![<\/a><\/div>\nSi bien algunas amenazas de SaaS son claras y visibles, otras est\u00e1n ocultas a plena vista, y ambas representan riesgos importantes para su organizaci\u00f3n. La investigaci\u00f3n de Wing indica que un sorprendente 99,7% de las organizaciones utilizan aplicaciones integradas con funcionalidades de IA. Estas herramientas impulsadas por IA son indispensables y brindan experiencias fluidas desde la colaboraci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n hasta la gesti\u00f3n del trabajo y la toma de decisiones. Sin embargo, detr\u00e1s de estas comodidades se esconde un riesgo en gran medida no reconocido: el potencial de que las capacidades de IA en estas herramientas SaaS comprometan datos comerciales confidenciales y la propiedad intelectual (PI).<\/p>\nLos recientes hallazgos de Wing revelan una estad\u00edstica sorprendente: El 70% de las 10 aplicaciones de IA m\u00e1s utilizadas<\/a> Pueden usar sus datos para entrenar sus modelos. Esta pr\u00e1ctica puede ir m\u00e1s all\u00e1 del simple aprendizaje y almacenamiento de datos. Puede implicar volver a entrenar sus datos, hacer que revisores humanos los analicen e incluso compartirlos con terceros.<\/p>\nA menudo, estas amenazas est\u00e1n enterradas en la letra peque\u00f1a de los acuerdos de T\u00e9rminos y condiciones y pol\u00edticas de privacidad, que describen el acceso a los datos y los complejos procesos de exclusi\u00f3n voluntaria. Este enfoque sigiloso introduce nuevos riesgos, lo que hace que los equipos de seguridad tengan dificultades para mantener el control. Este art\u00edculo profundiza en estos riesgos, proporciona ejemplos del mundo real y ofrece mejores pr\u00e1cticas para proteger su organizaci\u00f3n a trav\u00e9s de medidas de seguridad SaaS efectivas.<\/p>\nCuatro riesgos del entrenamiento de IA en sus datos<\/strong><\/h2>\nCuando las aplicaciones de IA utilizan sus datos para capacitaci\u00f3n, surgen varios riesgos importantes que pueden afectar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de su organizaci\u00f3n:<\/p>\n1. Propiedad intelectual (PI) y fuga de datos<\/strong><\/h3>\n\n<\/ol>\nUna de las preocupaciones m\u00e1s importantes es la posible exposici\u00f3n de su propiedad intelectual (PI) y datos confidenciales a trav\u00e9s de modelos de IA. Cuando los datos de su empresa se utilizan para entrenar a la IA, esta puede revelar inadvertidamente informaci\u00f3n confidencial. Esto podr\u00eda incluir estrategias comerciales sensibles, secretos comerciales y comunicaciones confidenciales, lo que genera vulnerabilidades significativas.<\/p>\n2. Utilizaci\u00f3n de datos y desalineaci\u00f3n de intereses<\/strong><\/h3>\n\n<\/ol>\nLas aplicaciones de IA suelen utilizar sus datos para mejorar sus capacidades, lo que puede provocar una desalineaci\u00f3n de intereses. Por ejemplo, la investigaci\u00f3n de Wing ha demostrado que una popular aplicaci\u00f3n CRM utiliza datos de su sistema (incluidos detalles de contacto, historiales de interacci\u00f3n y notas de clientes) para entrenar sus modelos de IA. Estos datos se utilizan para mejorar las caracter\u00edsticas del producto y desarrollar nuevas funcionalidades. Sin embargo, tambi\u00e9n podr\u00eda significar que sus competidores, que utilizan la misma plataforma, pueden beneficiarse de la informaci\u00f3n derivada de sus datos.<\/p>\n3. Compartir con terceros<\/strong><\/h3>\n\n<\/ol>\nOtro riesgo importante implica la compartir sus datos con terceros<\/a>. Los datos recopilados para la capacitaci\u00f3n en IA pueden ser accesibles a procesadores de datos externos. Estas colaboraciones tienen como objetivo mejorar el rendimiento de la IA e impulsar la innovaci\u00f3n del software, pero tambi\u00e9n plantean preocupaciones sobre la seguridad de los datos. Los proveedores externos pueden carecer de medidas s\u00f3lidas de protecci\u00f3n de datos, lo que aumenta el riesgo de infracciones y uso no autorizado de datos.<\/p>\n4. Preocupaciones de cumplimiento<\/strong><\/h3>\n\n<\/ol>\nLas distintas regulaciones en todo el mundo imponen reglas estrictas sobre el uso, el almacenamiento y el intercambio de datos. Garantizar el cumplimiento se vuelve m\u00e1s complejo cuando las aplicaciones de IA se entrenan con sus datos. El incumplimiento puede dar lugar a fuertes multas, acciones legales y da\u00f1os a la reputaci\u00f3n. Navegar por estas regulaciones requiere un esfuerzo y experiencia significativos, lo que complica a\u00fan m\u00e1s la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 datos est\u00e1n entrenando realmente?<\/strong><\/h2>\nComprender los datos utilizados para entrenar modelos de IA en aplicaciones SaaS es esencial para evaluar los riesgos potenciales e implementar medidas s\u00f3lidas de protecci\u00f3n de datos. Sin embargo, la falta de coherencia y transparencia entre estas aplicaciones plantea desaf\u00edos para los directores de seguridad de la informaci\u00f3n (CISO) y sus equipos de seguridad a la hora de identificar los datos espec\u00edficos que se utilizan para la formaci\u00f3n en IA. Esta opacidad genera preocupaciones sobre la exposici\u00f3n involuntaria de informaci\u00f3n confidencial y propiedad intelectual.<\/p>\nSuperando los desaf\u00edos de la exclusi\u00f3n voluntaria de datos en plataformas impulsadas por IA<\/strong><\/h2>\nEn todas las aplicaciones SaaS, la informaci\u00f3n sobre la exclusi\u00f3n voluntaria del uso de datos suele estar dispersa y ser inconsistente. Algunos mencionan opciones de exclusi\u00f3n voluntaria en t\u00e9rminos de servicio, otros en pol\u00edticas de privacidad y algunos requieren enviar un correo electr\u00f3nico a la empresa para optar por no participar. Esta inconsistencia y falta de transparencia complica la tarea de los profesionales de la seguridad, destacando la necesidad de un enfoque simplificado para controlar el uso de datos.<\/p>\nPor ejemplo, una aplicaci\u00f3n de generaci\u00f3n de im\u00e1genes permite a los usuarios optar por no participar en la capacitaci\u00f3n de datos seleccionando opciones privadas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes, disponibles con planes pagos. Otro ofrece opciones de exclusi\u00f3n voluntaria, aunque puede afectar el rendimiento del modelo. Algunas aplicaciones permiten a los usuarios individuales ajustar la configuraci\u00f3n para evitar que sus datos se utilicen para capacitaci\u00f3n.<\/p>\nLa variabilidad en los mecanismos de exclusi\u00f3n voluntaria subraya la necesidad de que los equipos de seguridad comprendan y administren las pol\u00edticas de uso de datos en diferentes empresas. Una gesti\u00f3n centralizada de la postura de seguridad de SaaS (SSPM)<\/a> La soluci\u00f3n puede ayudar proporcionando alertas y orientaci\u00f3n sobre las opciones de exclusi\u00f3n voluntaria disponibles para cada plataforma, agilizando el proceso y garantizando el cumplimiento de las pol\u00edticas y regulaciones de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\nEn \u00faltima instancia, comprender c\u00f3mo la IA utiliza sus datos es crucial para gestionar los riesgos y garantizar el cumplimiento. Saber c\u00f3mo cancelar el uso de datos es igualmente importante para mantener el control sobre su privacidad y seguridad. Sin embargo, la falta de enfoques estandarizados en las plataformas de IA dificulta estas tareas. Al priorizar la visibilidad, el cumplimiento y las opciones de exclusi\u00f3n voluntarias accesibles, las organizaciones pueden proteger mejor sus datos de los modelos de capacitaci\u00f3n de IA. Aprovechar una soluci\u00f3n SSPM centralizada y automatizada como Wing permite a los usuarios afrontar los desaf\u00edos de los datos de IA con confianza y control, garantizando que su informaci\u00f3n confidencial y su propiedad intelectual permanezcan seguras.<\/p>\n<\/p>\n\u00bfEncontr\u00f3 interesante este art\u00edculo? Este art\u00edculo es una contribuci\u00f3n de uno de nuestros valiosos socios.<\/span> Siga con nosotros Gorjeo \uf099<\/i><\/a> y LinkedIn<\/a> para leer m\u00e1s contenido exclusivo que publicamos.<\/div>\n<\/div>\n](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Los-secretos-del-entrenamiento-oculto-de-IA-en-sus-datos.png\"){kind=link}
Si bien algunas amenazas de SaaS son claras y visibles, otras est\u00e1n ocultas a plena vista, y ambas representan riesgos importantes para su organizaci\u00f3n. La investigaci\u00f3n de Wing indica que un sorprendente 99,7% de las organizaciones utilizan aplicaciones integradas con funcionalidades de IA. Estas herramientas impulsadas por IA son indispensables y brindan experiencias fluidas desde la colaboraci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n hasta la gesti\u00f3n del trabajo y la toma de decisiones. Sin embargo, detr\u00e1s de estas comodidades se esconde un riesgo en gran medida no reconocido: el potencial de que las capacidades de IA en estas herramientas SaaS comprometan datos comerciales confidenciales y la propiedad intelectual (PI).<\/p>\n
Los recientes hallazgos de Wing revelan una estad\u00edstica sorprendente: El 70% de las 10 aplicaciones de IA m\u00e1s utilizadas<\/a> Pueden usar sus datos para entrenar sus modelos. Esta pr\u00e1ctica puede ir m\u00e1s all\u00e1 del simple aprendizaje y almacenamiento de datos. Puede implicar volver a entrenar sus datos, hacer que revisores humanos los analicen e incluso compartirlos con terceros.<\/p>\n A menudo, estas amenazas est\u00e1n enterradas en la letra peque\u00f1a de los acuerdos de T\u00e9rminos y condiciones y pol\u00edticas de privacidad, que describen el acceso a los datos y los complejos procesos de exclusi\u00f3n voluntaria. Este enfoque sigiloso introduce nuevos riesgos, lo que hace que los equipos de seguridad tengan dificultades para mantener el control. Este art\u00edculo profundiza en estos riesgos, proporciona ejemplos del mundo real y ofrece mejores pr\u00e1cticas para proteger su organizaci\u00f3n a trav\u00e9s de medidas de seguridad SaaS efectivas.<\/p>\n Cuando las aplicaciones de IA utilizan sus datos para capacitaci\u00f3n, surgen varios riesgos importantes que pueden afectar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de su organizaci\u00f3n:<\/p>\n Una de las preocupaciones m\u00e1s importantes es la posible exposici\u00f3n de su propiedad intelectual (PI) y datos confidenciales a trav\u00e9s de modelos de IA. Cuando los datos de su empresa se utilizan para entrenar a la IA, esta puede revelar inadvertidamente informaci\u00f3n confidencial. Esto podr\u00eda incluir estrategias comerciales sensibles, secretos comerciales y comunicaciones confidenciales, lo que genera vulnerabilidades significativas.<\/p>\n Las aplicaciones de IA suelen utilizar sus datos para mejorar sus capacidades, lo que puede provocar una desalineaci\u00f3n de intereses. Por ejemplo, la investigaci\u00f3n de Wing ha demostrado que una popular aplicaci\u00f3n CRM utiliza datos de su sistema (incluidos detalles de contacto, historiales de interacci\u00f3n y notas de clientes) para entrenar sus modelos de IA. Estos datos se utilizan para mejorar las caracter\u00edsticas del producto y desarrollar nuevas funcionalidades. Sin embargo, tambi\u00e9n podr\u00eda significar que sus competidores, que utilizan la misma plataforma, pueden beneficiarse de la informaci\u00f3n derivada de sus datos.<\/p>\n Otro riesgo importante implica la compartir sus datos con terceros<\/a>. Los datos recopilados para la capacitaci\u00f3n en IA pueden ser accesibles a procesadores de datos externos. Estas colaboraciones tienen como objetivo mejorar el rendimiento de la IA e impulsar la innovaci\u00f3n del software, pero tambi\u00e9n plantean preocupaciones sobre la seguridad de los datos. Los proveedores externos pueden carecer de medidas s\u00f3lidas de protecci\u00f3n de datos, lo que aumenta el riesgo de infracciones y uso no autorizado de datos.<\/p>\n Las distintas regulaciones en todo el mundo imponen reglas estrictas sobre el uso, el almacenamiento y el intercambio de datos. Garantizar el cumplimiento se vuelve m\u00e1s complejo cuando las aplicaciones de IA se entrenan con sus datos. El incumplimiento puede dar lugar a fuertes multas, acciones legales y da\u00f1os a la reputaci\u00f3n. Navegar por estas regulaciones requiere un esfuerzo y experiencia significativos, lo que complica a\u00fan m\u00e1s la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n Comprender los datos utilizados para entrenar modelos de IA en aplicaciones SaaS es esencial para evaluar los riesgos potenciales e implementar medidas s\u00f3lidas de protecci\u00f3n de datos. Sin embargo, la falta de coherencia y transparencia entre estas aplicaciones plantea desaf\u00edos para los directores de seguridad de la informaci\u00f3n (CISO) y sus equipos de seguridad a la hora de identificar los datos espec\u00edficos que se utilizan para la formaci\u00f3n en IA. Esta opacidad genera preocupaciones sobre la exposici\u00f3n involuntaria de informaci\u00f3n confidencial y propiedad intelectual.<\/p>\n En todas las aplicaciones SaaS, la informaci\u00f3n sobre la exclusi\u00f3n voluntaria del uso de datos suele estar dispersa y ser inconsistente. Algunos mencionan opciones de exclusi\u00f3n voluntaria en t\u00e9rminos de servicio, otros en pol\u00edticas de privacidad y algunos requieren enviar un correo electr\u00f3nico a la empresa para optar por no participar. Esta inconsistencia y falta de transparencia complica la tarea de los profesionales de la seguridad, destacando la necesidad de un enfoque simplificado para controlar el uso de datos.<\/p>\n Por ejemplo, una aplicaci\u00f3n de generaci\u00f3n de im\u00e1genes permite a los usuarios optar por no participar en la capacitaci\u00f3n de datos seleccionando opciones privadas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes, disponibles con planes pagos. Otro ofrece opciones de exclusi\u00f3n voluntaria, aunque puede afectar el rendimiento del modelo. Algunas aplicaciones permiten a los usuarios individuales ajustar la configuraci\u00f3n para evitar que sus datos se utilicen para capacitaci\u00f3n.<\/p>\n La variabilidad en los mecanismos de exclusi\u00f3n voluntaria subraya la necesidad de que los equipos de seguridad comprendan y administren las pol\u00edticas de uso de datos en diferentes empresas. Una gesti\u00f3n centralizada de la postura de seguridad de SaaS (SSPM)<\/a> La soluci\u00f3n puede ayudar proporcionando alertas y orientaci\u00f3n sobre las opciones de exclusi\u00f3n voluntaria disponibles para cada plataforma, agilizando el proceso y garantizando el cumplimiento de las pol\u00edticas y regulaciones de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n En \u00faltima instancia, comprender c\u00f3mo la IA utiliza sus datos es crucial para gestionar los riesgos y garantizar el cumplimiento. Saber c\u00f3mo cancelar el uso de datos es igualmente importante para mantener el control sobre su privacidad y seguridad. Sin embargo, la falta de enfoques estandarizados en las plataformas de IA dificulta estas tareas. Al priorizar la visibilidad, el cumplimiento y las opciones de exclusi\u00f3n voluntarias accesibles, las organizaciones pueden proteger mejor sus datos de los modelos de capacitaci\u00f3n de IA. Aprovechar una soluci\u00f3n SSPM centralizada y automatizada como Wing permite a los usuarios afrontar los desaf\u00edos de los datos de IA con confianza y control, garantizando que su informaci\u00f3n confidencial y su propiedad intelectual permanezcan seguras.<\/p>\n <\/p>\nCuatro riesgos del entrenamiento de IA en sus datos<\/strong><\/h2>\n
1. Propiedad intelectual (PI) y fuga de datos<\/strong><\/h3>\n
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2. Utilizaci\u00f3n de datos y desalineaci\u00f3n de intereses<\/strong><\/h3>\n
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\u00bfQu\u00e9 datos est\u00e1n entrenando realmente?<\/strong><\/h2>\n
Superando los desaf\u00edos de la exclusi\u00f3n voluntaria de datos en plataformas impulsadas por IA<\/strong><\/h2>\n