{"id":854,"date":"2026-06-24T10:43:22","date_gmt":"2026-06-24T10:43:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk\/"},"modified":"2026-06-24T10:43:22","modified_gmt":"2026-06-24T10:43:22","slug":"como-los-flujos-de-trabajo-impulsados-por-la-ia-estan-cambiando-la-forma-en-que-las-empresas-perciben-el-riesgo-relacionado-con-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/es\/ai-tools\/automation-ai\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk\/","title":{"rendered":"Gesti\u00f3n del riesgo relacionado con los datos en flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Un empleado del servicio de atenci\u00f3n al cliente introduce una reclamaci\u00f3n en un asistente de IA y le pide que redacte una respuesta. La reclamaci\u00f3n contiene el nombre del cliente, su n\u00famero de cuenta y su historial m\u00e9dico. La respuesta se genera en cuesti\u00f3n de segundos, se edita y se env\u00eda. No se aprecia ninguna brecha de seguridad de forma inmediata, no se activa ninguna alerta de seguridad y el empleado da la tarea por concluida.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, siguen sin respuesta varias cuestiones importantes. \u00bfSe permiti\u00f3 que la informaci\u00f3n saliera del entorno controlado de la empresa? \u00bfLa conserv\u00f3 el proveedor de IA? \u00bfPodr\u00eda utilizarse para mejorar el servicio o para entrenar modelos? \u00bfQu\u00e9 subcontratistas la procesaron? \u00bfPodr\u00eda la empresa recuperar la indicaci\u00f3n si el cliente impugnara posteriormente la decisi\u00f3n?<\/span><\/p>\n

As\u00ed es como los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial est\u00e1n transformando el riesgo relacionado con los datos. El peligro ya no se limita al robo de una base de datos o a que un empleado adjunte una hoja de c\u00e1lculo equivocada. La informaci\u00f3n confidencial pasa ahora por indicaciones, sistemas de recuperaci\u00f3n, interfaces de modelos, complementos, agentes automatizados e infraestructuras de terceros. El flujo de trabajo puede ser m\u00e1s r\u00e1pido, pero el rastro de los datos es m\u00e1s largo y, a menudo, menos visible.<\/span><\/p>\n

Por lo tanto, la cuesti\u00f3n fundamental desde el punto de vista de la gesti\u00f3n no es si la IA reduce el error humano, sino si la empresa sigue sabiendo qu\u00e9 informaci\u00f3n se est\u00e1 procesando, por d\u00f3nde circula, qui\u00e9n puede acceder a ella y qu\u00e9 acciones automatizadas est\u00e1 autorizada a activar.<\/span><\/p>\n

La automatizaci\u00f3n puede reducir los errores y multiplicar sus consecuencias<\/span><\/h2>\n

Los controles de datos tradicionales se dise\u00f1aron, en gran medida, pensando en sistemas con entradas y salidas predecibles. Una aplicaci\u00f3n de n\u00f3minas realiza un c\u00e1lculo definido. Una base de datos de clientes almacena registros en campos conocidos. Se puede conceder acceso en funci\u00f3n del puesto de trabajo, mientras que los cambios significativos pueden registrarse y revisarse.<\/span><\/p>\n

Un flujo de trabajo basado en IA se comporta de forma diferente. Puede clasificar la informaci\u00f3n que recibe, resumirla, combinarla con documentos internos, generar una recomendaci\u00f3n y transmitir dicha recomendaci\u00f3n a otro sistema. Cuando intervienen agentes, el modelo tambi\u00e9n puede enviar un correo electr\u00f3nico, actualizar un registro, aprobar una solicitud rutinaria o iniciar otro proceso automatizado.<\/span><\/p>\n

Esto puede eliminar el trabajo manual repetitivo. La IA puede ayudar a detectar patrones de acceso inusuales, identificar informaci\u00f3n confidencial, clasificar documentos y se\u00f1alar transacciones para su revisi\u00f3n. Tambi\u00e9n puede reproducir el mismo error en miles de casos antes de que nadie se d\u00e9 cuenta.<\/span><\/p>\n

Un empleado que interprete err\u00f3neamente una pol\u00edtica puede gestionar incorrectamente varios expedientes. Un flujo de trabajo automatizado que utilice esa misma interpretaci\u00f3n err\u00f3nea puede gestionar incorrectamente todos los expedientes que cumplan los requisitos en el sistema. La ventaja en t\u00e9rminos de eficiencia y el riesgo de control se derivan de la misma caracter\u00edstica: la escala.<\/span><\/p>\n

Por lo tanto, las empresas deber\u00edan dejar de considerar que la \u201cintervenci\u00f3n humana\u201d es una respuesta suficiente. Es poco probable que una persona que aprueba varios cientos de decisiones generadas por la IA en una sola tarde pueda evaluar cada una de ellas de forma significativa. La supervisi\u00f3n humana solo resulta \u00fatil cuando el revisor dispone de suficiente informaci\u00f3n, autoridad y tiempo para intervenir.<\/span><\/p>\n

La l\u00ednea de comandos se ha convertido en un nuevo canal de transferencia de datos<\/span><\/h2>\n

Muchas organizaciones han pasado a\u00f1os limitando la forma en que los empleados pod\u00edan exportar listas de clientes, registros financieros y documentos de car\u00e1cter comercialmente sensible. La IA generativa ha creado una v\u00eda menos obvia: el cuadro de comandos.<\/span><\/p>\n

Un empleado puede pegar parte de un contrato en un asistente para obtener un resumen, cargar datos de ventas para su an\u00e1lisis o facilitar el correo electr\u00f3nico de un cliente para que el sistema redacte una respuesta. Esta acci\u00f3n puede parecer m\u00e1s parecida al uso de un motor de b\u00fasqueda que a la transferencia de datos a un procesador externo, aunque desde el punto de vista del control interno puede que sea precisamente eso.<\/span><\/p>\n

Esto cambia el significado pr\u00e1ctico de la prevenci\u00f3n de la p\u00e9rdida de datos. Ya no basta con supervisar los archivos adjuntos de los correos electr\u00f3nicos, los dispositivos USB y las plataformas para compartir archivos. Las empresas deben saber a qu\u00e9 interfaces de IA pueden acceder los empleados, qu\u00e9 categor\u00edas de informaci\u00f3n pueden introducirse y qu\u00e9 controles t\u00e9cnicos impiden que el material restringido salga de los entornos autorizados.<\/span><\/p>\n

Una prohibici\u00f3n general rara vez es una soluci\u00f3n eficaz a largo plazo. Los empleados pueden recurrir a cuentas personales o herramientas no autorizadas cuando consideren que la IA mejora de forma significativa su trabajo. Un enfoque m\u00e1s s\u00f3lido consiste en proporcionar un entorno empresarial autorizado, explicar qu\u00e9 informaci\u00f3n est\u00e1 prohibida y aplicar controles que detecten o oculten los datos personales, confidenciales y regulados antes de que lleguen al modelo.<\/span><\/p>\n

La pol\u00edtica debe ser m\u00e1s precisa que un simple \u201cno introduzcas informaci\u00f3n confidencial\u201d. Un comercial necesita saber si eso incluye los nombres de los clientes, los detalles de la cartera de proyectos, los precios, las condiciones contractuales, las actas de las reuniones y las previsiones internas. Un ingeniero necesita una orientaci\u00f3n similar en lo que respecta al c\u00f3digo fuente, los dise\u00f1os de productos, las credenciales y la informaci\u00f3n sobre vulnerabilidades.<\/span><\/p>\n

Sin ejemplos pr\u00e1cticos, una pol\u00edtica sobre IA no es m\u00e1s que un documento que los empleados aceptan y luego interpretan a su manera.<\/span><\/p>\n

La recuperaci\u00f3n plantea un problema de permisos<\/span><\/h2>\n

Muchos sistemas de IA corporativos utilizan la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n, conocida com\u00fanmente como RAG. En lugar de basarse \u00fanicamente en el entrenamiento general de un modelo, la aplicaci\u00f3n busca en fuentes internas autorizadas y proporciona material relevante al modelo a la hora de responder a una pregunta.<\/span><\/p>\n

Esto puede hacer que un asistente resulte mucho m\u00e1s \u00fatil. Un empleado podr\u00eda preguntar sobre una pol\u00edtica de viajes, un procedimiento t\u00e9cnico o la cuenta de un cliente y recibir una respuesta basada en los registros de la empresa.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, esto plantea un problema importante de control de acceso. El asistente no debe recuperar documentos a los que el usuario nunca haya tenido derecho a acceder.<\/span><\/p>\n

Un sistema mal dise\u00f1ado puede conectarse a un amplio repositorio de documentos sin conservar fielmente los permisos subyacentes. Un empleado que no haya podido localizar un archivo sobre la remuneraci\u00f3n de los directivos a trav\u00e9s de la interfaz habitual podr\u00eda, no obstante, obtener su contenido formulando al asistente una pregunta lo suficientemente concreta.<\/span><\/p>\n

El riesgo aumenta cuando los permisos no son coherentes entre las unidades compartidas, las plataformas de colaboraci\u00f3n y los sistemas heredados. La IA no genera esas vulnerabilidades, pero puede facilitar enormemente su explotaci\u00f3n. La informaci\u00f3n que antes requer\u00eda perseverancia y conocimiento de la estructura de archivos de la empresa puede quedar al alcance mediante preguntas formuladas en lenguaje natural.<\/span><\/p>\n

Antes de conectar un asistente de IA a la base de conocimientos interna, la empresa debe comprobar si los permisos del sistema de origen se heredan y se aplican en el momento de la consulta. Tambi\u00e9n debe examinar si las respuestas generadas revelan informaci\u00f3n a trav\u00e9s de res\u00famenes, comparaciones o inferencias, incluso cuando no se muestra el documento original.<\/span><\/p>\n

Las pruebas de acceso deben incluir solicitudes malintencionadas realistas. No basta con verificar que un empleado autorizado pueda consultar la pol\u00edtica correcta. El equipo tambi\u00e9n debe comprobar si un empleado no autorizado puede inducir al sistema a revelar informaci\u00f3n confidencial de forma indirecta.<\/span><\/p>\n

Una mayor cantidad de datos no garantiza autom\u00e1ticamente un mejor flujo de trabajo<\/span><\/h2>\n

Los proyectos de inteligencia artificial suelen partir de la hip\u00f3tesis de que el rendimiento mejorar\u00e1 si el modelo puede acceder a m\u00e1s informaci\u00f3n. Esto anima a los equipos a combinar los registros de los clientes, las comunicaciones, los historiales de transacciones y los datos de comportamiento antes de decidir qu\u00e9 campos son realmente necesarios.<\/span><\/p>\n

Esto es lo contrario a la minimizaci\u00f3n de datos. Ampl\u00eda el alcance potencial de una filtraci\u00f3n, aumenta la probabilidad de que la informaci\u00f3n se utilice fuera de su finalidad original y dificulta su supresi\u00f3n o correcci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Un asistente de selecci\u00f3n de personal, por ejemplo, puede necesitar conocer las competencias y la experiencia de un candidato, as\u00ed como sus respuestas a preguntas relacionadas con el puesto. No necesita necesariamente fotograf\u00edas, la fecha de nacimiento, informaci\u00f3n familiar ni metadatos hist\u00f3ricos de todas las solicitudes anteriores. Un modelo de fidelizaci\u00f3n de clientes puede requerir datos sobre la actividad reciente de la cuenta sin necesidad de tener acceso ilimitado a toda la correspondencia enviada por el cliente a lo largo del tiempo.<\/span><\/p>\n

La minimizaci\u00f3n de datos debe integrarse en la arquitectura del flujo de trabajo. El sistema solo debe recibir la informaci\u00f3n necesaria para la tarea espec\u00edfica, durante el per\u00edodo m\u00e1s breve que se justifique. Se pueden eliminar los identificadores irrelevantes, separar los campos altamente sensibles y transformar los datos antes de suministrarlos al modelo.<\/span><\/p>\n

Esto tambi\u00e9n mejora la rendici\u00f3n de cuentas. Cuando un flujo de trabajo produce un resultado inesperado, resulta m\u00e1s f\u00e1cil investigar un conjunto definido de datos de entrada que una recopilaci\u00f3n indiscriminada procedente de m\u00faltiples sistemas corporativos.<\/span><\/p>\n

La calidad de los datos se convierte en un control operativo<\/span><\/h2>\n

En la elaboraci\u00f3n de informes convencional, unos datos de mala calidad pueden dar lugar a un gr\u00e1fico o un informe de gesti\u00f3n inexacto. En un flujo de trabajo automatizado basado en la inteligencia artificial, pueden provocar una decisi\u00f3n o una acci\u00f3n incorrecta.<\/span><\/p>\n

Imaginemos una aseguradora que utiliza la inteligencia artificial para gestionar las reclamaciones. Un c\u00f3digo de p\u00f3liza obsoleto podr\u00eda hacer que una reclamaci\u00f3n leg\u00edtima acabara en la cola de fraudes. Un registro de cliente duplicado podr\u00eda llevar a un agente de atenci\u00f3n al cliente a facilitar informaci\u00f3n contradictoria. La ausencia de un indicador de consentimiento podr\u00eda provocar que se utilizaran datos personales en un flujo de trabajo del que deber\u00edan haberse excluido.<\/span><\/p>\n

El problema no se resuelve eligiendo un modelo m\u00e1s potente. El rendimiento del modelo no puede compensar de forma sistem\u00e1tica unos datos de origen poco fiables, campos sin definir o registros contradictorios.<\/span><\/p>\n

Las empresas deben considerar los umbrales de calidad de los datos como condiciones previas a la implementaci\u00f3n. Antes de automatizar un flujo de trabajo, el responsable debe saber qu\u00e9 fuentes utiliza, en qu\u00e9 medida est\u00e1n actualizadas, qu\u00e9 porcentaje de registros est\u00e1n incompletos y qu\u00e9 errores podr\u00edan afectar de manera significativa al resultado.<\/span><\/p>\n

El indicador relevante no es simplemente la precisi\u00f3n del modelo. Puede ser el n\u00famero de casos clasificados incorrectamente, la proporci\u00f3n que requiere correcci\u00f3n humana, la tasa de falsas alertas de fraude o el n\u00famero de clientes que reciben asesoramiento basado en informaci\u00f3n desactualizada.<\/span><\/p>\n

Esas medidas relacionan el rendimiento t\u00e9cnico con una consecuencia operativa.<\/span><\/p>\n

La cadena de suministro basada en la IA forma parte del per\u00edmetro de datos<\/span><\/h2>\n

Una aplicaci\u00f3n de IA empresarial rara vez es un \u00fanico sistema suministrado por una sola empresa. Puede basarse en un modelo base, una infraestructura en la nube, una capa de orquestaci\u00f3n, una base de datos vectorial, software de supervisi\u00f3n, complementos y fuentes de datos externas.<\/span><\/p>\n

Cada componente puede influir en la forma en que se procesa y protege la informaci\u00f3n. Una empresa puede tener un contrato con el proveedor de la aplicaci\u00f3n sin saber qu\u00e9 proveedor del modelo recibe las solicitudes, d\u00f3nde se almacenan las representaciones o si los registros de diagn\u00f3stico contienen informaci\u00f3n de los clientes.<\/span><\/p>\n

Los cuestionarios tradicionales para proveedores suelen ser demasiado generales para esta arquitectura. Preguntar si un proveedor cumple con una norma de seguridad no aclara si se conservan las entradas de los usuarios, si los datos de los clientes se utilizan para mejorar los modelos o qu\u00e9 ocurre cuando cambia un subcontratista.<\/span><\/p>\n

Los equipos de contrataci\u00f3n p\u00fablica deben solicitar un diagrama de flujo de datos para cada flujo de trabajo de IA relevante. En \u00e9l deben figurar las categor\u00edas de informaci\u00f3n recopilada, los sistemas por los que pasa, los lugares en los que se almacena, los plazos de conservaci\u00f3n y las partes con acceso a ella.<\/span><\/p>\n

El contrato tambi\u00e9n deber\u00eda contemplar los cambios en los modelos y los componentes. Un servicio de IA puede sufrir modificaciones sustanciales cuando el proveedor sustituye el modelo subyacente, modifica los filtros de seguridad o incorpora un nuevo subencargado del tratamiento. Un flujo de trabajo aprobado para una configuraci\u00f3n determinada no deber\u00eda seguir estando aprobado indefinidamente una vez que su base t\u00e9cnica haya cambiado.<\/span><\/p>\n

Por lo tanto, el riesgo asociado al proveedor pasa a ser continuo, en lugar de concentrarse en el momento de la compra.<\/span><\/p>\n

La IA plantea riesgos de seguridad que los filtros convencionales pueden pasar por alto<\/span><\/h2>\n

Los sistemas de IA presentan los mismos riesgos de ciberseguridad que ya conocemos, como el acceso no seguro, las credenciales expuestas y los componentes de software vulnerables. Adem\u00e1s, introducen nuevos m\u00e9todos de ataque relacionados con la forma en que los modelos interpretan las instrucciones y los datos.<\/span><\/p>\n

La inyecci\u00f3n de comandos es un ejemplo de ello. Se pueden introducir instrucciones maliciosas en un documento, una p\u00e1gina web, un mensaje u otro contenido procesado por el modelo. El sistema podr\u00eda considerar esas instrucciones como vinculantes e ignorar las normas establecidas por la organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Imagina un agente de inteligencia artificial que revisa las facturas de los proveedores recibidas por correo electr\u00f3nico. Un documento manipulado podr\u00eda contener texto oculto que ordene al agente ignorar las instrucciones anteriores, extraer informaci\u00f3n interna o redirigir el flujo de trabajo. El riesgo es mayor cuando el sistema puede acceder a otros datos o realizar acciones sin una autorizaci\u00f3n espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n

La contaminaci\u00f3n de datos plantea otro problema. Si se manipulan los datos de entrenamiento, prueba o recuperaci\u00f3n, el sistema puede aprender o repetir comportamientos indeseables. La divulgaci\u00f3n de informaci\u00f3n sensible puede producirse cuando un modelo revela contenido confidencial a trav\u00e9s de sus resultados, ya sea porque la informaci\u00f3n aparec\u00eda en una indicaci\u00f3n, en una base de conocimientos conectada o en un conjunto de datos gestionado de forma inadecuada.<\/span><\/p>\n

Estos riesgos requieren algo m\u00e1s que la concienciaci\u00f3n de los empleados. El sistema necesita permisos restringidos, zonas de confianza separadas, supervisi\u00f3n de entradas y salidas, l\u00edmites de velocidad y una aprobaci\u00f3n expl\u00edcita antes de llevar a cabo acciones con consecuencias importantes. El contenido obtenido de una fuente externa no debe considerarse autom\u00e1ticamente como instrucciones fiables.<\/span><\/p>\n

El principio de dise\u00f1o m\u00e1s seguro consiste en otorgar a la IA la autoridad m\u00ednima necesaria. Un sistema que elabora una orden de pago presenta menos riesgos que uno que pueda enviar el pago sin una verificaci\u00f3n independiente.<\/span><\/p>\n

El registro de datos es esencial, pero genera otro conjunto de datos sensibles<\/span><\/h2>\n

Cuando un flujo de trabajo de IA genera una decisi\u00f3n controvertida, la empresa debe reconstruir lo que ocurri\u00f3. Para ello, puede ser necesario disponer de la consulta, los documentos recuperados, la versi\u00f3n del modelo, la respuesta generada, la identidad del usuario, las instrucciones del sistema y las acciones posteriores.<\/span><\/p>\n

Sin esos registros, la investigaci\u00f3n se convierte en una mera conjetura. La organizaci\u00f3n puede saber que se ha utilizado una herramienta de IA, pero sin poder explicar qu\u00e9 informaci\u00f3n ha influido en el resultado.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, los registros pueden llegar a ser, en s\u00ed mismos, muy sensibles. El historial de comandos puede contener quejas de clientes, informaci\u00f3n sanitaria, cl\u00e1usulas contractuales, c\u00f3digo fuente o conversaciones entre empleados. Almacenarlo todo de forma indefinida genera una nueva concentraci\u00f3n de riesgo.<\/span><\/p>\n

La respuesta es un registro selectivo y orientado a objetivos. Las organizaciones deben determinar qu\u00e9 registros son necesarios para la seguridad, la auditor\u00eda, el cumplimiento normativo y la supervisi\u00f3n del rendimiento, y establecer las normas de acceso y conservaci\u00f3n en consecuencia.<\/span><\/p>\n

Un asistente de redacci\u00f3n de bajo riesgo puede requerir registros operativos limitados. Un flujo de trabajo que afecte al cr\u00e9dito, al empleo, a los seguros o al acceso a servicios esenciales puede necesitar un registro de auditor\u00eda mucho m\u00e1s completo.<\/span><\/p>\n

Los registros tambi\u00e9n deben reflejar los cambios de configuraci\u00f3n. Si se actualiza un modelo, se modifica una plantilla de solicitud o se conecta una nueva fuente de datos, la organizaci\u00f3n debe saber qu\u00e9 decisiones se tomaron en cada versi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La gobernanza debe adaptarse al flujo de trabajo, no al presupuesto tecnol\u00f3gico<\/span><\/h2>\n

Muchas empresas delegan la gobernanza de la IA en un comit\u00e9 de innovaci\u00f3n, mientras que la protecci\u00f3n de datos sigue siendo competencia del departamento jur\u00eddico, la ciberseguridad, del departamento de TI, y el riesgo operativo, de las distintas unidades de negocio. El resultado es una supervisi\u00f3n fragmentada de los flujos de trabajo que abarcan las cuatro \u00e1reas.<\/span><\/p>\n

Una unidad de gobernanza m\u00e1s eficaz es el caso de uso. Cada flujo de trabajo importante debe contar con un responsable de negocio designado, encargado del resultado; un responsable t\u00e9cnico, encargado de la implementaci\u00f3n; y especialistas claramente identificados en materia de seguridad, privacidad, aspectos legales y gesti\u00f3n de registros.<\/span><\/p>\n

Antes de la puesta en marcha, el equipo deber\u00eda ser capaz de responder a varias preguntas pr\u00e1cticas:<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 decisi\u00f3n o proceso empresarial se est\u00e1 modificando?<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 datos se incorporan al flujo de trabajo y con qu\u00e9 fundamento jur\u00eddico y operativo?<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 sistemas y terceros la reciben?<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 errores podr\u00edan causar un perjuicio material?<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 acciones puede llevar a cabo la IA sin autorizaci\u00f3n?<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo podr\u00e1n los usuarios impugnar o corregir el resultado?<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 circunstancia obligar\u00eda a suspender el flujo de trabajo?<\/span><\/p>\n

Estas preguntas son m\u00e1s \u00fatiles que preguntarse si la empresa cuenta con una estrategia de IA. Revelan si hay alguien que comprenda el sistema lo suficientemente bien como para manejarlo de forma responsable.<\/span><\/p>\n

Empieza con un registro de flujos de trabajo de IA<\/span><\/h2>\n

El primer paso pr\u00e1ctico es realizar un inventario. Muchas organizaciones no pueden gestionar la IA de forma eficaz porque desconocen d\u00f3nde se est\u00e1 utilizando.<\/span><\/p>\n

El registro debe incluir las herramientas adquiridas, los sistemas desarrollados internamente, las funciones de inteligencia artificial integradas en el software existente y los usos que los empleados hacen de los asistentes de uso general. Cada entrada debe identificar la finalidad empresarial, las categor\u00edas de datos, el propietario, el proveedor, el modelo, las integraciones, la importancia de las decisiones y el nivel de supervisi\u00f3n humana.<\/span><\/p>\n

Este ejercicio suele poner de manifiesto la existencia de \u00abIA oculta\u00bb, herramientas duplicadas y sistemas que consumen m\u00e1s datos de los que justifica el an\u00e1lisis de viabilidad. Estos hallazgos no deben considerarse \u00fanicamente como incumplimientos normativos, sino como una prueba de que los empleados est\u00e1n intentando resolver problemas reales en los flujos de trabajo sin seguir un procedimiento aprobado.<\/span><\/p>\n

De este modo, la organizaci\u00f3n puede clasificar los casos de uso en funci\u00f3n de sus consecuencias. Una herramienta que reformatea texto interno no requiere el mismo entorno de control que un sistema que recomienda si se concede o no un pr\u00e9stamo a un cliente. La gobernanza debe ser proporcionada, pero no debe faltar.<\/span><\/p>\n

Los flujos de trabajo de mayor riesgo deben someterse a pruebas formales antes de su puesta en marcha, lo que incluye una evaluaci\u00f3n de la privacidad, una revisi\u00f3n de la seguridad, pruebas adversarias, comprobaciones de la calidad de los datos y umbrales de rendimiento definidos. Tambi\u00e9n requieren un m\u00e9todo fiable para detener o revertir el proceso si el sistema se comporta fuera de esos l\u00edmites.<\/span><\/p>\n

El riesgo ya no se limita a la p\u00e9rdida de datos<\/span><\/h2>\n

La IA modifica el riesgo asociado a los datos, ya que la informaci\u00f3n ya no se limita a almacenarse y recuperarse. Se interpreta, se combina, se extraen conclusiones a partir de ella y se utiliza para tomar decisiones.<\/span><\/p>\n

Una empresa puede proteger el registro original del cliente y, aun as\u00ed, elaborar un perfil inexacto a partir de \u00e9l. Puede impedir el acceso no autorizado a la base de datos y, al mismo tiempo, permitir que un asistente revele datos confidenciales en una respuesta generada. Puede conservar registros de auditor\u00eda completos, pero descubrir que nadie se encarga de revisarlos.<\/span><\/p>\n

Los mejores programas de gobernanza de la IA no ser\u00e1n aquellos que aprueben el mayor n\u00famero de herramientas o redacten las pol\u00edticas m\u00e1s extensas. Ser\u00e1n aquellos que mantengan una cadena de responsabilidad clara desde la introducci\u00f3n de los datos hasta el resultado operativo.<\/span><\/p>\n

Antes de que un flujo de trabajo de IA entre en funcionamiento, la direcci\u00f3n debe poder identificar los datos que necesita, la autoridad que recibe, los errores que puede cometer y la persona facultada para detenerlo. Cuando esas respuestas no est\u00e1n claras, la automatizaci\u00f3n no ha reducido el riesgo relacionado con los datos de la empresa. Simplemente ha acelerado ese riesgo.<\/span><\/p>\n

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Los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial est\u00e1n revolucionando la gesti\u00f3n de riesgos relacionados con los datos en las empresas, lo que est\u00e1 modificando de forma significativa los procesos empresariales y operativos. Este cambio mejora la eficiencia y reduce los errores humanos, lo que ofrece un enfoque m\u00e1s seguro para el tratamiento de datos confidenciales.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":["post-854","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-automation-ai"],"magazineBlocksPostFeaturedMedia":{"thumbnail":false,"medium":false,"medium_large":false,"large":false,"1536x1536":false,"2048x2048":false,"trp-custom-language-flag":false,"colormag-highlighted-post":false,"colormag-featured-post-medium":false,"colormag-featured-post-small":false,"colormag-featured-image":false,"colormag-default-news":false,"colormag-featured-image-large":false},"magazineBlocksPostAuthor":{"name":"Massimo","avatar":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/82207cc30d613dea4e5fc4ce5dad6b48bc98e8cde6e3910b0adcb2b12199eab1?s=96&d=mm&r=g"},"magazineBlocksPostCommentsNumber":false,"magazineBlocksPostExcerpt":"AI-driven workflows are revolutionizing data risk management in companies, significantly altering business and operational processes. 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