En su afán por aprovechar el potencial de la IA, las organizaciones están entregando grandes cantidades de datos de clientes a proveedores externos de IA. Sin embargo, los recientes incidentes relacionados con la privacidad de los datos ponen de manifiesto un problema acuciante: nuestras medidas de seguridad tradicionales son cada vez más inadecuadas. Ahora es el momento de que las organizaciones se replanteen su enfoque de la confidencialidad de los datos en las asociaciones impulsadas por la IA, adoptando una postura más rigurosa y centrada en los datos.
Más allá del cifrado: Repensar la seguridad de los datos
El cifrado por sí solo ya no basta en el complejo panorama actual de la IA. Técnicas avanzadas como la privacidad diferencial y el cifrado homomórfico suponen una evolución muy necesaria en la protección de datos. El cifrado homomórfico, por ejemplo, permite a los modelos de IA realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos nunca, una hazaña inimaginable hace tan solo una década. La privacidad diferencial añade ruido estadístico a los conjuntos de datos, lo que reduce el riesgo de reidentificación, un activo valioso en una era en la que las violaciones de la privacidad proceden con frecuencia de datos supuestamente "anónimos".
Diligencia debida del proveedor: Más que una lista de comprobación
Un informe de Ponemon Institute en 2023[i] reveló que más del 55% de las filtraciones de datos proceden de terceros proveedores. Para los proveedores de IA, el riesgo se intensifica debido al enorme volumen de datos confidenciales que manejan. Las evaluaciones tradicionales de proveedores que se centran únicamente en las certificaciones pasan por alto aspectos críticos como privacidad por diseño y los tiempos de respuesta en caso de violación. Una diligencia debida eficaz debe incluir auditorías rigurosas, aplicación de políticas y disposiciones para una supervisión continua, que garanticen que los proveedores respetan activamente las normas de privacidad.
Tecnologías de protección de la intimidad: Una solución olvidada
A medida que aumentan las capacidades de la IA, también lo hace la necesidad de tecnologías de mejora de la privacidad (PET). El aprendizaje federado y la computación multipartita (MPC) son técnicas clave que pueden descentralizar los datos, minimizando el riesgo de infracciones. Al permitir que los modelos de IA se entrenen con los datos sin consolidarlos en un único servidor, las PET ofrecen un enfoque innovador de la privacidad en la IA. Sin embargo, en una encuesta de Gartner[ii]Sin embargo, sólo 10% de las organizaciones declararon utilizar PET en sus estrategias de datos. Esta brecha pone de manifiesto la desconexión entre las aspiraciones de privacidad de los datos y las prácticas sobre el terreno.
El papel de las evaluaciones de impacto sobre la protección de datos (EIPD)
Las DPIA son obligatorias en virtud del GDPR cuando se trabaja con el procesamiento de datos de alto riesgo, sin embargo, muchas organizaciones todavía las ven como una casilla de verificación reglamentaria. En el caso de la IA, las DPIA desempeñan una función vital: abordan de forma preventiva los riesgos potenciales, los documentan y desarrollan estrategias de mitigación. Para las iniciativas de IA, las DPIA no deben ser negociables, ya que no solo deben guiar la forma en que se comparten los datos, sino también la forma en que se procesan. por qué se comparte, centrándose en la minimización de los datos y la limitación de su finalidad.
Transparencia y confianza: La última frontera
La confianza de los clientes se gana con esfuerzo y se pierde con facilidad. Los estudios demuestran que 87% de los consumidores no harían negocios con una empresa si tuvieran dudas sobre sus prácticas de privacidad de datos. Al fomentar la transparencia, las organizaciones pueden generar esta confianza, incluso en asociaciones complejas de IA. Informar a los clientes sobre cómo se utilizarán, procesarán y protegerán sus datos genera confianza y salvaguarda la integridad de la reputación.
La privacidad de la IA como ventaja competitiva
La privacidad en la IA ya no es un ejercicio de cumplimiento; es una ventaja competitiva. En una era en la que las filtraciones de datos pueden erosionar miles de millones en valor de mercado, las estrategias de IA respetuosas con la privacidad son esenciales para el éxito a largo plazo. Al integrar la privacidad en cada etapa de la implementación de la IA -desde la selección de proveedores hasta las evaluaciones de impacto de la protección de datos-, las organizaciones pueden mitigar el riesgo, salvaguardar su reputación y destacar como líderes responsables y con visión de futuro.
Las empresas que den prioridad a estas sólidas prácticas de privacidad no sólo cumplirán con la normativa en evolución, sino que también se ganarán la confianza de clientes y partes interesadas, posicionándose como líderes del mercado en IA responsable y gobernanza de datos. A medida que la IA siga transformando los sectores, el compromiso con la privacidad demostrará ser uno de los activos más valiosos de cualquier organización.
[i] Informe del Instituto Ponemon (2023):
- Informe sobre el coste de la filtración de datos en 2023
- Este informe, patrocinado por IBM Security y realizado por Ponemon Institute, analiza las filtraciones de datos sufridas por 553 organizaciones de todo el mundo entre marzo de 2022 y marzo de 2023. Ofrece información sobre el impacto financiero de las filtraciones de datos, incluido el papel de los proveedores externos.
[ii] Encuesta de Gartner sobre tecnologías de mejora de la privacidad (PET):
- Las cinco tendencias de Gartner en privacidad hasta 2024
- Este artículo analiza las nuevas tendencias en materia de privacidad, incluida la adopción de tecnologías de mejora de la privacidad (PET). Señala que un porcentaje relativamente pequeño de organizaciones ha integrado las PET en sus estrategias de datos.
