La IA se está convirtiendo rápidamente en un componente clave de las operaciones modernas. Al mismo tiempo, está generando riesgos específicos. Los desafíos de cumplimiento y seguridad que implica el uso de la IA están llegando a los dispositivos de los CISO de todo el mundo. Esto se debe a que la adopción y la innovación avanzan más rápido que la legislación a nivel industrial, estatal, federal y regional.
Cumplir las normativas será aún más importante a medida que los organismos reguladores las actualicen para que se correspondan con los avances en tecnologías de IA. Aunque la promulgación de leyes y estándares de cumplimiento específicos puede llevar tiempo, las tecnologías de IA deben cumplir las normativas de privacidad, seguridad y específicas del sector.
En este artículo se abordan los elementos clave del cumplimiento de la IA, los desafíos habituales, las prácticas recomendadas para las empresas modernas y la forma en que la gestión de la posición de seguridad de IA (AI-SPM) puede ayudar a reducir el riesgo de incumplimiento normativo.
Elementos fundamentales del cumplimiento de la IA
La naturaleza dinámica de "caja negra" de los sistemas de IA plantea desafíos para organizaciones y organismos reguladores al intentar aplicar directivas a las tecnologías de IA. En las siguientes secciones se desglosan cuatro elementos fundamentales del cumplimiento normativo de la IA.
1. Normativas de privacidad de datos
La privacidad de los datos es un componente crítico y complejo del cumplimiento de la IA. Los sistemas de IA que tratan datos personales y confidenciales deben cumplir las normativas que regulan la recopilación, el almacenamiento y el tratamiento de esos datos. Principales normativas:
Ley de Responsabilidad y Portabilidad del Seguro Médico (HIPAA)
Estándar de Seguridad de Datos para la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS)
Garantizar la privacidad de los datos se complica al gestionar datos exclusivos de los sistemas de IA. Debido a la frecuencia con la que los sistemas de IA interactúan con nuevos datos y a la complejidad de los conjuntos de datos, contar con una herramienta de monitorización específica como una de AI-SPM es fundamental para cumplir los protocolos y normativas necesarios.
2. Seguridad e integridad de los datos
Proteger los datos implica aplica un cifrado seguro, controles de acceso y mecanismos para protegerse de los atacantes que puedan hacer un uso indebido de los datos o alterarlos.
Los sistemas de IA se actualizan constantemente, y rastrear y controlar el acceso a los datos puede ser complicado. Esto se debe a que los sistemas de IA reciben nuevos datos de entrenamiento continuamente, lo cual da lugar a modelos y resultados nuevos.
Los sistemas de IA pueden consultar datos en tiempo real con herramientas como las de generación aumentada por recuperación (RAG), que permiten a un modelo de IA hacer referencia a datos con los que no se entrenó, como la documentación interna de una base de datos de vectores de amenazas.
3. Transparencia y explicabilidad del modelo
Los sistemas de IA son únicos en el sentido de que puede que deban explicar por qué han hecho una inferencia específica. Sin embargo, los modelos de IA carecen de transparencia, incluso para los profesionales que trabajan directamente con ellos.
La investigación sobre la explicabilidad de los modelos de IA indica un que el rendimiento es inversamente proporcional a la explicabilidad. La AI-SPM ayuda a medir y registrar el rendimiento de un modelo en caso de que mejorar la explicabilidad reduzca involuntariamente el rendimiento del modelo.
4. Sesgos e imparcialidad de la IA
El sesgo algorítmico y la imparcialidad ya eran temas controvertidos en materia de tecnología, y la IA ha intensificado el escrutinio. Lograr el cumplimiento de normativas en áreas como las finanzas, la sanidad y los recursos humanos depende de demostrar que los modelos de IA no muestran sesgos que deriven en una discriminación ilegal.
Sin embargo, la forma en que los modelos de IA interactúan con los datos complica esta dinámica, ya que la combinación de sesgos humanos y datos incompletos puede amplificar los sesgos existentes.
Más información
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Desafíos comunes de cumplimiento normativo de la IA
Los sistemas de IA son únicos porque procesan grandes cantidades de datos (potencialmente confidenciales) y permiten a los usuarios interactuar con ellos de forma diferente, lo que da lugar a problemas de cumplimiento y seguridad propios de los sistemas de IA. Veamos tres de los mayores desafíos a los que se enfrentan las organizaciones que tratan de cumplir las normativas de IA.
Reto n.º 1: Dinamismo y evolución de los modelos
La naturaleza cambiante de los sistemas de IA dificulta el cumplimiento de las normativas. Los reentrenamientos y la incorporación de nuevos mecanismos de inferencia complican dificultan constantemente dicho cumplimiento.
Cambiar los datos, los algoritmos o los hiperparámetros provoca resultados impredecibles, lo cual pone en peligro el cumplimiento del sistema. Por ejemplo, al modificar un algoritmo de entrenamiento de modelos, podría introducirse accidentalmente un sesgo que infrinja las leyes de igualdad de oportunidades.
Esta naturaleza dinámica requiere mecanismos de monitorización que alerten cuando la composición de los modelos cambie de forma que pueda provocar un riesgo de incumplimiento.
Reto n.º 2: Procedencia y gobernanza de los datos
La procedencia de los datos; es decir, el origen de los datos usados para entrenar un modelo de IA, puede suponer un quebradero de cabeza importante en el cumplimiento normativo. Los sistemas de IA entrenados con datos derivados de los resultados de otros modelos o agregados de múltiples fuentes son complejos. Además, es difícil desentrañarlos y garantizar que cumplan las normativas y directrices éticas. Por eso, gestionar los pipelines de datos es tan esencial para garantizar el cumplimiento normativo.
Reto n.º 3: Toma de decisiones automatizada
El último desafío de cumplimiento de la IA está relacionado con la naturaleza automatizada de la toma de decisiones de la IA. Con los sistemas autónomos de IA, determinar el cumplimiento es difícil porque la única verificación es un conjunto de comprobaciones de software. Es decir, no hay ninguna persona que intervenga en tiempo real.
Cuatro prácticas recomendadas para garantizar el cumplimiento de la IA
Para garantizar el cumplimiento de las cambiantes normativas en materia de IA, aplica estas prácticas recomendadas:
Práctica n.º 1: Adoptar un marco de gobernanza de la IA
Lo fundamental para cumplir las normativas de IA es contar con un marco sólido de gobernanza de la IA. Este debe incluir las directivas, los procedimientos y las directrices éticas que tu organización aplica a los sistemas de IA. Un comité o grupo de trabajo de cuestiones éticas en materia de IA debería liderar iniciativas para desarrollar y garantizar el cumplimiento del marco de gobernanza.
Práctica n.º 2: Implementar mecanismos de seguimiento detallado y registros de auditoría
Los registros de auditoría detallados pueden ayudar con la procedencia de los datos y los sistemas en constante cambio. Las organizaciones también deberían implementar mecanismos de seguimiento para que los sistemas de IA registren cuándo se entrenan o reentrenan los modelos y produzcan respuestas.
Práctica n.º 3: Implementar mecanismos de anonimización y minimización de los datos
Dado que la privacidad es la piedra angular del cumplimiento de datos, la anonimización y la minimización son esenciales para una estrategia de procesamiento de datos con IA. Esto se corresponde con el RGPD y con normativas similares de privacidad y protección de datos.
Práctica n.º 4: Recurrir a la monitorización y mitigación de sesgos
Es importante monitorizar y mitigar posibles sesgos, ya que no hacerlo podría generar riesgos de incumplimiento o responsabilidad. Entrenar los modelos usando la privacidad diferencial y las pruebas de emulación de adversarios, entre otras técnicas, también mitigan los sesgos. Además, el uso de la ingeniería de prompts permite evitar que los prompts deriven en resultados sesgados.
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Descargar ahoraEl papel de la AI-SPM en el cumplimiento de la IA
La gestión de la posición de seguridad de IA (AI-SPM) proporciona un marco estratégico que aborda las preocupaciones en materia de normativas y seguridad que afectan a tus sistemas de IA. Las soluciones de AI-SPM gestionan y protegen los modelos de IA a lo largo de su ciclo de vida frente a riesgos de exposición o ataques por envenenamiento de datos.
AI-SPM ofrece una adhesión continua a los estándares de seguridad y los requisitos regulatorios, y documenta el cumplimiento del RGPD y otras leyes nacionales y regionales.
La siguiente tabla detalla los componentes esenciales de las herramientas de AI-SPM.
| Componente | Definición | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Gestión de inventario de IA | Capacidad de ver todos los tipos de modelos que una organización ha desplegado y utiliza en un solo lugar. | Te protege de modelos no seguros ni gestionados que se ejecutan en tu organización. |
| Detección en tiempo de ejecución | Observabilidad del uso de modelos en tiempo real. | Es un mecanismo de defensa contra el uso indebido de datos o actividades anómalas. |
| Análisis de la ruta de ataque | Identifica rutas del sistema de IA en las que podría producirse un ataque. | Proporciona una estrategia para detener y mitigar ataques. |
| Configuración integrada | Ajustes y directivas de seguridad integrados en los sistemas de IA desde el principio. | Evita errores de configuración y protege los modelos. |
Protección de datos y detección de IA en la sombra
Las herramientas modernas de prevención de pérdida de datos (DLP) y protección de datos ayudan a completar la AI-SPM y proporcionan a las organizaciones una sólida línea de defensa frente a la exposición de datos confidenciales. Las soluciones de protección de datos como CrowdStrike Falcon® Data Protection van un paso más allá y pueden detectar herramientas no autorizadas de IA generativa en la sombra proactivamente.
Cómo te ayuda CrowdStrike a garantizar el cumplimiento de la IA
El uso de sistemas de IA representa una complejidad adicional a la hora de cumplir las leyes y normativas de los Gobiernos, tanto los que ya han elaborado como los que están en proceso de elaborarse. Las normativas de privacidad de datos, la seguridad de los datos, las disposiciones de integridad, la explicabilidad de los modelos y los sesgos son parte esencial del cumplimiento de la IA y elementos vitales que deben abordarse.
La AI-SPM puede ser una herramienta importante para documentar tu cumplimiento (como parte de un marco de gobernanza de la IA) a la hora de gestionar el dinamismo, la necesidad de contar con grandes conjuntos de datos y la naturaleza autónoma de la IA.
La AI-SPM de CrowdStrike ofrece una solución para monitorizar tus sistemas de IA en tiempo real. Esta protege los datos y los modelos de IA, además de posibilitar el cumplimiento normativo. La AI-SPM ofrece lo siguiente a las organizaciones:
- Visibilidad de sus sistemas de IA al completo
- Seguimiento del cumplimiento e identificación de infracciones
- Reducción de los riesgos de problemas legales
- Detección de posibles amenazas de seguridad antes de que se agraven
Además, CrowdStrike Falcon Data Protection complementa la AI-SPM, pues detecta las herramientas de IA generativa no autorizadas e implementa controles de seguridad para los datos de salida que reducen el riesgo de exposición de datos confidenciales.
Como partner de confianza en ciberseguridad, CrowdStrike posee múltiples certificaciones de cumplimiento normativo para ayudar a las organizaciones a usar herramientas líderes en el sector y a cumplir los requisitos de auditoría. Para ver de qué forma puede ayudar la AI-SPM de CrowdStrike a tu organización, comienza hoy mismo la prueba gratuita. Si lo prefieres, puedes probar la demo interactiva en su lugar.
Lucia Stanham ocupa el puesto de Senior Product Marketing Manager en CrowdStrike y se centra en la protección de endpoints (EDR/XDR) y en la IA en ciberseguridad. Forma parte de CrowdStrike desde junio de 2022.
