IA responsable: gobernanza y seguridad en la era digital

La inteligencia artificial (IA) ofrece a los gobiernos una poderosa oportunidad para mejorar los servicios públicos, optimizar las operaciones y servir mejor a sus ciudadanos. Desde la optimización del flujo de tráfico hasta una mejor respuesta a emergencias, el potencial de esta tecnología es inmenso.

En México, la IA ya está transformando servicios públicos como la atención médica, atención ciudadana y en sistemas automatizados de gestión documental. Sin embargo, este avance también trae consigo desafíos de seguridad que no pueden ser ignorados. Proteger la IA no es una tarea imposible, pero requiere un enfoque estratégico y proactivo.

La pregunta sobre cómo proteger la inteligencia artificial (IA) suele ir acompañada de mitos que generan una complejidad innecesaria y alimentan percepciones erróneas de riesgo. Uno de los más comunes es la creencia de que la IA es demasiado compleja para ser protegida o que los marcos de ciberseguridad existentes son insuficientes para enfrentar este desafío; sin embargo, la realidad es más alentadora: asegurar la IA es completamente alcanzable y comienza por fortalecer las prácticas de seguridad fundamentales.

Para los gobiernos estatales y locales, que a menudo operan con presupuestos ajustados e infraestructuras heredadas, esta es una noticia esperanzadora. No es necesario empezar desde cero; en cambio, pueden adaptar sus estrategias de seguridad actuales para responder a las demandas de la era de la IA.

A continuación, comparto tres estrategias que pueden ayudar a los gobiernos a adaptar su postura de seguridad actual a la era de la IA:

1. Construir sobre una base sólida de seguridad. Proteger la inteligencia artificial (IA) comienza por fortalecer los principios básicos de seguridad, como una gestión robusta de identidades y accesos, la segmentación de redes y la protección integral de los endpoints. Además, contar con hardware con características de seguridad integradas es esencial para establecer una primera línea de defensa sólida. Por ejemplo, las PC comerciales con IA equipadas con un módulo de plataforma segura (TPM) 2.0 proporcionan una base confiable en los endpoints, donde se realiza gran parte del trabajo relacionado con la IA. Este enfoque de seguridad por diseño, que abarca desde los endpoints hasta el centro de datos, no solo simplifica la protección, sino que también fomenta una resiliencia inherente.

La clave está en adaptar estas prácticas para mitigar los riesgos específicos de la IA, como proteger la integridad de los datos de entrenamiento y garantizar la seguridad de los modelos y algoritmos.

2. Contar con una estrategia de múltiples capas para un ecosistema complejo. Aunque la seguridad fundamental es el punto de partida, proteger la inteligencia artificial (IA) exige una visión integral que abarque todo el ecosistema. Los sistemas de IA no son estructuras monolíticas; están formados por múltiples componentes como datos, modelos, API y aplicaciones. Una estrategia de defensa basada en capas es esencial para proteger cada uno de estos elementos.

Este enfoque debe abordar vulnerabilidades específicas de la IA, como proteger datos de entrenamiento para evitar su “envenenamiento” con información maliciosa, implementar autenticación robusta para las API que interactúan con los modelos de IA y emplear herramientas de detección de anomalías para monitorear los resultados en busca de patrones sospechosos.

Una estrategia eficaz debe garantizar una visibilidad completa de los conjuntos de datos, permitiendo responder rápidamente a las amenazas, desde la infraestructura subyacente hasta la capa de aplicación.

3. Priorizar una sólida gobernanza humana. A medida que avanzamos hacia la implementación de sistemas de IA más sofisticados, es fundamental recordar que la tecnología, por sí sola, no es la solución definitiva. El uso responsable de la IA requiere una supervisión humana constante y un marco de gobernanza sólido.

La participación humana en decisiones críticas, la realización de auditorías periódicas y la transparencia de los sistemas de IA son indispensables. Estas prácticas reducen riesgos y fortalecen la confianza pública, un pilar para el éxito de cualquier iniciativa gubernamental. Los líderes de los gobiernos estatales y locales tienen la oportunidad de marcar la pauta estableciendo marcos de gobernanza claros que aseguren el uso ético y responsable de la IA.

El camino hacia una IA segura es un proceso continuo que demanda preparación, adaptación y evolución constante. Las estrategias y herramientas ya están disponibles. Con un enfoque proactivo e informado los gobiernos pueden desbloquear el potencial de la IA en beneficio de sus ciudadanos.

*Líder de Desarrollo de Negocios de IA, Dell Technologies México, Centroamérica y Caribe