La Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como un motor transformador en todos los ámbitos, especialmente en los entornos empresariales; revolucionando la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones a través de la implementación de estrategias de datos y el análisis de los mismos. Gracias a la IA ahora es más fácil lograr una articulación genuina entre los datos, los procesos, las personas y la tecnología para optimizar la productividad, la innovación y hasta la reducción de costos, adaptándose a un entorno en constante cambio.
Sin embargo, la IA plantea desafíos e interrogantes significativos relacionados con los datos, por lo que en este artículo abordaremos algunos mitos y verdades relacionados con la seguridad de los datos bajo el uso de herramientas de Inteligencia Artificial en entornos corporativos.
1. Seguridad de los datos:
- Mito: Los datos siempre estarán protegidos gracias a la Inteligencia Artificial.
- Verdad: Aunque la IA puede mejorar la seguridad de los datos a través de sistemas de detección de anomalías y análisis predictivos, no garantiza la protección de los datos en su totalidad. De acuerdo con Verizon (2021), el 81% de las vulneraciones de datos están relacionadas con contraseñas comprometidas y otros errores humanos, por lo que la Inteligencia Artificial no puede mitigar dichos factores.
- Consejo: Para proteger la información sensible y mitigar la vulneración de la información, es necesario implementar estrategias de seguridad y privacidad de datos con acciones preventivas.
2. Ataques cibernéticos:
- Mito: Los ataques cibernéticos solo ocurren en las grandes empresas.
- Verdad: Todas las empresas, sin importar su tamaño o sector económico, son vulnerables a ciber ataques. Un informe de McAfee (2020), reveló que el 97% de empresas encuestadas para su estudio, perciben que la frecuencia e intensidad de los ataques cibernéticos aumentó, resaltando un mayor número de intentos de ataque a través de phishing, malware, ransomware, entre otras técnicas malintencionadas bajo el uso inadecuado de la IA.
- Consejo: Para reducir el riesgo de ataques cibernéticos, se recomienda realizar capacitaciones periódicas al personal autorizado, fomentar el uso de autenticación de dos factores, implementar políticas de contraseñas robustas y realizar cambios periódicos de los accesos.
3. Datos en la nube:
- Mito: Todos los datos utilizados por la IA están seguros en la nube
- Verdad: Aunque diferentes proveedores de servicios de nube implementan medidas de seguridad avanzadas, los datos alojados en la nube no están completamente seguros. Un informe de IBM (2022) señaló que el 21% de las violaciones de datos ocurridas en el mismo año involucraron entornos de nube. Adicionalmente, un estudio de McKinsey (2021) reveló que el 60% de las violaciones de datos en la nube ocurren por configuraciones incorrectas.
- Consejo: Para disminuir el riesgo de vulneración o filtración de datos alojados en la nube, se recomienda implementar estrategias de seguridad de datos que incluyan prácticas de gestión y privacidad de los mismos.
4. Confiabilidad de procesos:
- Mito: Gracias a la IA ya no es necesario realizar supervisiones humanas
- Verdad: Aunque la IA puede automatizar tareas y optimizar procesos, no está diseñada para reemplazar la supervisión realizada por el talento humano. De hecho, un estudio de Gartner (2022) reveló que el 61% de los líderes de TI encuestados, consideran que la supervisión humana es vital para garantizar la efectividad de las soluciones de IA implementadas en sus empresas.
- Consejo: Para mitigar los errores en la supervisión de tareas autónomas y automatizadas, se sugiere implementar talleres consultivos donde se aborden temáticas relacionadas con la gestión, analítica, gobierno de datos e inteligencia artificial; lo cual potenciará el conocimiento del talento humano y resaltará la importancia de su supervisión a la IA como un complemento estratégico.
Por lo anterior, es importante que las empresas optimicen el uso de sus datos a través de herramientas de Inteligencia Artificial, adopten estrategias de datos bajo un enfoque integral y articulen la tecnología avanzada, las políticas de seguridad y la formación continua de sus equipos de trabajo. De esta forma, se podrán mitigar los riesgos y aprovechar el potencial de la IA para el cumplimiento de los objetivos empresariales y comerciales.
