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La IA generativa está llevando a las organizaciones a nuevos ámbitos de eficiencia, innovación y productividad. Al igual que las innovaciones tecnológicas que la precedieron (desde la revolución industrial hasta el auge de Internet), en la era de la IA las empresas seguirán adaptándose para beneficiarse los procesos más eficientes posibles.
Director de tecnología e información de HGS UK.
Si los datos de una empresa se pasan sin saberlo a terceros o incluso a cuartos tras el uso de herramientas de inteligencia industrial, las implicaciones no solo podrían comprometer la confianza del cliente sino igualmente debilitar su competitividad.
El problema de la seguridad de los datos
Por ejemplo, OpenAI fue multada con 15 millones de euros por procesar de guisa engañosa los datos de los usuarios europeos al entrenar su maniquí de IA, mientras que la SEC penalizó a la firma de inversión Delphia por engañar a los clientes al afirmar falsamente que su IA utilizó sus datos para crear una “preeminencia de inversión injusta”.
Estos casos recientes de abusos de confianza de stop perfil están haciendo sonar las alarmas entre las empresas. Existe un temor creciente de que las empresas de IA estén actuando de guisa engañosa.
Como resultado, los clientes potenciales están reconsiderando el uso de la IA y dudan en compartir datos personales con los proveedores. De hecho, algunas empresas dudan en cambiar en herramientas de inteligencia industrial.
Según un estudio total de KPMG de principios de este año, más de la medio de las personas no están dispuestas a creer en las herramientas de IA, lo que expresa un conflicto entre sus claras ventajas y los peligros percibidos, como las preocupaciones con respecto a sus datos.
Esto plantea una pregunta importante para los proveedores de IA: ¿cómo pueden suscitar confianza en torno a la IA y la seguridad de los datos?
El camino en dirección a la confianza: residencia de datos y transparencia
Para los proveedores de IA, la honestidad se traduce en transparencia: este es un primer paso crucial para reparar la confianza. Ser sincero sobre con quién se comparten los datos o para qué se utilizan informa a las personas antaño de creer en la IA. aplicaciones con su valiosa información.
Esto es fundamental independientemente de si el cliente está de acuerdo o no con la póliza.
Proporcionar a las empresas una visión normal transparente se extiende a la claridad en la residencia de los datos. Mostrar la ubicación física o geográfica donde se almacenan y procesan los datos elimina la incertidumbre y la especulación vinculadas a la IA.
Si a los clientes se les da visibilidad sobre su uso de datos, su miedo a lo desconocido disminuye, lo que pone de relieve el espacio “invisible”.
Una combinación de transparencia y residencia va más allá de los esfuerzos por reparar la confianza. Por ejemplo, desde una perspectiva de cumplimiento, ayuda a los proveedores a encargarse una posición más sólida.
Hacer que la divulgación de las fuentes de datos utilizadas por la IA sea una medida obligatoria es el objetivo del tan esperado plan de ley de datos (uso y llegada). Al perfeccionar estos procedimientos antaño de la implementación de dichas leyes, los proveedores pueden posicionarse de guisa que garanticen que se beneficiarán de cualquier cambio de política futuro.
Al implementar estas prácticas, los clientes confiarán en que sus datos están protegidos contra el peligro de actividades fraudulentas. Sin bloqueo, los proveedores igualmente deben cerciorarse de que estos datos estén a fuera de de nuevas amenazas.
Certificar la seguridad de los datos
La transparencia ayuda a suscitar confianza entre las organizaciones y sus clientes, pero este es sólo un primer paso. Otro medio ambiente para nutrir la confianza tiene que ver con la seguridad de los datos, donde la ciberseguridad desempeña un papel crucial.
Una combinación de anticuado La infraestructura de TI, la financiación inadecuada para la ciberseguridad y la conservación de datos valiosos son cuestiones esencia que alimentan activamente la mayoría de los ciberataques.
Para mostrar a los clientes que el llegada no calificado a sus datos no es una opción, los proveedores de IA deben renovar sus sistemas de seguridad. Esto incluye la implementación de medidas de seguridad como la autenticación multifactor (MFA) y el secreto de datos, que impiden el llegada ilícito a bases de datos vitales de clientes.
Encima, refrescar y parchear periódicamente los sistemas de seguridad impide que los actores de amenazas identifiquen y aprovechen vulnerabilidades potenciales.
Lógicamente, las empresas quieren beneficiarse las capacidades incomparables de la IA para mejorar la eficiencia operativa. Sin bloqueo, el uso de la IA disminuirá si los usuarios no pueden creer en los proveedores para proteger sus datos, sin importar la transparencia de sus casos de uso.
Construyendo ecosistemas de IA responsables
Si admisiblemente las capacidades de la IA evolucionan y se vuelven más integrales para las operaciones comerciales diarias, al mismo tiempo, las responsabilidades impuestas a los proveedores de IA continúan aumentando. Si descuidan sus deberes de nutrir Si los datos de los clientes están seguros, ya sea por malas prácticas o por amenazas externas, se romperá un medio ambiente vírico de confianza entre las partes.
Establecer la confianza del cliente requiere que los proveedores de IA mejoren significativamente la residencia y la transparencia de los datos, ya que esto demuestra un compromiso serio con los más altos estándares éticos para los clientes actuales y futuros.
Encima, igualmente garantiza que los protocolos de seguridad mejorados se perciban claramente como fundamentales para todas las operaciones y esfuerzos de protección de datos. Este compromiso, en última instancia, fortalece la confianza organizacional.
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