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Los secretos del entrenamiento oculto de la IA con tus datos

Luis Quiles
Luis Quiles
wing
Inteligencia artificial, Seguridad SaaS

Aunque algunas amenazas de SaaS son claras y visibles, otras están ocultas a simple vista, ambas representando riesgos significativos para tu organización. La investigación de Wing indica que un asombroso 99.7% de las organizaciones utilizan aplicaciones con funcionalidades de IA integradas. Estas herramientas impulsadas por IA son indispensables, proporcionando experiencias fluidas desde la colaboración y comunicación hasta la gestión del trabajo y la toma de decisiones. Sin embargo, bajo estas conveniencias se esconde un riesgo en gran medida no reconocido: el potencial de que las capacidades de IA en estas herramientas de SaaS comprometan datos empresariales sensibles y propiedad intelectual (IP).

Los hallazgos recientes de Wing revelan una estadística sorprendente: el 70% de las 10 aplicaciones de IA más comúnmente utilizadas pueden usar tus datos para entrenar sus modelos. Esta práctica puede ir más allá del simple aprendizaje y almacenamiento de datos. Puede implicar el reentrenamiento con tus datos, que revisores humanos los analicen e incluso compartirlos con terceros.

A menudo, estas amenazas están enterradas profundamente en la letra pequeña de los acuerdos de Términos y Condiciones y las políticas de privacidad, que describen el acceso a los datos y los complejos procesos de exclusión. Este enfoque sigiloso introduce nuevos riesgos, dejando a los equipos de seguridad luchando por mantener el control. Este artículo profundiza en estos riesgos, proporciona ejemplos del mundo real y ofrece mejores prácticas para proteger tu organización a través de medidas efectivas de seguridad de SaaS.

Cuatro riesgos del entrenamiento de IA con tus datos

Cuando las aplicaciones de IA utilizan tus datos para entrenamiento, surgen varios riesgos significativos que pueden afectar la privacidad, seguridad y cumplimiento de tu organización:

1. Fuga de datos y propiedad intelectual (PI)

Una de las preocupaciones más críticas es la posible exposición de tu propiedad intelectual (PI) y datos sensibles a través de los modelos de IA. Cuando los datos de tu empresa se utilizan para entrenar IA, pueden revelar inadvertidamente información propietaria. Esto podría incluir estrategias comerciales sensibles, secretos comerciales y comunicaciones confidenciales, lo que genera vulnerabilidades significativas.

2. Utilización de datos y desalineación de intereses

Las aplicaciones de IA a menudo utilizan tus datos para mejorar sus capacidades, lo que puede llevar a una desalineación de intereses. Por ejemplo, la investigación de Wing ha demostrado que una aplicación popular de CRM utiliza datos de su sistema, incluidos detalles de contacto, historiales de interacciones y notas de clientes, para entrenar sus modelos de IA. Estos datos se utilizan para mejorar las características del producto y desarrollar nuevas funcionalidades. Sin embargo, esto también podría significar que tus competidores, que usan la misma plataforma, se beneficien de los conocimientos derivados de tus datos.

3. Compartición con terceros

Otro riesgo significativo implica el compartir tus datos con terceros. Los datos recopilados para el entrenamiento de IA pueden estar accesibles para procesadores de datos de terceros. Estas colaboraciones tienen como objetivo mejorar el rendimiento de la IA y fomentar la innovación de software, pero también plantean preocupaciones sobre la seguridad de los datos. Es posible que los proveedores de terceros carezcan de medidas robustas de protección de datos, lo que aumenta el riesgo de brechas y uso no autorizado de datos.

4. Preocupaciones de cumplimiento

Las regulaciones variadas en todo el mundo imponen normas estrictas sobre el uso, almacenamiento y compartición de datos. Asegurar el cumplimiento se vuelve más complejo cuando las aplicaciones de IA entrenan con tus datos. El incumplimiento puede resultar en multas cuantiosas, acciones legales y daño a la reputación. Navegar por estas regulaciones requiere un esfuerzo y conocimientos significativos, complicando aún más la gestión de datos.

¿Qué datos están realmente entrenando?

Comprender los datos utilizados para entrenar modelos de IA en aplicaciones de SaaS es esencial para evaluar los riesgos potenciales e implementar medidas robustas de protección de datos. Sin embargo, la falta de consistencia y transparencia entre estas aplicaciones presenta desafíos para los Directores de Seguridad de la Información (CISO) y sus equipos de seguridad al identificar los datos específicos que se utilizan para el entrenamiento de IA. Esta opacidad genera preocupaciones sobre la exposición inadvertida de información sensible y propiedad intelectual.

Navegando por los desafíos de exclusión de datos en plataformas impulsadas por IA

A través de las aplicaciones SaaS, la información sobre cómo optar por no usar los datos suele estar dispersa e inconsistente. Algunas mencionan opciones de exclusión en los términos de servicio, otras en las políticas de privacidad, y algunas requieren enviar un correo electrónico a la empresa para optar por no participar. Esta falta de consistencia y transparencia complica la tarea para los profesionales de seguridad, resaltando la necesidad de un enfoque unificado para controlar el uso de datos.

Por ejemplo, una aplicación de generación de imágenes permite a los usuarios optar por no participar en el entrenamiento de datos seleccionando opciones de generación de imágenes privadas disponibles en planes pagos. Otra ofrece opciones de exclusión, aunque puede afectar el rendimiento del modelo. Algunas aplicaciones permiten a los usuarios ajustar configuraciones individuales para evitar que sus datos se utilicen para el entrenamiento.

La variabilidad en los mecanismos de exclusión subraya la necesidad de que los equipos de seguridad comprendan y gestionen las políticas de uso de datos en diferentes empresas. Una solución centralizada de Gestión de Postura de Seguridad SaaS (SSPM) puede ayudar proporcionando alertas y orientación sobre las opciones de exclusión disponibles para cada plataforma, simplificando el proceso y asegurando el cumplimiento con las políticas de gestión de datos y regulaciones.

En última instancia, entender cómo utiliza la IA tus datos es crucial para gestionar riesgos y garantizar el cumplimiento. Saber cómo optar por no participar en el uso de datos es igualmente importante para mantener el control sobre tu privacidad y seguridad. Sin embargo, la falta de enfoques estandarizados en las plataformas de IA hace que estas tareas sean desafiantes. Al priorizar la visibilidad, el cumplimiento y opciones accesibles de exclusión, las organizaciones pueden proteger mejor sus datos de los modelos de entrenamiento de IA. Utilizar una solución centralizada y automatizada de SSPM como Wing capacita a los usuarios para navegar por los desafíos de los datos de IA con confianza y control, asegurando que su información sensible y propiedad intelectual permanezcan seguras.

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