En una era en la que la inteligencia artificial (IA) revoluciona las prácticas comerciales, muchas empresas están recurriendo a servicios de IA de terceros para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, este enfoque conlleva su propio conjunto de riesgos. Desde preocupaciones por la seguridad de los datos hasta interrupciones operativas, comprender y mitigar estas amenazas es crucial.
Este artículo analiza los riesgos clave asociados con los servicios de inteligencia artificial de terceros. Ofrece estrategias para que las empresas las gestionen de forma eficaz, garantizando que aprovechen los beneficios de la IA y salvaguardando al mismo tiempo sus intereses.
Riesgos clave asociados con los servicios de IA de terceros
Los líderes deben comprender las amenazas que conlleva la asociación con servicios de inteligencia artificial de terceros. Por un lado, asociarse con un aliado tan poderoso como un proveedor de IA autorizado puede mejorar la experiencia del cliente (CX), las ventas y la lealtad. Por otro lado, las fallas o los pasos en falso del proveedor externo pueden afectar la imagen y la reputación de su empresa.
El truco está en conocer tus desafíos y esquivarlos inteligentemente. Analicemos primero los riesgos:
Seguridad y privacidad de los datos
Según IBM, el coste medio global de una filtración de datos en 2023 fue de 4,45 millones de dólares . El riesgo de sufrir una filtración de datos o que los malos actores hagan un mal uso de información confidencial se ha disparado en los últimos años. Además, también han aumentado los desafíos de cumplimiento de regulaciones como GDPR y CCPA. Las cuestiones de derechos de propiedad intelectual están a la vanguardia del esfuerzo de la IA. El repunte de las cuestiones regulatorias y de ciberseguridad pone de relieve la importancia de la gobernanza de datos y de medidas de seguridad sólidas.
Sesgo algorítmico y equidad
Un estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) encontró que los algoritmos de reconocimiento facial de Amazon, Microsoft y Megvii exhibían prejuicios raciales. El sesgo puede persistir en muchos sistemas de detección de rostros . Naturalmente, esta identificación errónea podría tener graves consecuencias para las partes involucradas. Se necesitan diversos datos de capacitación y algoritmos transparentes para mitigar el riesgo de resultados discriminatorios.
Además, los modelos complejos de IA a menudo se topan con el problema de la “caja negra” o de cómo algunos modelos de IA toman sus decisiones. Trabajar en equipo con un servicio de inteligencia artificial de terceros requiere supervisión humana para afrontar la amenaza de algoritmos sesgados.
Bloqueo y dependencia del proveedor
La mayoría de nosotros podemos admitir que el riesgo de volvernos demasiado dependientes de la IA es significativo. La IA puede convertirse rápidamente en una solución ideal para muchos desafíos.
No sorprende que las empresas enfrenten un riesgo similar, volviéndose demasiado dependientes de las soluciones de inteligencia artificial de un solo proveedor. Sin embargo, este enfoque puede resultar problemático. Las empresas pueden “quedarse estancadas” y cambiar de proveedor parece casi imposible. La diversificación y los acuerdos contractuales claros son clave para mitigar los riesgos de bloqueo.
Interrupciones operativas y tiempo de inactividad
Las preocupaciones sobre la calidad y la confiabilidad son una prioridad para la mayoría de los líderes de empresas que se asocian con servicios de inteligencia artificial de terceros. Algunas preocupaciones principales incluyen interrupciones del servicio, problemas de rendimiento e interrupciones inesperadas.
La resiliencia operativa es necesaria, y los planes de contingencia son una pieza importante del rompecabezas de la resiliencia, dado el daño que puede causar el tiempo de inactividad empresarial. Evitar las interrupciones es clave, pero recuperarse de una interrupción o falla técnica es sin duda parte de la gestión de riesgos.
Estrategias para mitigar los riesgos de IA de terceros
Como se mencionó anteriormente, la subcontratación de servicios de IA se ha convertido en una estrategia para muchas empresas que esperan aprovechar el poder de la IA sin invertir en desarrollo interno. Pero esa ruta conlleva muchos riesgos.
Analicemos algunas opciones efectivas de gestión de riesgos para estas organizaciones de rápido crecimiento:
Llevar a cabo una debida diligencia exhaustiva
Antes de asociarse con un proveedor de servicios de IA, evalúe las prácticas de seguridad, las certificaciones de cumplimiento y la estabilidad financiera del proveedor. Evalúe el rendimiento de su modelo de IA, asegurándose de que sea preciso, explicable y libre de sesgos.
Además, revise los contratos meticulosamente y sea audaz a la hora de negociar condiciones favorables de propiedad, seguridad y responsabilidad de los datos. Este trabajo inicial puede salvar a una empresa de daños legales, financieros y de reputación.
Implementar medidas de seguridad sólidas
Los sistemas de inteligencia artificial suelen procesar grandes volúmenes de datos confidenciales. Para proteger estos datos:
1. Aplicar medidas de seguridad sólidas.
2. Utilizar cifrado de datos, controles de acceso y sistemas de detección de intrusiones para protegerse contra accesos no autorizados y violaciones de datos.
3. Las auditorías de seguridad periódicas y las pruebas de penetración son esenciales para identificar y abordar las vulnerabilidades.
Establecer una gobernanza y supervisión claras
Los contratos claros son la base de una gobernanza eficaz de la IA de terceros. Asegúrese de que los términos relacionados con el manejo de datos, la confidencialidad y los derechos de propiedad intelectual sean explícitos. Recuerde incluir cláusulas de responsabilidad, indemnización y resolución de disputas.
Además, defina roles y responsabilidades para la implementación de IA y la gestión de riesgos dentro de su organización. Establecer pautas éticas y establecer mecanismos de monitoreo de prejuicios y equidad en las operaciones de IA. Un enfoque excelente es establecer un comité de supervisión para revisar periódicamente el desempeño de los proveedores y abordar los riesgos emergentes.
Promover la transparencia y la explicabilidad.
No hace falta decir que la transparencia en los sistemas de IA es clave para generar confianza y responsabilidad. Por lo tanto, solicite información detallada sobre el proceso de desarrollo del modelo de IA y los datos de entrenamiento.
Abogar por soluciones de IA explicable (XAI) que brinden información sobre las decisiones del modelo de IA, mejorando la transparencia y la responsabilidad del sistema. Lo más importante es comunicarse de forma transparente con las partes interesadas sobre cómo está utilizando la IA y los riesgos potenciales involucrados.
Prepárate para situaciones de contingencia
A pesar de los mejores esfuerzos, pueden ocurrir situaciones imprevistas como interrupciones del servicio, filtraciones de datos o interrupciones de proveedores.
Desarrollar planes de contingencia integrales para estos escenarios. Considere diversificar proveedores y mantener opciones de portabilidad de datos para mitigar la dependencia de un único proveedor. Revise y actualice periódicamente estos planes para garantizar que sigan siendo efectivos a medida que evolucionan los riesgos.
Conclusión
Siguiendo estas pautas, las empresas pueden sortear las complejidades de la subcontratación de servicios de IA y al mismo tiempo minimizar los riesgos potenciales. Este enfoque proactivo garantiza que puedan aprovechar los beneficios de la innovación en IA manteniendo al mismo tiempo la seguridad, el cumplimiento y la confianza.
Y si bien estas sugerencias son pilares de una sólida gestión de riesgos, hay otra pieza del rompecabezas: el seguro de responsabilidad cibernética.
Actúa como una red de seguridad, cubriendo los gastos asociados con violaciones de datos, fallas de seguridad de la red y otros contratiempos digitales. Desde la recuperación de datos comprometidos y la notificación a las personas afectadas hasta la defensa contra demandas y la reparación de sistemas dañados, este seguro brinda tranquilidad al mitigar la carga financiera de dichos incidentes.
Los aspectos clave de una póliza de seguro cibernético incluyen cobertura de responsabilidad por violaciones de datos por parte del proveedor y garantizar la protección contra costos legales, regulatorios y compensatorios que surjan de dichos incidentes. Igualmente importante es la cobertura de pérdidas debidas a interrupciones del sistema, protegiendo contra pérdidas de ingresos e interrupciones operativas.
Por último, la política también debería tener en cuenta los gastos de gestión de crisis para mitigar el daño a la reputación después del incidente.
Fuente y redacción: Jonathan Selby / helpnetsecurity.com
