6 componentes clave de una estrategia sólida de cumplimiento de IA

La IA se ha convertido en una parte fundamental de la forma en que las empresas desarrollan y lanzan software. De hecho, el 92 % de las organizaciones afirma que sus desarrolladores usan herramientas de IA generativa para generar código de aplicaciones. Sin embargo, a medida que su adopción se extiende más allá de los equipos de TI y desarrollo, las organizaciones deben empezar a analizar con más detenimiento las implicaciones de la IA para la seguridad y el cumplimiento.

Los ataques y las amenazas de IA son cada vez más comunes, lo que expone a las empresas que no están preparadas a mayores riesgos. Ya sea que las organizaciones usen un proveedor o modelo establecido, como OpenAI y ChatGPT, o desarrollen el suyo propio, contar con una estrategia sólida de cumplimiento de IA y una postura de seguridad robusta es esencial para preparar a tu empresa para el futuro.

Con la estrategia de cumplimiento de IA adecuada, las empresas pueden agregar una capa adicional de seguridad a sus sistemas, reducir el impacto de un ataque o una brecha de IA y evitar el incumplimiento de las reglas y regulaciones vigentes.

¿Qué es una estrategia de cumplimiento de IA?

Una estrategia de cumplimiento de IA garantiza que los sistemas y las herramientas de IA que usan las empresas cumplan con las leyes, las regulaciones y las normas éticas locales. También abarca cómo las empresas usan la IA internamente o al desarrollar sistemas de IA, como los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Como la IA introduce nuevos riesgos relacionados con las personas, los procesos y la tecnología, el cumplimiento no se resuelve con una solución única para todos. Una estrategia integral incluye políticas claras, prácticas bien pensadas de gestión de riesgos y herramientas modernas que trabajan en conjunto para fortalecer la seguridad.

Importancia de las estrategias de cumplimiento de IA

Las estrategias de cumplimiento de IA ayudan a proteger a las empresas de los riesgos, ya que las herramientas y los sistemas de IA son inherentemente inseguros y están en constante evolución. Muchos usuarios no conocen del todo los problemas de seguridad que puede introducir la IA ni los riesgos que los nuevos sistemas y herramientas representan para su empresa. Sin una estrategia o un plan específico, los empleados y usuarios podrían exponer sin saberlo productos o empresas a vulnerabilidades y otros problemas de seguridad. Esto puede permitir que actores maliciosos exploten los sistemas y las herramientas de IA.

Del mismo modo, si los equipos de desarrollo usan herramientas de programación con IA sin controles de seguridad adicionales, pueden introducir vulnerabilidades en bases de código y productos. El cumplimiento de IA ayuda a evitar estos problemas y protege a las empresas de pérdidas o daños financieros considerables.

El cumplimiento de IA también es importante para:

• Generar confianza con clientes, socios y partes interesadas clave.

• Fomentar una cultura de transparencia y rendición de cuentas en torno al uso y desarrollo de la IA.

• Proteger los datos confidenciales y la información personal, y cumplir con las leyes de privacidad de datos.

• Mantenerse al día con facilidad sobre la evolución de las regulaciones y abordar las inquietudes de forma proactiva para evitar que afecten el crecimiento o la escalabilidad.

Regulaciones relacionadas con el cumplimiento de IA

Aunque Estados Unidos todavía no cuenta con leyes específicas para los sistemas y las herramientas de IA, se están desarrollando en los niveles estatal y federal. También existen marcos voluntarios, como el Marco de gestión de riesgos de IA de NIST, que ayudan a las empresas a gestionar los riesgos al usar o desarrollar IA.

Dicho esto, los sistemas y las herramientas de IA forman parte del ecosistema de TI de una empresa y suelen usarse en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), por lo que pueden estar sujetos a marcos de cumplimiento y regulaciones estatales y federales. Esto es especialmente cierto para las empresas que operan en sectores muy regulados, como los servicios financieros, la atención médica y los seguros.

Como estos sectores están sujetos a leyes estrictas de gobernanza de datos y ciberseguridad, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), los sistemas de IA deben diseñarse y usarse teniendo en cuenta la privacidad, la seguridad y la protección.

Además, si las empresas operan a nivel global o planean expandir sus operaciones, deben considerar las leyes de IA de otros países. Por ejemplo, la UE cuenta con la Ley de IA, que regula el desarrollo y el uso de la IA. Para acceder al mercado conforme a esta ley, las empresas deben cumplir requisitos estrictos, como implementar sistemas de evaluación y mitigación de riesgos y mantener documentación detallada.

6 componentes clave de una estrategia de cumplimiento de IA

Desarrollar una estrategia de cumplimiento de IA no tiene por qué ser abrumador. Aunque las empresas deben considerar muchos aspectos al definir políticas y procedimientos, dividir la estrategia en seis áreas clave puede facilitar su gestión.

1. Gestión de riesgos

La gestión de riesgos es una parte integral de cualquier estrategia de ciberseguridad o cumplimiento. Al gestionar los riesgos de forma activa, las empresas pueden minimizar el impacto de un incidente de seguridad y garantizar que sus sistemas de IA sean seguros. Las empresas deben:

• Realizar evaluaciones de riesgos con regularidad: Revisar los sistemas de IA periódicamente para identificar posibles riesgos y vulnerabilidades. Esto incluye categorizar, priorizar y analizar los riesgos para determinar su nivel de criticidad y los siguientes pasos.

• Implementar procedimientos de mitigación de riesgos: Las empresas deben desarrollar e implementar controles para abordar los riesgos críticos en los sistemas de IA. Entre los procedimientos habituales de mitigación de riesgos se incluyen cambios en los procesos, políticas o medidas de seguridad adicionales y supervisión humana.

• Usar herramientas de seguridad y monitoreo continuo: Las herramientas de monitoreo continuo, como un sistema de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), pueden ayudar a detectar vulnerabilidades, amenazas de seguridad o problemas de cumplimiento en los sistemas de IA y en la infraestructura de TI en general.

• Desarrollar un plan de respuesta a incidentes: Los marcos de cumplimiento y las regulaciones suelen exigir un plan de respuesta a incidentes. En caso de que ocurra un incidente de seguridad, las partes interesadas clave y los equipos deben saber qué medidas tomar para minimizar su impacto.

2. Privacidad de los datos

La IA se basa en datos, por lo que es necesario proteger los datos confidenciales o privados. Esto no solo es fundamental en los sectores altamente regulados, sino que también ayuda a evitar brechas y otros incidentes de seguridad críticos.

• Cumplir con las leyes y regulaciones de privacidad de datos: Las organizaciones deben conocer las reglas y regulaciones de privacidad de datos aplicables a su sector o región. Al manejar datos en sistemas de IA, deben cumplir con las regulaciones de privacidad de datos. Esto puede incluir la minimización de datos para reducir la cantidad de información que los sistemas de IA procesan o recopilan.

• Contar con medidas sólidas de seguridad de datos: Las medidas tradicionales de seguridad de datos no se diseñaron para los sistemas de IA. En muchos casos, las empresas deben adoptar un enfoque de varias capas para garantizar la seguridad de los datos de IA y su privacidad. El cifrado, los controles de acceso, los principios de privilegio mínimo y las auditorías de seguridad pueden proteger los datos que usan los sistemas de IA contra el acceso no autorizado o la explotación.

3. Gobernanza

Además de proteger la privacidad de los datos, las empresas deben contar con un marco sólido de gobernanza. Esto garantizará la seguridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones, a la vez que ofrecerá orientación para el uso adecuado y ético de la IA.

• Definir límites éticos: Las organizaciones deben definir cómo es el uso responsable de la IA. Una vez establecidos los límites éticos, las empresas pueden usarlos como guía para crear políticas y procedimientos internos relacionados con la IA.

• Desarrollar políticas, procedimientos y documentación internos: Estos deben abarcar el uso aceptable de la IA y el manejo de datos. Las empresas también deben crear una lista de materiales de IA (AIBOM) que incluya todos los aspectos de sus sistemas de IA, como los flujos de datos, los procedimientos de entrenamiento y el rendimiento operativo.

• Cumplir con los marcos de gobernanza vigentes: Aunque tu organización no tenga la obligación de cumplir con un marco específico, adoptar uno puede ser útil. ISO 42001 es una norma internacional con requisitos específicos para establecer, usar, mantener y mejorar los sistemas de IA que utilizas o creas.

• Crear un comité de supervisión: La supervisión humana es fundamental al usar sistemas de IA. La revisión periódica de procesos, proyectos, registros y sistemas por parte de personas reducirá los riesgos y ayudará a garantizar el cumplimiento.

4. Calidad de los datos y sesgos

La IA puede alucinar, y los actores maliciosos pueden envenenar datos o llevar a cabo otros tipos de inyecciones de instrucciones, lo que puede afectar la calidad de los datos, las entradas y las salidas. Para que los sistemas de IA funcionen con precisión y coherencia, se pueden establecer pautas con estándares éticos como las siguientes:

• Revisar y monitorear la calidad de los datos de forma continua. La IA funciona con datos, así que la calidad importa. Revisar la calidad de los datos puede prevenir imprecisiones y ciclos de retroalimentación. También puede ayudar a identificar sesgos en los datos de entrenamiento, que podrían generar resultados sesgados o injustos.

• Implementar técnicas de mitigación de sesgos. Además de revisar los datos para detectar sesgos, las empresas pueden reprocesar los datos o implementar herramientas de detección de sesgos para evitar patrones de sesgo en los sistemas de IA.

5. Capacitación y concientización

La IA es una tecnología relativamente nueva, por lo que las organizaciones no pueden esperar que todos los usuarios estén familiarizados con ella. Capacitar y concientizar a los empleados sobre los sistemas de IA puede impulsar su adopción y ayudar a garantizar el cumplimiento. También es una excelente manera de agregar una capa adicional de seguridad a tu estrategia. Si los empleados conocen las señales de un sistema que no funciona correctamente o de un problema de seguridad, y saben qué pasos seguir, pueden reducir su impacto.

La capacitación también fomenta una cultura de transparencia, rendición de cuentas y uso responsable de la IA. Esto facilita mucho la implementación de procedimientos de cumplimiento, límites éticos y políticas internas.

6. Monitorear el cumplimiento y las regulaciones

Es fundamental mantenerse informado al desarrollar tu estrategia de cumplimiento de IA. Las regulaciones y los requisitos de cumplimiento seguirán cambiando a medida que más empresas adopten y desarrollen sistemas de IA. Saber qué está pasando y cómo puede afectar a tu empresa facilitará las transiciones. También es una excelente manera de mantener actualizada tu estrategia de cumplimiento de IA, en lugar de tener que rehacerla al ingresar a un nuevo mercado o cuando se promulguen nuevas leyes.

Cómo implementar una estrategia de cumplimiento de IA

El enfoque de cada organización será un poco diferente, según dónde y cómo use la IA. Dicho esto, estos son algunos pasos generales para empezar:

1. Presentar la estrategia de cumplimiento: Asegúrate de que todos conozcan su función, desde el equipo directivo hasta los equipos de ingeniería, asuntos legales y cumplimiento.

2. Definir objetivos claros, priorizar la implementación y establecer plazos: Empieza por las áreas de mayor riesgo y define cuándo se implementarán las políticas y la capacitación. En el caso de los aspectos más urgentes y de alto riesgo, como un marco de cumplimiento obligatorio, esto podría hacerse de inmediato o en un plazo más corto.

3. Implementar procedimientos adicionales de seguridad y gestión de riesgos: Una postura de seguridad robusta es una de las partes más importantes de una estrategia de cumplimiento de IA. Agregar herramientas de seguridad diseñadas específicamente para la IA y desarrollar planes de respuesta a incidentes específicos para IA puede ayudar a abordar problemas de seguridad de IA que podrían afectar el cumplimiento.

4. Iniciar o continuar los programas de capacitación: Todos los empleados o usuarios de sistemas de IA deben completar programas de capacitación o concientización. Estos suelen abarcar el uso responsable, las pautas de la empresa, los estándares éticos y la seguridad y privacidad de los datos.

5. Ofrecer comentarios para la mejora continua: Los equipos deben sentirse cómodos compartiendo comentarios sobre cómo avanza la implementación. Esto puede ayudar a identificar deficiencias de la estrategia o dificultades durante la implementación.

6. Revisar y actualizar la estrategia de cumplimiento de IA con regularidad: Considera realizar revisiones trimestrales para garantizar que la estrategia siga siendo pertinente y eficaz. Mantenerla actualizada, incluso cuando no haya cambios en las regulaciones o los requisitos, facilitará su mantenimiento con el tiempo.

Cómo Snyk potencia tu estrategia de cumplimiento de IA

Para contar con una estrategia sólida de cumplimiento de IA e implementar las mejores prácticas, una empresa necesita las herramientas adecuadas. Snyk, una plataforma de seguridad para desarrolladores con tecnología de IA, facilita la integración de la seguridad en cada etapa de tu SDLC, incluidos los sistemas y las herramientas de IA. Snyk no solo puede ayudarte a adoptar la IA de forma segura, sino que también puede respaldar tus objetivos de cumplimiento y agilizar los procesos para que cumplas con los estándares de seguridad globales.

Snyk facilita que tu equipo de DevOps aproveche la IA generativa para aumentar la productividad y mantener seguro tu SDLC. Con Snyk Code, con tecnología de DeepCode AI, los desarrolladores pueden encontrar, corregir y priorizar vulnerabilidades en el código sin cambiar de herramienta ni de contexto, lo que garantiza la seguridad tanto del código generado por IA como del escrito por personas. El análisis en tiempo real y las correcciones automáticas de Snyk Code reducen el riesgo de las empresas, incorporan la seguridad en etapas más tempranas del ciclo de vida del producto y facilitan el cumplimiento de marcos, regulaciones y políticas.

Para conocer más sobre las capacidades de Snyk y cómo sus funciones diseñadas para desarrolladores pueden facilitar el cumplimiento y la adopción de IA, agenda una demostración hoy.