finales, como los dispositivos de los empleados. Esto implica implementar medidas de seguridad como firewalls. Le permitirá monitorear y filtrar el tráfico de la red para evitar el acceso no autorizado y proteger la información confidencial.
  • Mejorar los controles de protección contra pérdida de datos en el perímetro: También deberías utilizar al menos un servicio gratuito de VPN (red privada virtual) Mejorar los controles de protección contra pérdida de datos en el perímetro de la red. Estas herramientas proporcionarán acceso remoto seguro a los recursos de la empresa y garantizarán la transmisión segura de datos, protegiéndolos de interceptaciones no autorizadas.

Mejorar la calidad del contenido.

Garantizar la calidad del contenido y minimizar los sesgos son consideraciones clave al implementar IA generativa en su negocio. Como ya se ha comentado, los resultados que ofrecen los modelos de IA pueden estar sesgados o ser incorrectos. Por lo tanto, no debes confiar completamente en estas herramientas. ¡Sí, lo he visto en acción!

Imagine un equipo global en una empresa minorista que utiliza IA generativa para personalizar ofertas promocionales. Deberán asegurarse de evitar resultados sesgados, como ofrecer descuentos sólo a un grupo demográfico determinado.

Tenga en cuenta que minimizar los resultados incorrectos y sesgados generados mediante la IA puede ser un proceso frenético y que requiere mucho tiempo.

Sin embargo, puede eliminar este problema utilizando una herramienta de terceros que pueda identificar y eliminar errores y sesgos de su contenido. También le ayudará a transformar su contenido (tanto nuevo como existente) para que no sea víctima de problemas de derechos de autor.

Pero yo los vería usted mismo o le pediría a alguien de su confianza que los vea para estar 100% seguro del contenido antes de publicarlo.

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Respeta las regulaciones

Es importante cumplir con los organismos reguladores. Esto se debe a que requiere tener un marco de gobernanza bien definido que priorice la implementación responsable y ética de la IA.

Si bien las reglas y regulaciones para el uso responsable de la IA generativa aún se están desarrollando, existen algunas regulaciones que puede consultar.

Por ejemplo, puede consultar recursos como la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) o las Directrices éticas para una inteligencia artificial confiable. Te permitirá definir principios y políticas en tu empresa para el uso responsable de la inteligencia artificial.

Para agilizar este proceso, puede crear comités de ética de IA multifuncionales en su empresa para establecer y hacer cumplir pautas y políticas éticas. Le ayudará a garantizar que su implementación de IA se alinee con consideraciones éticas y requisitos regulatorios.

Crear e implementar una política de inteligencia artificial generativa para las empresas

Para gestionar eficazmente los riesgos asociados con la IA generativa, es fundamental seguir una estrategia de IA generativa bien definida. Debe adaptarse a las necesidades específicas de su empresa.

Identificar casos de uso para la IA generativa

Comience por identificar las formas específicas en que se utilizará la IA generativa dentro de su empresa. Le ayudará a determinar los diferentes niveles de riesgo asociados con cada caso de uso.

Por ejemplo, usando generativo Herramientas de inteligencia artificial para escribir publicaciones de blog probablemente tendrá menos riesgo que escribir documentación técnica o código para el desarrollo de productos.

Revisar y comprender los Términos de uso

Los sistemas de IA generativa funcionan en base a sugerencias y datos de entrenamiento, y cada sistema tiene su propio conjunto de reglas descritas en términos de uso. Es importante leer y comprender detenidamente estos términos para proteger los derechos y los datos de su empresa.

Desarrollar e implementar una política sobre inteligencia artificial generativa.

Colabore con los equipos legales, de seguridad y de desarrollo para desarrollar políticas para toda la empresa que aborden específicamente los casos de uso identificados. De manera similar a las reglas que rigen el uso de software de código abierto, estas políticas deben ser detalladas y describir los pasos de aprobación por parte de los departamentos pertinentes.

Le ayudará a minimizar los riesgos asociados con el uso del generador de IA y garantizar el cumplimiento de los requisitos legales y de seguridad.

Compilar una lista de materiales de software

Mantenga un inventario organizado de todos los productos de software desarrollados utilizando IA generativa. Este inventario, conocido como lista de materiales del software, es especialmente importante para transacciones futuras y diligencia debida.

Permite un seguimiento sencillo de los productos de software creados con inteligencia artificial generativa. Esto puede resultar útil a la hora de crear asociaciones.

Actualice periódicamente su política de IA generativa

Los sistemas de IA generativa, sus condiciones de uso, casos de uso y el panorama legal están sujetos a cambios. Es por eso que necesita actualizar periódicamente sus políticas para reflejar estos cambios y mantener su precisión y relevancia.

Palabras finales: tecnología útil de generación de IA

No hay duda de que la IA generativa es una tecnología poderosa que puede ayudar a su empresa de múltiples maneras. Sin embargo, hay que reconocer que, además de los beneficios, las herramientas de generación de IA también presentan algunos riesgos y desafíos críticos.

Debe tomar medidas proactivas para minimizar estos desafíos al implementar IA generativa en su organización.

Espero que esta guía le haya ayudado a comprender cómo lograrlo para aprovechar al máximo su implementación de IA generativa.

¿Qué herramientas de generación de IA ha utilizado para su negocio? Me encantaría escucharlos hablar en los comentarios a continuación.

Propietario en Inspire To Thrive, Inc.

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