A medida que tecnologías como la Inteligencia Artificial continúan avanzando y nuestras vidas están cada vez más entrelazadas con ella, han surgido también desafíos éticos, sociales, de seguridad y privacidad que requieren de regulaciones y lineamientos para tratar de minimizar los riesgos que conlleva su implementación.
Además de la regulación, es clave no solo cumplir con las normativas establecidas, sino también adoptar prácticas éticas y transparentes en la sociedad y las empresas. Los desarrolladores de IA deben considerar cuidadosamente el impacto de sus decisiones en los derechos individuales y colectivos al crear algoritmos de IA.
A continuación, presentaremos tres pasos que tanto gobiernos, empresas y personas, podemos y debemos seguir para contribuir a la creación de un ecosistema seguro y regulado de Inteligencia Artificial.
Regulación como primer paso
Recientemente la Unión Europea ha dado un paso significativo al convertirse en la primera región del mundo que adoptará una ley integral para regular la IA. Su objetivo es garantizar que los sistemas de IA utilizados en la UE sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente y que sean supervisados por personas, en lugar de sistemas automáticos. Además, la ley acuerda un enfoque de dos niveles: exige transparencia para todos estos modelos de IA de uso general, y requisitos aún más estrictos para modelos “potentes”.
La reciente iniciativa de la Unión Europea es un paso en la dirección correcta, pero se necesita una acción global para abordar los desafíos emergentes de manera efectiva. Si bien existe unanimidad con respecto a la necesidad de la regulación de la IA, los detalles específicos de cómo hacerlo en todo el mundo siguen sin determinarse.
La reciente iniciativa de la Unión Europea es un paso en la dirección correcta, pero se necesita una acción global para abordar los desafíos emergentes de manera efectiva. Si bien existe unanimidad con respecto a la necesidad de la regulación de la IA, los detalles específicos de cómo hacerlo en todo el mundo siguen sin determinarse.
Mitigación de riesgos como segundo paso
Los desarrolladores y las empresas deben adoptar prácticas de seguridad robustas y técnicas de anonimización y encriptación para proteger los datos de los usuarios y garantizar la integridad y confidencialidad de la información.
Gartner estima que, para el 2026, las organizaciones que establezcan lineamientos de transparencia, confianza y seguridad verán una mejora del 50% en sus modelos de IA en términos de adopción, objetivos comerciales y aceptación por parte de los usuarios.
La divulgación de información sensible es uno de los principales temores al usar y seguir desarrollando las plataformas de IA. La capacidad de esta tecnología para tener acceso a información sensible, como la ubicación, preferencias y hábitos de una persona, plantea riesgos de diseminación no autorizada de datos.
Por ejemplo existe el riesgo de revelar inadvertidamente datos confidenciales en sus respuestas, lo que da lugar a acceso no autorizado a datos, violaciones de privacidad y violaciones de seguridad. También es probable que si los mismos datos que se utilizan para entrenar los modelos LLM puedan terminar exponiendo información personal, API Keys, Secrets, y más.
Que las empresas integren principios de privacidad desde la fase de diseño de las soluciones de IA, se comprometan con las regulaciones locales e internacionales y participen de manera activa en iniciativas de la industria puede contribuir a establecer una base sólida de confianza en esta tecnología, al mismo tiempo que mitiga los posibles riesgos.
Compromiso como tercer paso
Además de la regulación y las medidas técnicas, la educación y concientización son clave para fomentar un uso responsable de la IA. El compromiso activo de todos los actores involucrados en el desarrollo y uso de la IA es esencial para crear un ecosistema seguro y regulado.
El éxito de la IA generativa en materia de ciberseguridad o cualquier otra aplicación, depende de la colaboración entre la tecnología y los equipos de trabajo. La enorme capacidad de análisis de información y detección de peligros que habilita la IA debe ser complementada con la interpretación y capacidad de decisión humana.
Como proveedores de soluciones tecnológicas, inConcert tiene un compromiso constante con la seguridad de su tecnología, operaciones y datos, cumpliendo con los estándares más altos. Por eso desarrolla, se asocia e invierte constantemente en herramientas de seguridad que permiten estar un paso adelante ante cualquier peligro emergente.
Por ejemplo, al momento de entrenar la IA generativa, protege y anonimiza los datos utilizados para evitar cualquier tipo de brecha que pueda generar vulnerabilidades frente a amenazas y ataques y evitar cualquier filtración accidental o maliciosa de datos. Además de contar con varias certificaciones y adoptar las mejores prácticas para cumplir con los más altos estándares de seguridad, garantizando así la integridad y confidencialidad de los datos.
Sin duda estamos muy al inicio de este diálogo pero ya es posible promover la regulación, colaboración, y compromiso desde ahora, tanto en nuestra vida personal como profesional. ¿Será posible que lleguemos algún día al punto de aprovechar de manera responsable las ventajas potenciales de la IA, al mismo tiempo que mantenemos una firme protección de los derechos fundamentales de las personas a la privacidad?
