El uso de la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas manejan sus datos y optimizan sus procesos. Sin embargo, con esta poderosa herramienta también vienen nuevos riesgos, siendo uno de los más críticos la fuga de datos. En la era de la IA, un escenario cada vez más frecuente es cuando un competidor obtiene acceso a información confidencial de una cuenta y utiliza esos datos para dirigir campañas publicitarias a los clientes de una organización.
La organización no tenía idea de cómo se había filtrado la información. Era una pesadilla en términos de seguridad, que amenazaba con socavar la confianza de sus clientes. Finalmente, la empresa logró identificar la fuente de la filtración: un ex empleado había utilizado un copiloto de inteligencia artificial (asistente predictivo y generativo basado en IA) para acceder a una base de datos interna repleta de datos de cuentas. Este individuo copió información sensible, como los gastos de los clientes y los productos adquiridos, y la transfirió a un competidor.
Este caso subraya un problema cada vez más alarmante: la adopción masiva de copilotos de IA de última generación está incrementando el riesgo de violaciones de datos. Según una encuesta reciente de Gartner, los casos de uso más comunes de IA incluyen aplicaciones basadas en IA generativa, como Microsoft 365 Copilot y Einstein Copilot de Salesforce. Aunque estas herramientas son una excelente manera de mejorar la productividad en las organizaciones, también presentan importantes retos en cuanto a la seguridad de los datos.
El Peligro de los Datos en la IA Generativa
Casi el 99 % de los permisos otorgados en las organizaciones no se utilizan, y más de la mitad de estos permisos representan un alto riesgo. El acceso innecesario y excesivamente permisivo a los datos siempre ha sido un desafío para la seguridad de la información, pero la inteligencia artificial avanzada amplifica este problema.
Cuando un usuario hace una pregunta a un copiloto de IA generativa, la herramienta responde en lenguaje natural basándose en contenido de Internet y fuentes comerciales, utilizando tecnología de gráficos para formular la respuesta. Dado que muchos usuarios cuentan con permisos excesivos, el copiloto de IA puede exponer fácilmente información sensible, incluso si el usuario no era consciente de que tenía acceso a esos datos.
La IA generativa ha traído consigo nuevos desafíos en cuanto a la seguridad de los datos. Con la capacidad de acceder y procesar información de manera autónoma, las herramientas basadas en esta tecnología pueden exponer datos sensibles si los usuarios cuentan con permisos innecesarios o excesivos. Esto representa un grave riesgo para las organizaciones, ya que un simple error en la configuración de accesos puede resultar en la filtración de información confidencial. A continuación, conoce algunos riesgos de la IA Gen:
- Desbordamiento de Datos: Los servicios de IA generativa permiten a los usuarios ingresar cualquier tipo de datos a través de cuadros de texto abiertos, lo que incluye información confidencial, privada o propiedad exclusiva. Por ejemplo, en herramientas de generación de código como GitHub Copilot, el código enviado podría contener no solo propiedad intelectual sensible de una empresa, sino también datos como claves API, que ofrecen acceso privilegiado a la información del cliente.
- Fuga de Propiedad Intelectual: Un riesgo importante al usar IA generativa es la posible filtración de propiedad intelectual y la violación de la confidencialidad. La facilidad de uso de herramientas de IA basadas en la web o aplicaciones puede fomentar la proliferación de TI en la sombra. Dado que estas aplicaciones envían y procesan datos a través de Internet, utilizar una VPN puede agregar una capa extra de seguridad al enmascarar la dirección IP y cifrar los datos en tránsito.
- Entrenamiento de Datos: Los modelos de IA generativa requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, y algunos de estos datos pueden ser confidenciales. Si no se manejan cuidadosamente, estos datos podrían ser expuestos involuntariamente durante el proceso de entrenamiento, causando posibles problemas de privacidad.
- Almacenamiento de Datos: Para mejorar, los modelos de IA generativa necesitan retener los datos con los que aprenden. Esto implica que los datos comerciales confidenciales se almacenan en servidores de terceros, donde podrían ser mal utilizados o filtrarse si no se protegen adecuadamente mediante cifrado y controles de acceso estrictos.
- Fugas Accidentales: Los modelos generativos, especialmente aquellos basados en texto o imágenes, pueden incluir accidentalmente información derivada de los datos de entrenamiento que no debería ser revelada. Esto puede incluir datos personales o información comercial confidencial.
- Uso Indebido de la IA y Ataques Maliciosos: La IA generativa puede ser explotada por actores malintencionados para crear deepfakes o generar información engañosa, contribuyendo así a la propagación de desinformación y noticias falsas. Además, si los sistemas de IA no están adecuadamente protegidos, podrían ser blanco de ciberataques, lo que plantea serias preocupaciones sobre la seguridad de los datos.
Te podrá interesar leer: Implementación de RBAC: Gestión de Accesos por Roles
