IA y privacidad de datos, retos y mejores prácticas

IA y privacidad de datos son dos elementos que cada vez tienen mayor importancia en las estrategias de las empresas. Dado que el volumen de información digital crece, es fundamental aplicar estrategias de IA para garantizar la protección de datos y cumplir con las normativas.

Descubre cómo la IA impacta en la privacidad de datos y qué estrategias aplicar para cumplir normativas.

El uso de la Inteligencia Artificial está abarcando infinidad de tareas y afectando a todo tipo de sectores productivos. Su capacidad para procesar y analizar ingentes cantidades de datos a gran velocidad ha mejorado de forma notable la eficiencia de las organizaciones, pero su utilización masiva también está elevando una de las preocupaciones más apremiantes como es la de la privacidad de los datos. 

A medida que la IA se integra en sistemas y servicios, los desafíos en torno a la protección de datos con IA se multiplican, exigiendo un examen minucioso de cómo podemos equilibrar IA y privacidad de datos.

¿Cómo impacta la IA en la privacidad de datos?

El impacto de la inteligencia artificial al hablar de seguridad en el manejo de datos es fundamental dado que la IA no es efectiva si no es alimentada con grandes volúmenes de información que le permitan entrenar sus modelos y mejorar su rendimiento.

Esos datos no son baladíes, sino que, en muchos casos, es información sensible como datos personales, información financiera o registros médicos, así que cualquier fallo en la protección de la información puede derivar en filtraciones, accesos no autorizados o el uso indebido de los datos por parte de terceros. Además, la capacidad de la IA para analizar patrones y comportamientos permite identificar a personas incluso a partir de datos aparentemente anónimos, lo que incrementa los riesgos para las empresas de sufrir fugas de datos.

Otro de los grandes desafíos es el que se refiere a la transparencia con la que trabajan y se nutren los modelos de IA. En muchos modelos de aprendizaje profundo se desconoce cómo llegan a establecer determinadas conclusiones.

Esta falta de transparencia dificulta las auditorías automatizadas de privacidad y la rendición de cuentas en caso de una invasión de la privacidad. Por ejemplo, si un modelo de IA toma decisiones que afectan a un individuo, como la aprobación de un préstamo o la contratación laboral, y esas decisiones se basan en datos personales, es fundamental poder entender y cuestionar el proceso. La opacidad inherente de algunos sistemas de IA puede ocultar el uso indebido o no intencionado de datos personales.

Además de la privacidad digital con Machine Learning y con IA, se encuentran los riesgos de ciberataques. En la mayor parte de las ocasiones, la IA se integra en sistemas operativos o programas, lo que incrementa los riesgos al ampliarse la superficie de ataque.

A medida que la Inteligencia Artificial se utiliza en sistemas de atención al cliente, salud, finanzas y seguridad, las implicaciones de una brecha de seguridad se vuelven más graves ya que la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos personales por parte de sistemas de IA introduce nuevos puntos de entrada para los atacantes, y la interconexión de sistemas puede amplificar el impacto de cualquier vulnerabilidad.

Mejores prácticas en protección de datos con IA

Al hablar de IA y privacidad de datos es importante entender los riegos para implementar las mejores prácticas y que permitan desarrollar una estrategia de prevención de fugas de datos con IA. Estas prácticas deben procurar que la exposición de los datos sea la menor posible. Con ello, y asumiendo que nadie está exento de sufrir un ciberataque exitoso, se podrá asegurar la confidencialidad e integridad de la información.

De entre las mejores prácticas destaca por encima de todas el cifrado de datos con IA. Se trata de una técnica fundamental para garantizar que, incluso si se produce una brecha de seguridad, la información sensible sea ilegible para partes no autorizadas.

En el contexto de la IA y privacidad de datos significa cifrar los conjuntos de datos de entrenamiento, los modelos entrenados y cualquier dato de entrada o salida que haya sido utilizado por los sistemas de Inteligencia Artificial. Técnicas avanzadas como el cifrado homomórfico, una técnica criptográfica avanzada que permite realizar operaciones sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos previamente, permiten que los modelos de IA puedan procesar información personal sin acceder nunca a los datos.

La anonimización de los datos es otra de las prácticas clave en la protección de la privacidad. Para ello se emplean algoritmos de anonimización de datos que eliminan o modifican la información personal de alguien, de modo que los datos resultantes no puedan ser asociados a un individuo concreto.

Sin embargo, la IA tiene la capacidad de re identificar individuos a través de la correlación de datos aparentemente anónimos. Por lo tanto, la anonimización debe ser robusta y considerarse un proceso continuo y no un evento único. Técnicas como la privacidad diferencial, que añade ruido controlado a las consultas o los resultados que proporciona la IA, pueden ofrecer un nivel más fuerte de anonimización.

Finalmente, las mejores prácticas en IA y privacidad de datos también deben prestar atención al control de acceso con IA. En este caso, el objetivo es limitar los accesos a los datos y a los modelos de IA.

Esto implica implementar políticas de acceso basadas en roles y atributos que permitan acceder únicamente a aquellos individuos y sistemas que realmente están autorizados a hacerlo. La automatización de estos controles asegura la consistencia y reduce el error humano. Además, las empresas deben implementar un monitoreo continuo de los patrones de acceso para detectar actividades sospechosas o intentos de acceso no autorizado. La autenticación multifactor debe ser un requisito estándar para cualquier acceso a sistemas de IA.

Regulaciones clave

El panorama regulatorio en torno a la privacidad de datos está evolucionando de forma permanente para adaptarse a la velocidad a la que avanza la tecnología. En los últimos años han aparecido nuevas regulaciones de privacidad e IA que buscan dotar a los individuos de más control sobre su información personal y responsabilizar a las organizaciones por su manejo. Las más conocidas e influyentes son el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea que regula la protección de datos en los estados de la UE y, en EEUU, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Sin embargo, la más novedosa de todas es la Ley de IA de la Unión Europea. En vigor desde agosto de 2024, es la primera normativa integral sobre inteligencia artificial a nivel mundial, y busca equilibrar la innovación con la protección de los derechos fundamentales.

Entre otros apartados juega un papel importante en lo que respecta a la IA en cumplimiento normativo ya que complementa al RGPD, exigiendo que los sistemas de IA procesen los datos personales de forma ética y legal. Esto incluye la prohibición de ciertas prácticas invasivas y la necesidad de una evaluación de impacto en la privacidad para sistemas de alto riesgo. En esencia, busca asegurar que la IA se desarrolle y use de manera responsable, con un enfoque en la confianza, la seguridad y el respeto a la privacidad de los individuos.

Casos de uso

No obstante, en IA y privacidad de datos no todo son normas y desafíos. La propia Inteligencia Artificial también ofrece soluciones potentes y proactivas para fortalecer la seguridad y el cumplimiento. Dos áreas donde la IA en cumplimiento normativo demuestra su valor de manera significativa son en la realización de auditorías de datos exhaustivas y en la prevención de fugas de información.

En el caso de las auditorías de datos, la IA puede transformar la forma en la que las organizaciones evalúan y gestionan su información. Tradicionalmente, las auditorías de datos han sido procesos laboriosos, a menudo realizados de forma periódica y con un enfoque limitado debido a la vasta cantidad de información que las organizaciones modernas acumulan.

Sin embargo. al emplear IA, las empresas pueden procesar y analizar volúmenes masivos de datos a una velocidad que no está al alcance de ningún humano. Es decir, con la IA se pueden realizar auditorías continuas y en tiempo real. De esta forma, no sólo se reducen los costes operativos, también se mejora la eficiencia y la precisión de las auditorías.Así, la IA puede ayudar a las organizaciones a cumplir con las normativas de protección de datos, al facilitar la identificación y notificación de incidentes de seguridad en el plazo requerido por la ley.

Otro caso de uso relevante es la prevención de fugas de información. Los sistemas de IA pueden analizar el contenido de los correos electrónicos, los archivos compartidos y los mensajes internos para detectar posibles fugas de información confidencial. La ventaja es que mientras las soluciones tradicionales de prevención de pérdida de datos o DLP se basan en reglas predefinidas y firmas para detectar y bloquear la salida de información sensible, las que incorporan IA pueden aprender patrones de comunicación y comportamiento de los usuarios, identificando riesgos de fuga de datos de una manera más dinámica y adaptativa.

aggity, partner en seguridad y privacidad con IA

A la hora de implementar y desarrollar una estrategia efectiva de IA y privacidad de datos, es necesario contar con la ayuda de un socio de reconocido prestigio que acompañe a la empresa en todo momento. aggity es el partner estratégico para aquellas empresas que buscan garantizar la seguridad y la privacidad de sus datos en un entorno de Inteligencia Artificial ya que contamos con un amplio porfolio de soluciones avanzadas que permiten detectar riesgos en tiempo real, automatizar la protección de la información y fortalecer la resistencia de las empresas frente a amenazas cibernéticas.

En aggity acompañamos a nuestros clientes en el cumplimiento de normativas clave como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa o regulaciones similares en otras regiones, asegurando que los procesos de tratamiento de datos personales sean transparentes, seguros y auditables.