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Proteger los sistemas de IA ya no es opcional: es fundamental para equilibrar la innovación con la protección. ¿Con La adopción de la IA aumenta y aumentan los riesgos de seguridad, las empresas se enfrentan a desafíos como violaciones de datos, sanciones de cumplimiento y riesgos de «IA oculta». Solo en 2024, El 73% de las empresas informó de incidentes de seguridad relacionados con la IA, con un costo promedio de 4,8 millones de dólares por infracción. Sin embargo, solo El 24% de los proyectos de IA generativa dan prioridad a la seguridad.
Conclusiones clave:
Con herramientas como prompts.ai, las empresas pueden reducir los costos de IA hasta en un 98%, automatice los flujos de trabajo y garantice el cumplimiento, todo ello sin comprometer la velocidad ni la innovación.
En lo que respecta a la IA empresarial, la seguridad no es solo una función, es una necesidad. A diferencia de las plataformas para consumidores, que priorizan la comodidad, los sistemas empresariales deben lograr un equilibrio entre la accesibilidad y las estrictas medidas de seguridad. Esto es especialmente importante si se tiene en cuenta que el 73% de las empresas se enfrentaron a incidentes de seguridad relacionados con la inteligencia artificial en 2024, y la brecha promedio costó la asombrosa cifra de 4,8 millones de dólares. Dado que el 65% de las empresas ya utilizan inteligencia artificial en producción, muchas aún carecen de los sólidos marcos de seguridad necesarios para proteger sus sistemas. Estos desafíos resaltan la importancia de implementar medidas de seguridad de varios niveles.
El control de acceso basado en roles (RBAC) es la piedra angular de las operaciones de IA seguras. Garantiza que los usuarios solo puedan acceder a los datos y funciones relevantes para sus funciones específicas, haciendo cumplir el principio del mínimo privilegio. Al restringir el acceso, el RBAC reduce significativamente el riesgo que representan las cuentas comprometidas.
Por ejemplo, en la atención médica, el RBAC garantiza que los médicos y enfermeras solo accedan a los datos pertinentes a sus funciones. Del mismo modo, en los entornos corporativos, el acceso a la plataforma se adapta a las funciones laborales. Junto con el RBAC, los entornos aislados proporcionan una capa adicional de protección. Estos campos de pruebas aislados permiten analizar los modelos de IA para detectar vulnerabilidades antes de implementarlos en producción, lo que protege los sistemas críticos. Esta combinación de RBAC y entornos aislados es especialmente vital en sectores como la sanidad, las finanzas y la administración pública, donde los datos confidenciales y los altos riesgos hacen que las brechas de seguridad sean especialmente dañinas.
El cifrado es una medida de seguridad fundamental para las implementaciones de IA, ya que protege los datos tanto en tránsito como en reposo. Los estándares del sector, como el AES-256 para los datos almacenados y el TLS 1.3 para los datos transmitidos, garantizan una seguridad sólida. Las consecuencias de un cifrado inadecuado son graves, ya que las infracciones de normativas como GDPR puede resultar en multas de hasta 20 millones de euros o el 4% de la facturación anual global.
La protección de la privacidad va de la mano con el cifrado. Técnicas como la minimización de datos y la anonimización garantizan que los sistemas de IA solo funcionen con los datos que realmente necesitan. Las políticas de retención de datos automatizadas mejoran aún más la privacidad, mientras que las implementaciones en contenedores con aislamiento de red y monitoreo en tiempo real evitan las filtraciones de datos en entornos compartidos. Estas medidas, junto con una arquitectura de confianza cero, son particularmente críticas en los sistemas multiusuario, en los que los datos de los diferentes usuarios deben permanecer estrictamente segregados.
Los registros de auditoría son indispensables para mantener la seguridad y el cumplimiento en la IA empresarial. Hacen un seguimiento de cada interacción (ya se trate de los datos accedidos, de las decisiones tomadas o de las acciones emprendidas), lo que permite a los equipos de seguridad detectar actividades inusuales, agilizar las auditorías y obtener información sobre cómo se utilizan los sistemas. Las organizaciones que incorporan la formación basada en escenarios informan de una mejora del 70% en la detección de amenazas y de una respuesta un 50% más rápida a los incidentes.
Más allá de la supervisión, las herramientas de cumplimiento desempeñan un papel fundamental a la hora de alinear las prácticas de seguridad con los requisitos reglamentarios. Por ejemplo, SOC2 La certificación garantiza un cifrado sólido, un monitoreo continuo y controles de acceso estrictos, alineándose bien con los estándares del GDPR. Empresas con SOC2 la certificación a menudo acorta sus plazos de cumplimiento del GDPR en un 40%. Las evaluaciones de seguridad periódicas, incluidos los análisis trimestrales de vulnerabilidad y las pruebas de penetración anuales, también son esenciales para identificar y abordar las posibles debilidades.
La integración de los principios de confianza cero refuerza aún más estos esfuerzos. Las organizaciones que adoptan arquitecturas de confianza cero experimentan un 50% menos de incidentes de seguridad y contienen las brechas un 75% más rápido en comparación con los modelos perimetrales tradicionales. Las bases de conocimiento centralizadas para las políticas de seguridad, las directrices de cumplimiento y los protocolos de respuesta a incidentes garantizan que todos los miembros del equipo tengan acceso a información actualizada, lo que mejora la preparación y la coordinación generales.
Prompts.ai reúne medidas de seguridad avanzadas y escalabilidad, creando una plataforma unificada para gestionar los flujos de trabajo de IA empresariales. Al integrar más de 35 modelos lingüísticos líderes en una única interfaz segura, simplifica las operaciones y garantiza una gobernanza sólida.
La plataforma va más allá de los controles de acceso estándar al automatizar los flujos de trabajo entre departamentos. Esto elimina las tareas repetitivas y, al mismo tiempo, mantiene una visibilidad y una auditabilidad totales, factores clave cuando el 80% de los líderes empresariales citan la explicabilidad, la ética y la confianza como desafíos importantes. Con prompts.ai, las organizaciones pueden añadir modelos, usuarios y equipos sin problemas sin comprometer la seguridad.
El marco de seguridad de Prompts.ai incluye controles de acceso detallados con permisos a nivel de token, lo que permite una administración precisa del acceso a los modelos, las funciones y los datos en función de las funciones de los usuarios y los proyectos específicos.
Al aislar los flujos de trabajo, la plataforma garantiza que las distintas necesidades departamentales, como la creación de contenido de marketing y el análisis de datos de finanzas, permanezcan separadas de forma segura. El Modelo Pay As You Go, impulsado por créditos TOKN, añade otro nivel de control. Las organizaciones pueden monitorear y limitar el uso de la IA a nivel de usuario individual, lo que ayuda a administrar los costos y, al mismo tiempo, mantener el cumplimiento.
La gobernanza de la IA es un proceso continuo, no un esfuerzo de cumplimiento único. Prompts.ai aborda esta necesidad al incorporar herramientas que mantienen el uso ético y seguro de la IA a lo largo del tiempo. Dado que se espera que más del 60% de las empresas integren la IA generativa en los procesos críticos de aquí a 2024, los marcos de gobernanza sólidos son más importantes que nunca.
Las herramientas de cumplimiento de la plataforma ofrecen modelo en tiempo real e inspección rápida capacidades. A diferencia de las herramientas tradicionales que se centran en las políticas y los registros de riesgos, prompts.ai permite la supervisión en tiempo real del comportamiento de los modelos, el acceso a los datos y los procesos de toma de decisiones.
Las capacidades de auditoría integrales rastrean cada interacción de la IA y crean registros detallados que cumplen con los requisitos reglamentarios de sectores como el financiero, el sanitario y el gobierno. Estos registros detallan a qué datos se accedió, cómo se usaron los modelos, los resultados generados y quién fue el responsable de cada acción.
«Haga que sus equipos trabajen juntos más estrechamente, incluso si están muy separados. Centralice las comunicaciones relacionadas con los proyectos en un solo lugar, intercambie ideas con pizarras blancas y redacte planes junto con documentos colaborativos». - Heanri Dokanai, diseño de interfaz de usuario
Prompts.ai cuenta con una capa FinOps integrada que puede reducir los costos de IA hasta en un 98%, ya que reemplaza más de 35 herramientas independientes en solo unos minutos y, al mismo tiempo, aumenta diez veces la productividad del equipo. Al consolidar las herramientas de inteligencia artificial en una plataforma gobernada, las organizaciones ya no necesitan hacer malabares con múltiples suscripciones, políticas de seguridad o marcos de cumplimiento.
El seguimiento de costos en tiempo real proporciona información instantánea sobre el gasto en IA, lo que permite a los equipos optimizar sus elecciones de modelos en función del rendimiento y el costo. Esto crea una infraestructura de IA optimizada, segura y eficiente.
«Un director creativo ganador de un Emmy, solía pasar semanas renderizando en 3D Studio y un mes escribiendo propuestas de negocios. Gracias a los LoRAs y los flujos de trabajo de Prompts.ai, ahora completa renderizados y propuestas en un solo día, sin tener que esperar ni preocuparse por las actualizaciones del hardware». - Steven Simmons, director ejecutivo y fundador
A medida que la seguridad empresarial sigue avanzando, la integración de las bases de datos vectoriales con los modelos lingüísticos exige medidas de seguridad igualmente estrictas. Estas bases de datos almacenan información confidencial en forma de incrustaciones vectoriales, por lo que su protección es crucial, especialmente cuando se manejan documentos de propiedad exclusiva, datos de clientes o investigaciones confidenciales. Estos datos crean objetivos tentadores para los ciberataques. A 2023 Ciberparaíso el estudio destaca este riesgo e informa que El 4,7% de los empleados pegó datos confidenciales en Chat GPT, y la empresa promedio filtra información confidencial cientos de veces por semana.
El desafío se intensifica cuando las bases de datos vectoriales se utilizan con los LLM en los flujos de trabajo de generación aumentada de recuperación (RAG). A diferencia de las bases de datos tradicionales con patrones de acceso predecibles, las bases de datos vectoriales requieren medidas de seguridad personalizadas para proteger tanto las incrustaciones almacenadas como los procesos que recuperan datos para los LLM.
La protección de las incrustaciones vectoriales comienza con el cifrado, tanto en reposo como en tránsito. Técnicas como el cifrado con capacidad de búsqueda (SE) y el cifrado homomórfico (HE) desempeñan un papel clave. El SE permite consultar las incrustaciones cifradas sin exponer los datos, mientras que el HE permite realizar cálculos en conjuntos de datos cifrados sin necesidad de descifrarlos. Estos métodos garantizan que los datos permanezcan seguros, incluso durante el procesamiento.
Además del cifrado, los controles de acceso robustos, como los permisos a nivel de token, el control de acceso basado en roles (RBAC) y la autenticación multifactor (MFA), proporcionan otro nivel de defensa. Por ejemplo, los equipos financieros pueden tener acceso a los datos de las transacciones de los clientes, mientras que los equipos de marketing están restringidos a la documentación del producto. Prompts.ai aplica estos controles para mantener seguras las incrustaciones vectoriales en los flujos de trabajo de RAG, garantizando que los usuarios solo puedan acceder a los datos relevantes para sus proyectos específicos.
La validación de entradas añade más protección al impedir los ataques de inyección que podrían manipular las consultas o comprometer las incrustaciones almacenadas. Al validar los datos en función del tipo, el rango, el formato y la coherencia, se minimizan las vulnerabilidades.
«La seguridad desde el diseño ya no es una práctica recomendada, es un imperativo regulatorio auditable». — Prime Security
Para minimizar el riesgo, las organizaciones deben anonimizar o seudonimizar los datos confidenciales antes de crear incrustaciones. Este enfoque reduce la exposición incluso si la base de datos está comprometida.
Monitorización continua es fundamental para rastrear las interacciones entre los LLM y las bases de datos vectoriales. Las herramientas de monitoreo registran a qué datos se accede, qué incrustaciones se recuperan, cómo se utilizan en las respuestas del modelo y quién inició las consultas. Los sistemas automatizados también buscan patrones de acceso inusuales. Dado que se prevé que los costos de la ciberdelincuencia superen 10,5 billones de dólares anuales en 2024 y el coste medio de las brechas de datos 4,88 millones de dólares, estas medidas son esenciales para la detección temprana de amenazas.
Normal validación de incrustación garantiza que la información confidencial no se codifique involuntariamente en incrustaciones vectoriales. Las auditorías pueden identificar patrones que podrían exponer los datos a través de consultas contradictorias, lo que ayuda a mitigar las posibles filtraciones.
Las organizaciones que utilizan la seguridad, la inteligencia artificial y la automatización informan a Reducción de 108 días en los ciclos de vida de las brechas y ahorre un promedio de 1,76 millones de dólares por infracción en comparación con las que se basan en procesos manuales.
«El cumplimiento no debe ser un ejercicio de lista de verificación; alinee los requisitos de seguridad con los objetivos empresariales para crear valor, en lugar de limitarse a evitar sanciones. Demostrar cómo el cumplimiento apoya el crecimiento y la resiliencia de la empresa aumenta la aceptación de los ejecutivos». — Steve Moore, vicepresidente y principal estratega de seguridad de Exabeam
Por último, planificación de respuesta a incidentes es esencial para abordar las posibles infracciones en las bases de datos vectoriales. Esto incluye aislar las incrustaciones comprometidas, evaluar el alcance de la exposición de los datos y garantizar la continuidad del negocio mientras se desarrollan las investigaciones. Estas estrategias son fundamentales para hacer frente a los desafíos únicos que plantean los datos vectoriales, ya que las herramientas tradicionales pueden no detectar la información confidencial codificada en representaciones matemáticas. Prompts.ai integra estas medidas en su marco de seguridad global, proporcionando una protección integral para todos los flujos de trabajo de la IA.
Los ejemplos de IA segura en acción muestran cómo las organizaciones pueden innovar rápidamente sin comprometer el cumplimiento o la seguridad. Estos casos de uso ponen de relieve cómo un equilibrio entre velocidad y seguridad puede crear sistemas de IA fiables que ofrezcan un valor cuantificable.
En sectores como el sanitario, donde más del 90% de las organizaciones sufren filtraciones de datos y solo el 29% cumple plenamente con HIPAA, la implementación de asistentes de IA exige medidas de seguridad estrictas.
Galardón, un proveedor de asistencia personalizada de atención primaria y salud mental, implementó un asistente digital privado impulsado por inteligencia artificial que anonimiza los mensajes entrantes. Esta medida se tradujo en un aumento del 40% en la eficiencia.
Del mismo modo, el sector financiero ha adoptado la IA para el servicio al cliente. El uso de herramientas generativas de inteligencia artificial, como los chatbots y los asistentes, ha pasado del 25% al 60% en los servicios financieros. Los bancos y las cooperativas de ahorro y crédito utilizan estas herramientas para gestionar las consultas rutinarias y, al mismo tiempo, mantener estrictos controles de acceso y registros de auditoría para cumplir con los requisitos reglamentarios.
Estas implementaciones se basan en el cifrado, el acceso basado en roles y los acuerdos de asociación comercial (BaaS) para garantizar el cumplimiento.
«Gestionar el cumplimiento de las normas sanitarias es una inversión continua de tiempo y talento, que se complica aún más debido a los constantes cambios en las normativas, los sistemas internos y la tecnología. Mantenerse al día con estos dos objetivos cambiantes requiere una concentración y unos recursos increíbles. Sin embargo, cuando la IA se integra en el proceso, permite que los miembros del equipo dispongan de un radar regulatorio en tiempo real. Esto permite a los equipos mantenerse al día con las normativas y adaptarse con confianza a un panorama en constante evolución». — Dave Rowe, vicepresidente ejecutivo de Intellias
Estos éxitos en el sector de la salud y las finanzas sientan las bases para aplicaciones de IA seguras en otros sectores regulados.
Las organizaciones que manejan datos confidenciales necesitan flujos de trabajo de IA diseñados para proteger la privacidad y, al mismo tiempo, ofrecer información procesable. Prompts.ai contribuye a ello al permitir flujos de trabajo seguros con funciones como la anonimización, la redacción y el cifrado de los datos durante todo el proceso.
En el sector sanitario, los flujos de trabajo seguros se utilizan para tareas como el análisis de los registros de los pacientes, la generación de recomendaciones de tratamiento y la gestión de los procesos administrativos. Las instituciones financieras utilizan sistemas similares para la detección del fraude, el análisis de riesgos y la presentación de informes reglamentarios, y cumplen con estándares como el SOX, el PCI DSS y el RGPD.
La transparencia es un componente fundamental de estos flujos de trabajo. Ser sincero con los pacientes o los usuarios sobre cómo se recopilan y utilizan los datos fomenta la confianza y garantiza el cumplimiento de las leyes de privacidad. La realización de evaluaciones de riesgos específicas para la IA también ayuda a las organizaciones a abordar las posibles vulnerabilidades en los flujos de datos dinámicos.
Estos flujos de trabajo forman la columna vertebral de los entornos colaborativos y seguros en los que los equipos pueden gestionar tareas complejas de IA sin comprometer la seguridad.
Al ampliar los flujos de trabajo seguros, Prompts.ai permite la colaboración entre varios equipos a través de una arquitectura de identidad federada. Las grandes organizaciones requieren una gestión de identidades sólida para garantizar que solo las personas autorizadas accedan a los sistemas confidenciales.
Prompts.ai aborda esta necesidad al unificar las herramientas de IA en una única plataforma segura. Esta plataforma conecta a los usuarios con los principales modelos lingüísticos, como GPT-4, Claudio, Llama, y Géminis a través de una interfaz. También centraliza los flujos de trabajo, refuerza la gobernanza a escala y simplifica la comunicación en equipo.
La arquitectura de identidad federada garantiza una autenticación y autorización coherentes en todos los componentes del sistema. Un proveedor de identidad centralizado emite credenciales protegidas criptográficamente y define los permisos, los niveles de acceso a los datos y los límites operativos de cada usuario. Este enfoque granular aplica el principio de privilegio mínimo, lo que mejora la seguridad durante las interacciones con los agentes.
La plataforma también proporciona visibilidad y auditabilidad totales para todas las actividades de IA, lo que permite un escalado instantáneo al integrar nuevos modelos, usuarios y equipos sin crear silos. La supervisión en tiempo real garantiza que las violaciones de identidad se identifiquen y aborden antes de que se conviertan en infracciones de cumplimiento.
«La IA es un poderoso facilitador de la salud digital, pero amplifica los desafíos de privacidad. Al alinear las prácticas de inteligencia artificial con la HIPAA, llevar a cabo una supervisión atenta y anticiparse a las novedades normativas, los responsables de privacidad pueden proteger la información confidencial y promover el cumplimiento y la innovación en la próxima era de la salud digital». — Aaron T. Maguregui, abogado de Foley & Lardner LLP
Estos ejemplos muestran que las implementaciones seguras de IA no obstaculizan el progreso, sino que brindan la confianza y el cumplimiento necesarios para que las industrias reguladas innoven con confianza.
Las organizaciones actuales se enfrentan al doble desafío de fomentar la innovación y, al mismo tiempo, garantizar una seguridad sólida en sus iniciativas de IA. El 72% de las empresas ya utilizan la IA en al menos un área de negocio, y casi todos los ejecutivos anticipan una adopción generalizada de la IA generativa para 2027, según un informe de 2024 McKinsey Según esta encuesta, la presión para lograr este equilibrio nunca ha sido mayor. Este panorama en evolución exige plataformas que no solo protejan los datos confidenciales, sino que también garanticen el cumplimiento sin obstaculizar el progreso.
Tomemos el ejemplo de 10 veces más operaciones bancarias, que necesitaba acelerar la adopción de la IA dentro de los límites de las estrictas regulaciones financieras. Para cumplir con estas exigencias, recurrieron a una plataforma basada en la seguridad. Richard Moore, director de seguridad de 10 veces más operaciones bancarias, compartió:
«Los aumentos de productividad de la IA generativa son esenciales para mantener la competitividad en el vertiginoso panorama tecnológico actual, pero las herramientas heredadas no son suficientes para protegerlos. La plataforma de seguridad integral de Prompts.ai nos permite innovar al ritmo empresarial y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento normativo y la protección de los datos».
Este ejemplo destaca la importancia de un enfoque seguro y unificado. Prompts.ai aborda estas necesidades mediante funciones como los controles rápidos en tiempo real, la arquitectura de identidades federadas y los registros de auditoría detallados que se ajustan a los requisitos reglamentarios. Su diseño flexible e independiente del LLM permite a las organizaciones integrar nuevos modelos sin esfuerzo, ya sea que operen en entornos de nube o en configuraciones autohospedadas, lo que garantiza la adaptabilidad sin comprometer la seguridad.
Para los directores de seguridad de la información (CISO), abordar las complejidades de la seguridad de la IA requiere estrategias claras. Mandy Andress, CISO de Elástico, hace hincapié en este punto:
«En el panorama actual, todos los CISO deben encontrar el difícil equilibrio entre adoptar la tecnología GenAI y mantener la seguridad y el cumplimiento. Prompt es la solución para quienes buscan facilitar el crecimiento empresarial sin comprometer la privacidad y la seguridad de los datos».
Estas ideas subrayan una verdad fundamental: las implementaciones seguras de IA no solo tienen que ver con el cumplimiento, sino que son un catalizador para el progreso. Las plataformas como Prompts.ai permiten a las organizaciones escalar sus soluciones de IA de forma segura y eficiente, lo que allana el camino para un crecimiento sostenible sin sacrificar la velocidad ni la seguridad.
Las organizaciones pueden implementar la IA de manera que priorice la seguridad sin ralentizar el progreso ni sofocar la innovación mediante la integración protocolos de seguridad directamente en el proceso de implementación. Este enfoque implica la utilización de herramientas como controles de acceso basados en funciones, entornos de espacio aislado, y registros de auditoría para proteger la privacidad de los datos y garantizar el cumplimiento en cada etapa, desde el desarrollo hasta la producción.
Aprovechando los marcos de seguridad de nivel empresarial equipados con funciones como permisos de token detallados y herramientas de cumplimiento integradas, los equipos pueden escalar con confianza los modelos de IA, incluso en sectores estrictamente regulados, como las finanzas, la sanidad y el gobierno. La integración fluida de las medidas de seguridad en los flujos de trabajo y el fomento de la colaboración entre los equipos de seguridad y desarrollo permiten a las organizaciones superar los límites y, al mismo tiempo, mantener un control estricto sobre la información confidencial.
Para garantizar el despliegue seguro de los sistemas de IA en las empresas, priorizando cifrado granular, controles de acceso basados en funciones, y registros de auditoría es esencial. Estas medidas no solo protegen los datos confidenciales, sino que también proporcionan un camino claro para la transparencia y la rendición de cuentas.
Características adicionales como entornos de espacio aislado para realizar pruebas, permisos detallados para restringir el acceso y herramientas para seguimiento de la procedencia de los datos desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la seguridad. Estas medidas de seguridad combinadas están diseñadas para evitar el acceso no autorizado, mitigar las filtraciones de datos y garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios en todos los sectores, como el financiero, el sanitario y el gobierno.
Prompts.ai prioriza los flujos de trabajo de IA seguros y eficientes, diseñados específicamente para cumplir con las estrictas demandas de los sectores regulados, como las finanzas, la atención médica y el gobierno. La plataforma proporciona funciones de seguridad de nivel empresarial como entornos aislados, permisos de token detallados, y herramientas de cumplimiento integradas, garantizando el cumplimiento incluso de las normas reglamentarias más rigurosas.
Con funciones como control de acceso basado en funciones, entornos de espacio aislado, y registros de auditoría detallados, los equipos pueden crear, probar e implementar con confianza flujos de trabajo con varios agentes. Estas herramientas no solo protegen los datos confidenciales y mantienen la privacidad, sino que también ayudan a mantener el cumplimiento, lo que permite a las organizaciones impulsar la innovación sin sacrificar la seguridad ni la eficiencia.
