Gracias a las normativas establecidas en la Ley de Protección de Datos, la IA puede garantizar la seguridad de nuestros datos al detectar amenaza.
La ética no deja de estar presente, siempre que se empleen la valoración de datos relevantes; sin sesgos; con sus respectivos procesos auditables y supervisión de humana calificada.
La IA se ha convertido en una ventana de oportunidades para la minimización de errores, ordenamiento y procesamiento de los datos; en aras siempre, de una oportuna toma decisiones.
No obstante, será necesario considerar mecanismos viables de seguridad informática como descargar Surfshark, para lograr navegar de forma segura, protegido de redes públicas o inseguras.
Veamos qué otro sistema de seguridad podrá emplear para garantizar la seguridad de sus datos dentro del universo de la IA.
Aportes de seguridad que tiene la IA para sus datos
En la historia de los procesos de digitalización, no ha existido una cuantificación de datos tan masiva, rápida y efectiva que la que ofrece la Inteligencia Artificial.
Sin duda, los sistemas algorítmicos basados en Aprendizaje Supervisado; por Refuerzo; No Supervisado; Profundo; de Optimización; Algoritmos de Recomendación; de Detección de Anomalías entre otros, garantizan la alineación para el procesamiento de los datos de manera concatenada y congruente.
No obstante, existen limitaciones como el factor ético, aunado al componente emocional que, continúan siendo objeto de señalamientos serios.
Tales críticas, no han sido castrantes para demostrar cuantificablemente la funcionalidad de las variables que intervienen de manera directa para el blindaje de la información o dato.
Veamos de qué se trata:
- Cumplimiento normativo
La denegación de servicio puede ser imputable a una empresa que divulgue información no aprobada por la Ley de Protección de Datos; por ello, se deberá responder a tales exigencias, una de ellas es El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Al estar a derecho, usted podrá estar seguro de una favorable del tratamiento de sus datos; informar acerca de cada decisión automatizada de sus datos; quienes dominan la información deberán valerse de valores como confidencialidad, licitud, transparencia, exactitud entre otros.
La intención siempre será el uso transparente de la información, velando por los derechos individuales.
- Ciberseguridad
Una de las ramas de las IA, es el machine learning, la cual se encarga de la detección de anomalías, fraudes en los seguros entre otros.
Su modelo centrado en procesamiento algorítmicos, contribuyen a garantizar una experiencia de usuario de forma segura en la automatización de sus respuestas.
El machine learning opera identificando patrones y simplificando la intervención humana.
- Autenticación biométrica
Se refiere al método de seguridad que se emplea como una clave de acceso aplicable a algunos entornos digitales.
La IA se vale de ella, para mejorar continuamente su aprendizaje y autenticación, así como la identificación facial, a través del iris, dactilar o de voz para mejor precisión y seguridad de sus sistemas.
La autenticación biométrica contribuye a reducir los ataques fraudulentos.
- Privacidad en páginas web
La inteligencia artificial permite la protección de sus datos a través de la recopilación y sistematización responsable de sus datos privados.
En un mundo de tanta liberación de la información, la IA contribuye a mantener al margen los ciberataques generando confianza y privacidad en la gestión de su información.
¿Qué hacer antes de implementar la IA en sus datos?
No resulta fácil tarea poner al servicio su información en un mundo lleno de procesos digitalizados; no obstante, debemos migrar de forma totalitaria a estos procesos inminentes de la vida moderna.
Para ello, se habrán de considerar tres elementos claves:
- Apertura mental
- Capacitación / conocimiento
- Socialización de experiencias / antecedentes
Cuando se han agrupado cada uno de estos tres elementos, estará preparado para competir de forma segura, confiada y con conocimiento, es decir, el poder.
Veamos qué otra condición deberá tomar en cuenta antes de implementar la IA en sus procesos:
- Evaluación de impacto
El objetivo es competir… ¿Cómo? A través de la innovación; un análisis del impacto de la inclusión de la IA en los procesos, amerita el estudio detallado de elementos de valor que permitan su sostenibilidad e impacto en la toma de decisión.
Algunos de estos elementos de revisión previa son:
- Encuesta de su aplicación
- Vulnerabilidades adaptadas al contexto
- Recursos financieros para su aplicabilidad
- Resguardo de los derechos fundamentales
- Análisis de riesgo
- Supervisión humana
Una decisión acertada de las hipotecas o contratación laboral, son procesos regulados por la IA pero, ¿Podrá realizarlo por sí mismos sus algoritmos? La respuesta es no; es necesario la intervención humana para garantizar la transparencia, responsabilidad y ética en sus aciertos.
Es realmente necesario tomar el control democrático sobre las decisiones trascendente de una sociedad por ello, la IA deberá ir de la mano del razonamiento técnicos profesionales humano, quienes en su condición innata empírica (además), aportarán un plus de distinción.
- Responsabilidad
La direccionalidad de la responsabilidad es un asunto que debe estar clara tanto para quienes hacen uso de los datos, como quien los proporciona.
Los marcos referenciales previos serán necesario para ampliar la visión y poner poner en contexto o forma a lo que ha obtenido como dato; esto implica que, es necesario asumir el rol de activo en la construcción de información.
Desde el punto de vista del proveedor de los datos, deberá ser responsable de cumplir con las normas antes referidas, a fin de garantizar su publicación administrada, protegida y confiable.
