Cuando se trata de riesgos, la IA es la nueva nube

La industria tecnológica se encuentra en medio de una escasez de personal cualificado, una situación que no muestra signos de desaceleración. La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos proyecta que los empleos tecnológicos crecerán al doble del ritmo de la fuerza laboral estadounidense, lo que generará un déficit de contratación a medida que las organizaciones luchan por cubrir puestos críticos en TI, ciberseguridad y otras áreas vitales.

La aparición de la inteligencia artificial (IA) no ha hecho más que agravar el problema, ya que las organizaciones de casi todos los sectores buscan empleados que les ayuden a comprender mejor la tecnología y a sacar el máximo provecho de sus soluciones. Incluso con la IA como parte de la vida cotidiana, la mayoría de las organizaciones aún están determinando la mejor manera de utilizarla y cómo limitar los riesgos que pueda suponer.

Curiosamente, estos desafíos reflejan otra innovación (relativamente) reciente: la nube. Antes de que la computación en la nube se generalizara, las empresas con algún tipo de presencia digital necesitaban comprar espacio en rack o administrar sus propios servidores locales. Esto era razonable para empresas con un alto grado de experiencia técnica, pero construir y mantener una sala de servidores climatizada no era realista para la mayoría.

La llegada de la computación en la nube democratizó el acceso a capacidades informáticas avanzadas, y la IA ya está teniendo un impacto similar. Mientras las empresas se enfrentan a la gestión y seguridad de sus implementaciones de IA, pueden recurrir a la nube para obtener lecciones y orientación sobre cómo se abordaron desafíos similares en el pasado reciente.

La evolución de la adopción y la seguridad de la nube

Considera el costo de la computación local. Las salas de servidores son caras, al igual que los propios servidores. Además, requieren un alto grado de experiencia técnica para su mantenimiento, y los empleados con experiencia en ese área, comprensiblemente, reciben una remuneración alta.

La aparición de plataformas como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud cambió todo esto, reduciendo las barreras de entrada a las capacidades informáticas avanzadas: las empresas pudieron eliminar la elevada inversión inicial asociada a la compra y construcción de servidores a cambio de un modesto gasto operativo (en la mayoría de los casos). Quizás lo más importante es que permitió a las empresas trabajar con socios fiables para sacar el máximo partido a sus servicios en la nube, en lugar de depender de la experiencia interna, difícil de conseguir.

Dicho esto, proteger la nube aún presenta sus propios desafíos. Durante los inicios de la nube, las empresas solían cometer el error de asumir que los proveedores se encargarían de todas sus necesidades de ciberseguridad, una idea errónea que las dejaba peligrosamente expuestas. Hoy en día, la regla general es que el proveedor es responsable de la seguridad de la nube, mientras que el cliente es responsable de la seguridad de los datos que contiene.

En esencia, el proveedor garantiza que los atacantes no puedan explotar sus sistemas para acceder a sus datos, pero si una gestión deficiente de contraseñas, la seguridad de los dispositivos u otras prácticas de higiene de datos permiten que los atacantes comprometan sus cuentas, la responsabilidad es suya. Esta delimitación ha ayudado a las empresas a comprender mejor dónde se encuentran sus posibles factores de riesgo en materia de seguridad en la nube y a mitigarlos adecuadamente.

Aplicando las lecciones de la nube a la inteligencia artificial

No es difícil ver los paralelismos entre la nube y la IA. Al igual que la nube, la IA ha democratizado el acceso a recursos que antes eran difíciles de conseguir para muchas organizaciones. La amplia disponibilidad de modelos de IA generativa como ChatGPT significa que las organizaciones ya no necesitan contratar ingenieros de IA costosos para crear, gestionar y perfeccionar sus propios modelos. En cambio, pueden implementar una capa de aplicación sobre un modelo existente y ofrecer un servicio atractivo a sus clientes con un costo de propiedad relativamente bajo. Si bien esto aún requiere cierto nivel de experiencia técnica, la barrera de entrada es mucho menor, y las organizaciones pueden avanzar más rápido con equipos de ingeniería más pequeños y flexibles.

Los riesgos que plantea este modelo son similares a los de la nube. Al subir datos a la nube, estos dejan de estar bajo su control directo. Lo mismo ocurre con los modelos de IA de terceros: cuando los clientes (o empleados) introducen datos en una aplicación impulsada por IA, es importante saber adónde van, cómo se almacenan y protegen, y cómo se utilizan.

Dado que la IA aún está en sus primeras etapas, las respuestas a estas preguntas no siempre son claras, lo que significa que las empresas que ofrecen funcionalidades de IA necesitan implementar prácticas sólidas de gobernanza de IA para generar confianza con sus clientes. Para algunas empresas, esto podría significar ofrecer a los clientes la posibilidad de optar por no usar las funciones de IA. Para otras, podría significar implementar medidas de seguridad claras para evitar que las herramientas de IA accedan a información sensible o confidencial.

Al demostrar cómo limitan el riesgo de la IA, las empresas permiten a sus clientes evaluar sus beneficios. Con el tiempo, la mayoría de las empresas migraron a la nube porque las mejoras en la eficiencia superaban con creces los riesgos percibidos, y ya se está observando un patrón similar en el ámbito de la IA. De hecho, esta vez está sucediendo incluso con mayor rapidez.

Dado que la IA se utiliza en casi todas las unidades de negocio, el ROI potencial es mucho más fácil de ilustrar. Si bien es cierto que cada cliente tendrá una tolerancia al riesgo diferente, la tendencia es clara: con el tiempo, casi todas las empresas decidirán que las recompensas superan con creces los riesgos. Al establecer prácticas de gobernanza sólidas y reducir el riesgo asociado a la IA, las empresas pueden ayudar a sus clientes a alcanzar ese punto más rápidamente.

Liberando a los clientes para que adopten la IA con confianza

Si bien es comprensible que las empresas y sus clientes estén preocupados por el riesgo de la IA, la historia de la nube ofrece una guía útil para gestionar esos riesgos con éxito. Los riesgos asociados con la IA no difieren significativamente de los asociados con otras tecnologías, y las empresas pueden mitigarlos de forma muy similar.

Al establecer prácticas de gobernanza sólidas e implementar políticas claras y transparentes con respecto a la IA y su uso, las empresas pueden permitir que sus empleados y clientes adopten el potencial de la IA con confianza.