La IA generada no ha llegado con una explosión. Lentamente se arrastra en el uso de las compañías de software todos los días. Ya sea en videoconferencia o CRM, los proveedores tienen prisa por integrar copilotos de IA y asistente en sus aplicaciones SaaS. Slack ahora puede proporcionar un resumen de IA para los hilos de chat, Zoom puede proporcionar una descripción general de la reunión, y las suites de oficina como Microsoft 365 incluyen asistencia de IA en escritura y análisis. Esta tendencia en el uso de la IA significa que la mayoría de las empresas están despertando a una nueva realidad. Las características de IA se extienden durante la noche en toda la pila SaaS sin control centralizado.
Una encuesta reciente encontró que el 95% de las empresas estadounidenses actualmente usan IA generativa significativamente en un año. Sin embargo, este uso sin precedentes se alivia por una mayor ansiedad. Los líderes empresariales están comenzando a preocuparse por dónde llevará toda esta actividad invisible de IA. La seguridad y la privacidad de los datos se emergen rápidamente como la mayor preocupación, ya que muchos temen que la información confidencial se pueda filtrar o usar mal si el uso de IA no se confirma. Ya hemos visto algunos ejemplos de atención. Los bancos globales y las empresas tecnológicas están prohibiendo o restringiendo internamente herramientas como ChatGPT después de que se comparten inadvertidamente incidentes de datos confidenciales.
¿Por qué es importante el gobierno de SaaS Ai?
Con la IA tejida en todo, desde aplicaciones de mensajería hasta bases de datos de clientes, la gobernanza es la única forma de aprovechar las ganancias sin incurrir en nuevos riesgos.
¿Qué significa la gobernanza de la IA?
En pocas palabras, básicamente se refiere a políticas, procesos y controles que aseguran que la IA sea responsable y segura de usar dentro de una organización. La gobernanza de IA evita que estas herramientas se liberen y, en cambio, se ajusten a los requisitos de seguridad de la empresa, obligaciones de cumplimiento y estándares éticos.
Esto es especialmente importante en los contextos SaaS donde los datos fluyen constantemente a los servicios de terceros en la nube.
1. La exposición a los datos es la preocupación más inmediata. Las características de IA a menudo requieren acceso a una gran cantidad de información. Piense en una IA de ventas que lea los registros de clientes, o un asistente de IA que compila calendarios, y luego piense en llamar a una transcripción. Sin supervisión, las integraciones de IA no autorizadas permiten que los datos confidenciales del cliente o la propiedad intelectual se utilicen para enviarlo a modelos externos. En una encuesta, más del 27% de las organizaciones dijeron que prohibieron por completo las herramientas de IA de la generación después de tener miedo de la privacidad. Obviamente, nadie quiere ser la próxima compañía en los titulares, ya que los empleados proporcionaron datos sensibles a Chatbot.
2. El incumplimiento es otra preocupación. Cuando los empleados usan herramientas de IA sin aprobación, crean puntos ciegos que pueden conducir a violaciones de leyes como GDPR y HIPAA. Por ejemplo, cargar información personal del cliente a un servicio de traducción de IA podría violar las regulaciones de privacidad, pero si se hizo sin conocimiento, la compañía puede no saber que sucederá hasta que ocurra una auditoría o violación. Los reguladores de todo el mundo están expandiendo las leyes sobre el uso de la IA, desde las nuevas leyes de IA de la UE hasta la guía específica del sector. Las empresas necesitan gobernanza para demostrar qué está haciendo la IA con sus datos y representar multas.
3. Las razones operativas son otra razón para suprimir la expansión de AI. Los sistemas de IA pueden introducir sesgos que afectan a las personas reales y toman malas decisiones (hatografía). Los algoritmos de empleo pueden discriminar incorrectamente. Alternativamente, a medida que la IA cambia el modelo, la IA puede producir resultados inconsistentes con el tiempo. Sin pautas, estos problemas no serán verificados. Los líderes empresariales reconocen que la gestión de riesgos de IA no se trata solo de evitar daños, sino también de una ventaja competitiva. Aquellos que han comenzado a usar IA de manera ética y transparente generalmente pueden generar una mayor confianza con sus clientes y autoridades reguladoras.
Los desafíos de administrar la IA en el mundo de SaaS
Desafortunadamente, la naturaleza de la adopción de la IA en los negocios de hoy se está volviendo más difícil de fijar. Uno de los principales desafíos es la visibilidad. En muchos casos, los equipos de TI y seguridad simplemente no saben cuántas herramientas o características de IA se utilizan en su organización. Los empleados apasionados por aumentar la productividad pueden permitir nuevas funciones basadas en IA o suscribirse a una aplicación inteligente de IA en segundos sin aprobación. Estas instancias de IA de sombra vuelan bajo el radar y crean bolsillos de uso de datos no confirmados. Es una sombra clásica que se ha amplificado: no puedes asegurar algo que ni siquiera reconoces como allí.
Lo que exacerba el problema es la propiedad fragmentada de las herramientas de IA. Los diferentes departamentos pueden implementar sus propias soluciones de IA para resolver problemas locales. Intentos de marketing Experimentos de ingeniería con redactores de IA y asistentes de código de IA, mientras que la atención al cliente integra los chatbots de IA. Debido a que no existe una estrategia de enfoque real, cada una de estas herramientas puede aplicar controles de seguridad diferentes (o inexistentes). No hay un solo punto de responsabilidad. Las preguntas importantes comienzan a caer de las grietas.
1. ¿Quién revisó la seguridad del proveedor de IA?
2. ¿A dónde se dirigen los datos?
3. ¿Alguien ha establecido el límite de uso?
El resultado final es una organización que usa IA de varias maneras, con muchas brechas que los atacantes pueden aprovechar.
Quizás el problema más grave es la falta de origen de los datos debido a las interacciones de IA. Los empleados pueden copiar y pegar su propio texto en su asistente de escritura de IA para recuperar resultados sofisticados y usarlo en sus presentaciones de clientes. Desde la perspectiva de la empresa, los datos confidenciales abandonaron el entorno sin ningún rastrillo. Las herramientas de seguridad tradicionales pueden no atraparlo porque el firewall no estaba comprometido y no se produjeron descargas anormales. Los datos se otorgaron voluntariamente a los servicios de IA. Este efecto de caja negra, donde no se registran las indicaciones o la salida, hace que sea extremadamente difícil para una organización garantizar el cumplimiento e investigar los incidentes.
A pesar de estos obstáculos, las empresas no pueden darse el lujo de tirar sus manos.
La respuesta es traer el mismo rigor a la IA aplicada a otras tecnologías. Es un equilibrio delicado. Los equipos de seguridad no quieren ser el departamento que prohíba todas las herramientas de IA útiles. El objetivo del gobierno de SaaS AI es permitir el reclutamiento seguro. Eso significa establecer la protección para que los empleados puedan aprovechar los beneficios de la IA mientras minimizan las desventajas.
Cinco mejores prácticas para el gobierno de IA en SaaS
Establecer la gobernanza de la IA puede ser desalentador, pero romperlo en varios pasos específicos hace que sea más fácil de administrar. A continuación se presentan las mejores prácticas que las principales organizaciones usan para controlar la IA en sus entornos SaaS:
1. Uso de AI de stock
Empiece por la luz brillante en las sombras. No puedes controlar lo que no sabes. Ser auditado para todas sus herramientas, características e integraciones relacionadas con la IA que está utilizando. Esto incluye aplicaciones de IA independientes obvias y cosas menos obvias como las características de IA dentro del software estándar (por ejemplo, las nuevas características de notas de reuniones de IA en plataformas de video). No se olvide de las extensiones del navegador y las herramientas no oficiales que los empleados pueden estar usando. Muchas compañías se sorprenden de cuánto se ve la lista. Cree registros centralizados para estos activos de IA y cree lo que hacen, qué unidades de negocio usan y qué datos tocan. Este inventario vivo sirve como base para todos los demás esfuerzos de gobernanza.
2. Defina una política de uso clara de AI
Úselo exclusivamente para AI para que sea probable que tenga una política de uso aceptable. Los empleados necesitan saber qué se permite y qué está fuera de límite cuando se trata de herramientas de IA. Por ejemplo, puede permitir que un asistente de codificación de IA se utilice en su proyecto de código abierto, pero puede prohibir la provisión de datos de clientes a servicios de IA externos. Debe especificar pautas para procesar sus datos («No hay información personal confidencial en la aplicación AI generada a menos que sea aprobada por la seguridad») y revise la nueva solución de IA antes de usar. Educar a su personal sobre estas reglas y las razones detrás de ellas. Un poco de aclaración de antemano puede evitar muchos experimentos peligrosos.
3. Monitorear y restringir el acceso
Una vez que se juega la herramienta AI, monitorea su comportamiento y acceso. El principio de menor privilegio se aplica aquí: si la integración de IA requiere solo acceso de lectura al calendario, no otorgue permiso para modificar o eliminar eventos. Verifique periódicamente los datos que cada herramienta de IA puede alcanzar. Muchas plataformas SaaS proporcionan una consola de administrador o registro. Úselos para ver con qué frecuencia se llama a la integración de la IA y si dibuja una cantidad de datos inusualmente grande. Si algo está apagado o mirando la política exterior, prepárese para intervenir. También es aconsejable configurar alertas para desencadenantes específicos, como empleados que intentan conectar sus aplicaciones corporativas a nuevos servicios de IA externos.
4. Evaluación de riesgos continuos
La gobernanza de AI no es un conjunto, olvida las tareas. La IA cambia demasiado rápido. Establezca un proceso para reevaluar el riesgo en un horario regular, mensualmente o trimestralmente. Esto incluye volver al entorno para herramientas de inteligencia artificial recientemente introducidas, revisar actualizaciones o nuevas características publicadas por proveedores SaaS y mantenerse al día con las vulnerabilidades de IA. Ajuste las políticas según sea necesario (por ejemplo, si su investigación revela una nueva vulnerabilidad, como un ataque de inyección rápida, actualizar los controles para tratarlo). Algunas organizaciones han formado comités de gobierno de IA con partes interesadas de seguridad, TI, legal y cumplimiento para continuar considerando los casos y aprobaciones de uso de la IA.
5. Colaboración que trasciende el alcance del trabajo
Finalmente, la gobernanza no es simplemente una responsabilidad de TI o seguridad. Haga de IA un deporte de equipo. Presentaremos a los funcionarios legales y de cumplimiento para que interpreten nuevas regulaciones y garantizaremos que sus políticas las cumplan. Incluya líderes de la unidad de negocios para garantizar que las medidas de gobierno satisfagan las necesidades comerciales (y actúan como campeones del uso responsable de la IA en los equipos). Involucrando expertos en privacidad de datos, AI evalúa cómo se utilizan datos. Cuando todos comprenden objetivos compartidos, utilizando IA de una manera innovadora y segura, crea una cultura que permite seguir el proceso de gobernanza para permitir el éxito y no obstaculizarlo.
Para traducir la teoría en la práctica, use esta lista de verificación para rastrear el progreso.
Al tomar estos pasos básicos, las organizaciones usan la IA para mejorar la productividad al tiempo que protege la seguridad, la privacidad y el cumplimiento.
Cómo Reco simplifica la gobernanza de AI
Establecer un marco de gobierno de IA es importante, pero el esfuerzo manual requerido para rastrear, monitorear y administrar la IA en cientos de aplicaciones SaaS puede abrumar rápidamente a su equipo de seguridad. Aquí es donde las plataformas profesionales como las soluciones de seguridad SaaS dinámicas de Reco pueden marcar la diferencia entre la política teórica y la protección práctica.
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