Las organizaciones quieren aprovechar el potencial de esta tecnología, pero el primer paso es analizar el mercado y trabajar con proveedores cuyo compromiso con la seguridad se alinee con sus necesidades.

Recomendaciones

A la hora de implantar soluciones GenAI, considere las siguientes opciones:

• Ejecute un modelo básico en un entorno privado para que los datos de entrenamiento y los resultados permanezcan separados. Este enfoque ofrece parte de la amplitud y la potencia de los datos dinámicos "en vivo" de LMM a cambio de la seguridad de que sus consultas no expondrán los datos confidenciales de su organización a terceros.
• Utilizar la generación aumentada por recuperación, que aprovecha los datos externos validados para refinar la precisión de los modelos fundacionales sin alimentarlos con datos de entrenamiento adicionales. Este enfoque reduce los riesgos de seguridad y precisión.
• Ejecute la prevención de pérdida de datos como un filtro de entrada en un LMM público.
• Habla con tu proveedor de GenAI y adapta tus casos de uso teniendo en cuenta la seguridad de los datos. Examine la configuración de privacidad y seguridad. ¿Puede prohibir que se guarden sus datos? ¿Puedes hacerlo manualmente? ¿Con un límite de tiempo? ¿Puede ejecutar consultas con datos anonimizados?
• Si utiliza aplicaciones de terceros o proveedores de software como servicio que hayan integrado GenAI en sus herramientas, hágase las mismas preguntas y determine cómo protegen sus datos y resultados. Las mejores prácticas incluyen:
  • • Aplicar controles de acceso estrictos. Limitar el uso de determinados conjuntos de datos a los usuarios autorizados.
    • Utilizar tecnologías que mejoren la privacidad mediante la ofuscación de datos (añadiendo "ruido" o eliminando detalles identificativos-anonimización), el procesamiento de datos cifrados (cifrado homomórfico, computación multipartita), el análisis federado/distribuido sobre datos alojados centralmente (los procesadores no pueden ver el contenido), y herramientas de "responsabilidad" de datos (control definido por el usuario).
• Preste mucha atención al volumen de datos. Cuantos más datos se faciliten, mayor será la probabilidad de fuga.
• Formar al equipo utilizando el modelo para reflejar las mejores prácticas, el cumplimiento y la concienciación sobre las amenazas.

"El único límite de la IA es la imaginación humana".Criss Duffey

La IA tiene el potencial de transformar innumerables aspectos de nuestra sociedad. En medicina, puede ayudar a diagnosticar enfermedades con una precisión sin precedentes y personalizar los tratamientos. En educación, puede ofrecer experiencias de aprendizaje adaptables y accesibles para todos. En la industria, puede optimizar procesos, reducir costes y aumentar la eficiencia. Pero todas estas aplicaciones surgen de la imaginación de quienes ven más allá de las limitaciones actuales y se atreven a soñar con lo que es posible.