La adopción rápida de herramientas de IA generativa como ChatGPT y sus competidores ha transformado la productividad en el entorno empresarial. Los equipos ahora las utilizan para todo, desde redactar informes hasta depurar código complejo.
Pero con este auge también aparece una pregunta urgente: ¿cómo pueden las empresas aprovechar estas herramientas sin poner en riesgo su información confidencial?
En este artículo, analizamos los riesgos que presenta la IA generativa, los ilustramos con ejemplos reales, describimos buenas prácticas para su uso, y explicamos cómo las soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) de Safetica permiten innovar sin comprometer la seguridad.
Protege los datos sensibles frente a los riesgos de la IA generativa
Herramientas como ChatGPT, Bard, Claude y Gemini han cambiado la forma en que trabajamos, ofreciendo soluciones rápidas y soporte creativo.
Pero hay un inconveniente: los datos ingresados en estas herramientas a menudo se retienen en servidores externos, que pueden usarlos para entrenar algoritmos o potencialmente compartirlos de manera más amplia. Esto significa que la impresionante respuesta que obtienes podría estar construida utilizando la entrada de innumerables usuarios, algunos de los cuales pueden haber incluido datos altamente sensibles.
Ejemplo: Samsung enfrentó un problema significativo cuando los empleados, con el objetivo de cumplir con los plazos, compartieron código propietario con una herramienta de IA para la resolución de problemas. Sin saberlo, estos datos sensibles se almacenaron en servidores externos, creando un riesgo de seguridad al colocar información confidencial fuera del control de Samsung. Después del incidente, Samsung realizó una investigación interna e introdujo políticas estrictas que prohíben el uso de IA generativa para tareas sensibles. También mejoraron la capacitación de los empleados en seguridad de datos e implementaron herramientas seguras internas para prevenir futuras filtraciones de datos.
Riesgos a tener en cuenta: Las herramientas de IA generativa a menudo retienen las entradas de datos, exponiendo inadvertidamente información confidencial. Por ejemplo, un jefe de proyecto podría usar una herramienta de IA para redactar una propuesta sensible para un cliente, almacenando sin saberlo detalles comerciales confidenciales en servidores externos. De manera similar, un representante de atención al cliente podría ingresar datos de un cliente para generar plantillas de correo electrónico, lo que implica un riesgo de exposición si la IA almacena esos datos.
Cómo proteger tu empresa
Crea directrices claras para el manejo de datos, especificando qué tipo de información puede compartirse con herramientas de IA externas.
Implementa protocolos de clasificación de datos para ayudar a los empleados a identificar los tipos de información sensible antes de utilizar IA.
Capacita a los equipos en la redacción de prompts que minimicen el riesgo, enfocándose en descripciones generales o el uso de marcadores en lugar de datos reales.
Adopta modelos de IA internos o herramientas localizadas que mantengan los datos dentro del ecosistema seguro de tu empresa.
También te puede interesar: 7 estrategias para la gestión de riesgos internos en empresas medianas
La IA como posible amenaza de ciberseguridad
Aunque la IA impulsa la innovación y la productividad, también se ha convertido en una aliada involuntaria de los ciberdelincuentes. Con contenido generado por IA, los ataques de phishing y otras campañas maliciosas ahora son más realistas que nunca, superando las medidas de seguridad tradicionales y explotando la confianza humana.
Nuevas amenazas: Un correo electrónico de phishing dirigido puede parecerse a una nota de su principal proveedor. Podría tener un lenguaje perfecto, referirse a eventos reales y usar el tono exacto que ellos usarían, todo porque un ciberdelincuente lo escribió usando IA. Los empleados pueden no detectar estas tácticas sofisticadas, especialmente con modelos de IA "jailbroken", que han sido modificados para eludir sus filtros de seguridad originales y limitaciones, permitiendo un uso malicioso.
Qué pueden hacer las empresas para minimizar el riesgo
Brindar a los equipos capacitación práctica para ayudarlos a reconocer incluso los intentos de phishing más sutiles.
Usar herramientas que supervisen el comportamiento de los usuarios para detectar cualquier acción inusual que pueda indicar problemas de seguridad.
Mantener los protocolos de ciberseguridad actualizados para adelantarse a los atacantes, que constantemente encuentran nuevas formas de usar la IA.
Cumplimiento de las regulaciones de privacidad y el uso de datos en la IA
La IA generativa introduce otro desafío crítico: el cumplimiento de regulaciones de privacidad como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), la CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California), y la HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico).
Cada una de estas regulaciones está diseñada para proteger tipos específicos de información personal y sensible, ya sea la información personal de los ciudadanos de la UE, los derechos de privacidad de los residentes de California o la confidencialidad de los registros médicos.
Por qué esto importa para las empresas: Supongamos que un empleado de una empresa introduce datos de clientes en una herramienta de IA para personalizar la comunicación o resolver problemas. Incluso un solo caso podría considerarse una violación si los datos son procesados por un tercero sin cumplir con los estándares de privacidad. El GDPR, por ejemplo, exige que los datos personales permanezcan seguros y protegidos contra accesos externos no autorizados. Principios similares se aplican a la CCPA y la HIPAA, que se centran en proteger los derechos del consumidor y la información médica sensible, respectivamente.
Pasos prácticos para cumplir con las regulaciones de seguridad de datos:
- Asegúrese de que los empleados conozcan qué tipos de datos están protegidos por leyes como el GDPR y cómo estas reglas se aplican al uso de la IA generativa.
- Revise regularmente las herramientas de IA que utiliza su equipo para asegurarse de que cumplan con los estándares de privacidad de datos.
- Establezca un plan de cumplimiento claro y brinde capacitación específica para que los empleados comprendan las leyes de datos relevantes para sus funciones y las consecuencias de su incumplimiento.
Prácticas seguras para el uso de la IA generativa
La IA generativa no tiene por qué ser una espada de doble filo. Siguiendo algunas prácticas inteligentes, las empresas pueden aprovechar el poder de esta tecnología mientras mantienen sus datos protegidos. Con los pasos adecuados, es posible sacar el máximo provecho de la IA sin preocuparse por riesgos no deseados.
1. Identificar los datos sensibles e implementar medidas de seguridad sólidas
Antes de aprovechar el potencial de la IA generativa, las empresas deben identificar qué datos se consideran sensibles y deben mantenerse estrictamente internos. Esto incluye código propietario, planes estratégicos, registros financieros, información de clientes, datos de empleados y propiedad intelectual. Establecer límites claros en torno a este tipo de datos ayuda a minimizar el riesgo de exposición accidental.
Implementación de estos pasos:
- Identifique todos los puntos de datos críticos y clasifíquelos según su nivel de sensibilidad.
- Utilice herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) que puedan señalar o bloquear el uso no autorizado.
- Aplique protocolos de control de acceso como cifrado, autenticación multifactor y permisos basados en roles.
2. Capacitar a los empleados en seguridad de datos para el uso de IA
La seguridad de su organización es tan fuerte como el miembro del equipo menos informado. Por eso es tan importante una capacitación sólida sobre el uso seguro de la IA. Los empleados deben entender qué pueden y no pueden hacer al usar estas herramientas, cómo redactar prompts de forma responsable y qué puede pasar si los datos no se manejan correctamente.
Lectura adicional: Cómo educar a sus empleados sobre la seguridad de los datos
Cómo luce una capacitación efectiva:
- Utilizar ejemplos reales que muestren cómo la entrada descuidada de datos puede provocar filtraciones o problemas de cumplimiento.
- Realizar talleres interactivos que simulen escenarios donde los empleados deban decidir qué datos son seguros de usar.
- Enviar recordatorios y ofrecer recursos frecuentes sobre cómo redactar prompts que mantengan la integridad de los datos.
3. Realizar auditorías de seguridad periódicas para garantizar el cumplimiento con la IA
Para estar al día con las nuevas amenazas, las empresas deben revisar periódicamente sus estrategias de protección de datos. Las revisiones de seguridad rutinarias pueden revelar puntos débiles y asegurar que las políticas no solo existan sobre el papel, sino que realmente funcionen en la práctica.
Beneficios de realizar auditorías consistentes:
- Identificar vulnerabilidades de forma proactiva, antes de que puedan ser explotadas por errores o ataques.
- Verificar que las protecciones implementadas funcionen correctamente, brindando tranquilidad.
- Adaptarse a nuevos riesgos, asegurando que su empresa siga siendo resiliente en un panorama digital cambiante.
Cómo Safetica permite el uso seguro de la IA generativa
Safetica ofrece soluciones prácticas para ayudar a las empresas a proteger sus datos mientras permiten que los empleados utilicen la IA generativa de forma responsable.
Así es como sus funciones respaldan un entorno seguro que fomenta la innovación:
1. Bloqueo proactivo del acceso no autorizado
- Bloqueo de sitios web: Safetica permite a las organizaciones bloquear el acceso a herramientas de IA específicas en todos los dispositivos de los usuarios, evitando que se envíen datos no autorizados a servicios en la nube como ChatGPT.
- Protección del portapapeles: La capacidad de Safetica para bloquear la copia y pegado de datos clasificados en herramientas de IA generativa añade una capa extra de defensa.
Por qué esto importa: El bloqueo de acceso reduce el riesgo de filtración de datos al evitar que los empleados compartan información sensible con aplicaciones no autorizadas, brindando tranquilidad al equipo de TI.
2. Evaluación del riesgo basada en el comportamiento y análisis del uso de la IA
Safetica no solo impide acciones arriesgadas, también ayuda a entenderlas. La plataforma proporciona información detallada sobre el comportamiento de los usuarios para identificar patrones que puedan indicar amenazas a la seguridad de los datos.
Por qué es útil: Con información accionable, las organizaciones pueden identificar y abordar posibles riesgos de forma temprana, ajustando sus políticas de protección de datos según el comportamiento real de los usuarios.
3. Formación en tiempo real con alertas de seguridad sobre datos e IA
Ante cada acción potencialmente riesgosa, Safetica envía una notificación explicando por qué fue restringida. Este tipo de retroalimentación en tiempo real ayuda a los usuarios a entender cómo ciertas acciones pueden poner en riesgo la seguridad de los datos..
El beneficio: Este enfoque educa a los empleados sobre el “por qué” detrás de las restricciones, fomentando una cultura de aprendizaje y vigilancia sin afectar la productividad.