{"id":862,"date":"2026-07-07T05:51:59","date_gmt":"2026-07-07T05:51:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk-2\/"},"modified":"2026-07-07T05:51:59","modified_gmt":"2026-07-07T05:51:59","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-2","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-2\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial est\u00e1n cambiando la forma en que las empresas abordan el riesgo relacionado con los datos"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-861\" srcset=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc.jpg 1080w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-18x12.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de ThisisEngineering (@thisisengineering) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>Durante a\u00f1os, el riesgo relacionado con los datos ten\u00eda un perfil relativamente conocido. A las empresas les preocupaba d\u00f3nde se almacenaban los datos, qui\u00e9n pod\u00eda acceder a ellos, si estaban cifrados, si los sistemas ten\u00edan las actualizaciones instaladas y si una filtraci\u00f3n pondr\u00eda en peligro la informaci\u00f3n de los clientes o de los empleados. El modelo no era sencillo, pero al menos resultaba reconocible: proteger la base de datos, controlar los permisos, supervisar a los proveedores, formar a los empleados y prepararse para los incidentes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial han cambiado esa situaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El riesgo ya no es solo ese <a href=\"https:\/\/www.zupino.com\/es\/ia-generativa\/ia-de-codigo-abierto-que-pone-el-poder-de-la-innovacion-al-alcance-de-todos\/\">datos<\/a> podr\u00edan ser robados, filtrados o utilizados indebidamente por un empleado. El riesgo radica en que los datos circulan por sistemas automatizados, se combinan con otra informaci\u00f3n, son interpretados por un modelo, se convierten en la base de una recomendaci\u00f3n y, a continuaci\u00f3n, influyen de forma discreta en una decisi\u00f3n empresarial. En esa cadena, es posible que una empresa no siempre sepa qu\u00e9 datos se utilizaron, si eran precisos, si se deber\u00edan haber utilizado en absoluto o qui\u00e9n es responsable del resultado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ese es el verdadero cambio. La IA no solo genera nuevos riesgos relacionados con los datos por el hecho de consumir m\u00e1s datos, sino que modifica la l\u00f3gica operativa del propio riesgo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un agente de atenci\u00f3n al cliente puede consultar los tickets de asistencia, las pol\u00edticas internas y los registros del CRM antes de redactar una respuesta. Un flujo de trabajo financiero puede analizar facturas, detectar anomal\u00edas y activar un proceso de escalaci\u00f3n. Una herramienta de selecci\u00f3n de personal puede clasificar a los candidatos. Un asistente jur\u00eddico puede buscar contratos. Una herramienta de ventas puede generar las mejores acciones a seguir a partir del comportamiento de los clientes. Un flujo de trabajo de cumplimiento normativo puede examinar transacciones y se\u00f1alar patrones sospechosos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cada uso puede parecer eficaz por s\u00ed solo. En conjunto, convierten los datos de la empresa en una capa de toma de decisiones en tiempo real.<\/span><\/p><h2><span>El riesgo relacionado con los datos ha pasado de la base de datos al flujo de trabajo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La gobernanza tradicional de los datos suele comenzar con la clasificaci\u00f3n: p\u00fablicos, internos, confidenciales, restringidos. Esto sigue siendo necesario. Sin embargo, los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial plantean una cuesti\u00f3n m\u00e1s compleja: \u00bfqu\u00e9 ocurre con los datos una vez que el sistema los ha le\u00eddo?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un documento que antes se encontraba a buen recaudo en un repositorio seguro ahora puede ser recuperado por un asistente de IA, resumido, combinado con otros documentos y utilizado para generar una recomendaci\u00f3n. Un agente puede acceder al expediente de un cliente para redactar una respuesta de atenci\u00f3n al cliente. Un contrato confidencial puede consultarse a trav\u00e9s de un sistema de b\u00fasqueda que facilite la localizaci\u00f3n de sus cl\u00e1usulas. Un empleado que quiera ahorrar tiempo puede subir una hoja de c\u00e1lculo a una herramienta externa de IA.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El riesgo no es solo el acceso. Es la transformaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una vez que la IA empieza a transformar la informaci\u00f3n, las empresas deben prestar atenci\u00f3n a la procedencia, el contexto, la precisi\u00f3n, la conservaci\u00f3n y el uso posterior. \u00bfEra fiable la fuente? \u00bfEstaba actualizado el documento? \u00bfConfundi\u00f3 el modelo un borrador de pol\u00edtica con una pol\u00edtica aprobada? \u00bfResumi\u00f3 una cl\u00e1usula de forma demasiado tajante? \u00bfCombin\u00f3 datos personales con datos de otro sistema de una forma que la empresa nunca hab\u00eda previsto?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Reuters Legal ha advertido recientemente de que los agentes aut\u00f3nomos de inteligencia artificial plantean problemas de privacidad, ya que pueden acceder al correo electr\u00f3nico, a documentos y a bases de datos, tratar datos personales a gran escala, conservar la memoria y tomar decisiones sin el tipo de supervisi\u00f3n humana que se da por sentado en muchos acuerdos de privacidad vigentes. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/legal\/legalindustry\/it-reads-your-email-files-your-claims-never-asks-permission-privacy-law-ai--pracin-2026-07-02\/\"><span>reuters.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso, la gesti\u00f3n de los riesgos relacionados con la IA no puede recaer \u00fanicamente en el departamento de seguridad inform\u00e1tica. Ahora es responsabilidad de los departamentos jur\u00eddico, de cumplimiento normativo, de riesgos, de operaciones, de compras, de gobernanza de datos y de los equipos de negocio que realmente utilizan los flujos de trabajo.<\/span><\/p><h2><span>El nuevo riesgo no es solo la fuga de datos. Es el uso indebido a gran velocidad.<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una filtraci\u00f3n de datos resulta evidente en cuanto se descubre. Se expone un archivo, se ve comprometido un sistema, se filtran registros, se notifica a las autoridades reguladoras y se ponen en marcha los planes de respuesta ante incidentes. El riesgo relacionado con los datos derivado de la inteligencia artificial suele ser menos visible.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modelo puede generar una respuesta incorrecta a partir de datos v\u00e1lidos porque malinterpreta el contexto. Puede generar una respuesta plausible a partir de datos err\u00f3neos porque la fuente estaba desactualizada. Puede revelar informaci\u00f3n confidencial a trav\u00e9s de una indicaci\u00f3n, un complemento o un sistema conectado. Puede animar a los empleados a confiar en resultados que nadie ha validado. Puede modificar de forma silenciosa las decisiones operativas a gran escala.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial pueden hacer que los riesgos relacionados con los datos sean m\u00e1s sutiles. Es posible que la empresa no sufra una filtraci\u00f3n dram\u00e1tica, sino que experimente muchas peque\u00f1as p\u00e9rdidas de criterio.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El informe de Deloitte titulado \u201cEl estado de la IA en la empresa en 2026\u201d sostiene que una gobernanza eficaz de la IA debe integrarse en las estructuras de riesgo y supervisi\u00f3n existentes, en lugar de quedar relegada a funciones \u00abparalelas\u00bb independientes. Asimismo, destaca la necesidad de identificar las aplicaciones de alto riesgo, aplicar pr\u00e1cticas de dise\u00f1o responsable y recurrir a la validaci\u00f3n independiente cuando sea pertinente. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.deloitte.com\/us\/en\/what-we-do\/capabilities\/applied-artificial-intelligence\/content\/state-of-ai-in-the-enterprise.html\"><span>deloitte.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Se trata de una norma \u00fatil, ya que los riesgos relacionados con la IA rara vez se circunscriben exclusivamente a un solo departamento. Un flujo de trabajo de marketing puede generar un riesgo para la privacidad. Un flujo de trabajo de finanzas puede generar un riesgo de auditor\u00eda. Un flujo de trabajo de selecci\u00f3n de personal puede generar un riesgo de discriminaci\u00f3n. Un flujo de trabajo jur\u00eddico puede generar un riesgo relacionado con el secreto profesional. Un flujo de trabajo de atenci\u00f3n al cliente puede generar un riesgo para la protecci\u00f3n del consumidor.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El flujo de trabajo es donde confluyen esos riesgos.<\/span><\/p><h2><span>La IA convierte la calidad de los datos en un tema de inter\u00e9s para el consejo de administraci\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La calidad de los datos sol\u00eda ser una cuesti\u00f3n t\u00e9cnica. Los equipos encargados de los datos se preocupaban por los duplicados, los campos que faltaban, las etiquetas incoherentes, los metadatos deficientes y los sistemas fragmentados. Los responsables empresariales sol\u00edan considerarlo una cuesti\u00f3n de gesti\u00f3n operativa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA cambia la importancia de esas tareas dom\u00e9sticas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Si un analista humano detecta un dato dudoso, puede darse cuenta de ello, cuestionarlo o solicitar m\u00e1s informaci\u00f3n. Un flujo de trabajo basado en la inteligencia artificial puede procesarlo con total seguridad y seguir adelante. La mala calidad de los datos se vuelve m\u00e1s peligrosa cuando se automatiza en la toma de decisiones.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La encuesta \u00abEl estado de la IA en 2025\u00bb de McKinsey revel\u00f3 que las empresas est\u00e1n empezando a redise\u00f1ar sus flujos de trabajo, a reforzar la gobernanza y a mitigar m\u00e1s riesgos en su intento por obtener valor de la IA generativa. El informe tambi\u00e9n se\u00f1ala que la gesti\u00f3n de riesgos y la gobernanza de los datos se encuentran entre los elementos m\u00e1s importantes de la implantaci\u00f3n de la IA. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value\"><span>mckinsey.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa centralizaci\u00f3n no es burocracia por el simple hecho de serlo. Refleja una realidad pr\u00e1ctica. Si los sistemas de IA utilizan datos err\u00f3neos, la empresa amplifica los errores de juicio. Si los distintos departamentos utilizan conjuntos de datos contradictorios, la IA puede acentuar las incoherencias internas. Si los empleados no saben qu\u00e9 fuente es la m\u00e1s fiable, las herramientas de IA pueden ofrecer respuestas pulidas pero basadas en fundamentos d\u00e9biles.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso el linaje de los datos, los metadatos, los derechos de acceso y la calidad de las fuentes est\u00e1n adquiriendo un car\u00e1cter estrat\u00e9gico. Una empresa que desea implementar flujos de trabajo de IA pero que cuenta con una gobernanza de datos deficiente est\u00e1 construyendo su automatizaci\u00f3n sobre una base inestable.<\/span><\/p><h2><span>Los empleados ya avanzan m\u00e1s r\u00e1pido que los mecanismos de gobernanza<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Uno de los problemas m\u00e1s acuciantes en materia de riesgos relacionados con los datos es la \u00abIA en la sombra\u00bb.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los empleados no esperan a que la arquitectura empresarial sea perfecta. Utilizan cualquier herramienta que les ayude a trabajar m\u00e1s r\u00e1pido: chatbots p\u00fablicos, complementos para el navegador, herramientas para resumir reuniones, aplicaciones de transcripci\u00f3n, asistentes para hojas de c\u00e1lculo, herramientas de redacci\u00f3n basadas en IA y automatizaciones no oficiales. A veces utilizan estas herramientas con buenas intenciones, tratando de ahorrar tiempo o mejorar la calidad. El problema es que los datos confidenciales pueden salir de los entornos controlados antes de que la empresa haya evaluado la herramienta.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El Informe sobre la adopci\u00f3n de la IA y los riesgos de Cyberhaven para 2026, basado en miles de millones de movimientos de datos en aplicaciones SaaS de IA generativa, aplicaciones de IA para terminales y agentes de IA, sostiene que la adopci\u00f3n de la IA en las empresas est\u00e1 creando una brecha en materia de gobernanza y seguridad de los datos, ya que los empleados utilizan las herramientas m\u00e1s r\u00e1pido de lo que las empresas pueden protegerlas. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.cyberhaven.com\/press-releases\/cyberhaven-2026-ai-adoption-risk-report\"><span>cyberhaven.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aqu\u00ed es donde fracasan muchas pol\u00edticas. Decir a los empleados que no utilicen la IA rara vez funciona si la competencia, los clientes y los compa\u00f1eros de trabajo s\u00ed la est\u00e1n utilizando. Pero permitir su uso sin restricciones es una imprudencia.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El mejor enfoque es la capacitaci\u00f3n regulada. Proporciona a los empleados herramientas autorizadas, normas claras, formaci\u00f3n pr\u00e1ctica y flujos de trabajo seguros. Haz que sea m\u00e1s f\u00e1cil hacer lo correcto que eludir el sistema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa que proh\u00edbe el uso de la IA sin ofrecer alternativas genera un riesgo oculto. Una empresa que permite el acceso sin controles se expone a riesgos. El camino m\u00e1s sensato se encuentra entre esos dos extremos.<\/span><\/p><h2><span>Los agentes aut\u00f3nomos suben el list\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La siguiente fase no consiste \u00fanicamente en que los empleados den instrucciones a las herramientas de IA, sino en que haya agentes aut\u00f3nomos o semiaut\u00f3nomos que act\u00faen en distintos sistemas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un agente puede leer informaci\u00f3n, realizar acciones, utilizar herramientas, actualizar registros, enviar mensajes, crear tickets, activar flujos de trabajo y escalar decisiones. Esto lo hace m\u00e1s potente que un chatbot y m\u00e1s arriesgado que un script de automatizaci\u00f3n tradicional.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un flujo de trabajo tradicional sigue unas reglas fijas. Un agente puede interpretar un objetivo y decidir c\u00f3mo proceder. Esa flexibilidad resulta \u00fatil, pero tambi\u00e9n hace que el riesgo sea m\u00e1s dif\u00edcil de predecir. El agente puede acceder a m\u00e1s datos de los necesarios, conservar el contexto durante m\u00e1s tiempo del esperado, actuar siguiendo instrucciones ambiguas o tomar decisiones que ning\u00fan humano haya aprobado expl\u00edcitamente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El estudio de McKinsey de 2026 sobre la confianza en la IA advierte de que, a medida que los sistemas de IA se vuelven m\u00e1s aut\u00f3nomos y se integran en flujos de trabajo cr\u00edticos, las deficiencias en materia de gobernanza y gesti\u00f3n de riesgos resultan cada vez m\u00e1s costosas. En \u00e9l se sostiene que las organizaciones necesitan una rendici\u00f3n de cuentas clara, controles s\u00f3lidos y mecanismos de supervisi\u00f3n si quieren ampliar el uso de la IA sin socavar la confianza. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/tech-and-ai\/our-insights\/tech-forward\/state-of-ai-trust-in-2026-shifting-to-the-agentic-era\"><span>mckinsey.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Se trata de un nivel de gesti\u00f3n totalmente distinto. Las empresas deben decidir qu\u00e9 pueden hacer los agentes, a qu\u00e9 datos pueden acceder, qu\u00e9 acciones requieren aprobaci\u00f3n humana, c\u00f3mo se registran las decisiones, c\u00f3mo se detectan los errores y c\u00f3mo se desactivan los agentes si su comportamiento se vuelve peligroso.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En otras palabras, la gobernanza de los agentes es, a la vez, gobernanza de los datos, gobernanza de la privacidad, gobernanza de la ciberseguridad y gobernanza operativa.<\/span><\/p><h2><span>El cumplimiento normativo debe incorporarse en una fase m\u00e1s temprana del flujo de trabajo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En muchas empresas, las revisiones de cumplimiento se realizan demasiado tarde. Un equipo de negocio elige una herramienta, la prueba en una fase piloto, demuestra su utilidad y, a continuaci\u00f3n, solicita a los equipos jur\u00eddicos, de protecci\u00f3n de datos o de gesti\u00f3n de riesgos que aprueben su implantaci\u00f3n a mayor escala. Con los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial, esa secuencia de pasos resulta cada vez m\u00e1s peligrosa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El riesgo suele estar integrado en el dise\u00f1o. \u00bfQu\u00e9 datos utiliza el modelo? \u00bfSon datos personales? \u00bfSon confidenciales? \u00bfEst\u00e1n sujetos a normativa? \u00bfSe env\u00edan a un proveedor externo? \u00bfPueden utilizarse para el entrenamiento del modelo? \u00bfSe utilizan los resultados para tomar decisiones relacionadas con el empleo, el cr\u00e9dito, la sanidad, los seguros, el \u00e1mbito jur\u00eddico o que afecten a los clientes? \u00bfExiste el derecho a una explicaci\u00f3n o a una revisi\u00f3n? \u00bfSe puede auditar la decisi\u00f3n?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Estas cuestiones deben plantearse al principio, no una vez que el flujo de trabajo ya est\u00e9 implantado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La Ley de IA de la UE ha reforzado esta orientaci\u00f3n mediante la creaci\u00f3n de un marco basado en el riesgo para los sistemas de IA. Los casos de uso de alto riesgo, entre los que se incluyen algunos contextos relacionados con el empleo, el cr\u00e9dito, la educaci\u00f3n, la aplicaci\u00f3n de la ley y los servicios esenciales, conllevan obligaciones m\u00e1s estrictas en materia de gesti\u00f3n de riesgos, gobernanza de datos, documentaci\u00f3n, transparencia y supervisi\u00f3n humana. La Comisi\u00f3n Europea describe la Ley como el primer marco jur\u00eddico integral para la IA, dise\u00f1ado para abordar los riesgos y, al mismo tiempo, fomentar una IA fiable. (<\/span><a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/policies\/regulatory-framework-ai\"><span>digital-strategy.ec.europa.eu<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Incluso las empresas de fuera de Europa deber\u00edan prestar atenci\u00f3n, ya que los clientes, los proveedores y las operaciones multinacionales suelen trasladar las expectativas propias de la UE a las pr\u00e1cticas empresariales globales. La lecci\u00f3n general es sencilla: el dise\u00f1o de los flujos de trabajo de IA se est\u00e1 convirtiendo en una cuesti\u00f3n de cumplimiento normativo.<\/span><\/p><h2><span>El coste de una filtraci\u00f3n es solo una parte del riesgo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas suelen plantearse el riesgo relacionado con los datos en t\u00e9rminos del coste de una filtraci\u00f3n. Esto sigue siendo importante. El informe de IBM \u00abEl coste de una filtraci\u00f3n de datos en 2025\u00bb situ\u00f3 el coste medio mundial de una filtraci\u00f3n de datos en 4,44 millones de d\u00f3lares y destac\u00f3 la creciente importancia de la inteligencia artificial y la automatizaci\u00f3n tanto en la defensa de la seguridad como en la exposici\u00f3n al riesgo. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/reports\/data-breach\"><span>ibm.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sin embargo, los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial ampl\u00edan el riesgo m\u00e1s all\u00e1 del escenario tradicional de violaci\u00f3n de la seguridad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa puede sufrir un da\u00f1o a su reputaci\u00f3n porque una herramienta de IA ofrezca un consejo err\u00f3neo a un cliente. Puede enfrentarse a riesgos legales porque un empleado suba datos confidenciales de clientes a una herramienta no autorizada. Puede tomar decisiones estrat\u00e9gicas err\u00f3neas porque el an\u00e1lisis generado por la IA se base en datos internos obsoletos. Puede discriminar de forma involuntaria porque un flujo de trabajo utilice variables proxy. Puede perder la confianza porque nadie pueda explicar c\u00f3mo se tom\u00f3 una decisi\u00f3n automatizada.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Estos fallos no siempre se presentan como incidentes de ciberseguridad. Algunos parecen fallos operativos. Otros, fallos de cumplimiento normativo. Y otros, fallos de gobernanza.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso, las funciones de gesti\u00f3n de riesgos relacionados con los datos deben ampliar su perspectiva. La pregunta ya no es solo \u201c\u00bfpodr\u00edan quedar expuestos estos datos?\u201d, sino tambi\u00e9n \u201c\u00bfpodr\u00edan estos datos utilizarse, interpretarse, conservarse o utilizarse como base para tomar decisiones de forma incorrecta?\u201d.\u201d<\/span><\/p><h2><span>Lo que deben hacer las empresas ahora<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El primer paso consiste en trazar un mapa de los flujos de trabajo de IA, no solo de las herramientas de IA. Un inventario de herramientas indica a la empresa qu\u00e9 se ha adquirido. Un mapa de flujos de trabajo muestra en qu\u00e9 puntos la IA interact\u00faa con los datos, las decisiones, los clientes, los empleados y los procesos regulados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El segundo paso consiste en clasificar los casos de uso seg\u00fan su nivel de riesgo. Una herramienta de lluvia de ideas para marketing no es lo mismo que un sistema de inteligencia artificial utilizado para la concesi\u00f3n de cr\u00e9ditos, la selecci\u00f3n de personal, la clasificaci\u00f3n de pacientes, la investigaci\u00f3n de fraudes o el asesoramiento jur\u00eddico. La gobernanza debe ser proporcionada, pero los flujos de trabajo de alto riesgo requieren una revisi\u00f3n m\u00e1s exhaustiva.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El tercer paso consiste en definir los permisos de acceso a los datos a nivel de tarea. Un asistente de IA no deber\u00eda tener un acceso amplio simplemente porque un empleado humano lo tenga. Los agentes y los flujos de trabajo deber\u00edan disponer del m\u00ednimo de datos necesarios para la tarea concreta.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El cuarto paso consiste en mejorar el linaje de los datos. Las empresas deben saber qu\u00e9 fuentes utilizan los sistemas de IA, qu\u00e9 grado de actualidad tienen dichas fuentes, si son fiables y c\u00f3mo se puede rastrear el origen de los resultados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El quinto paso consiste en establecer una supervisi\u00f3n humana all\u00ed donde sea necesario. La revisi\u00f3n humana no debe ser meramente simb\u00f3lica. El revisor necesita tiempo, autoridad e informaci\u00f3n suficiente para cuestionar los resultados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El sexto paso consiste en supervisar el comportamiento de la IA tras su implementaci\u00f3n. Los flujos de trabajo de IA deben evaluarse de forma continua, ya que los modelos, los datos, el comportamiento de los usuarios y las condiciones empresariales cambian.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El s\u00e9ptimo paso consiste en formar a los empleados con ejemplos pr\u00e1cticos. Las pol\u00edticas abstractas sobre IA rara vez son suficientes. El personal debe saber qu\u00e9 puede subir, qu\u00e9 no debe subir, cu\u00e1ndo debe verificar los resultados, c\u00f3mo notificar los incidentes y qu\u00e9 herramientas est\u00e1n autorizadas.<\/span><\/p><h2><span>El nuevo modelo operativo de datos y riesgos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas que lo gestionen adecuadamente no considerar\u00e1n la gobernanza de la IA como un asunto secundario. La integrar\u00e1n en los controles habituales de la empresa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El departamento de compras evaluar\u00e1 a los proveedores antes de adquirir las herramientas. El departamento jur\u00eddico revisar\u00e1 las condiciones relativas al tratamiento de datos y a la responsabilidad civil. Los equipos de protecci\u00f3n de datos llevar\u00e1n a cabo evaluaciones de impacto. El departamento de ciberseguridad analizar\u00e1 los riesgos de acceso y fuga de datos. Los equipos de datos gestionar\u00e1n el linaje y la calidad de los datos. La auditor\u00eda interna comprobar\u00e1 si los controles funcionan correctamente. Los responsables de negocio seguir\u00e1n siendo responsables de los resultados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El trabajo de Deloitte sobre la gobernanza de la IA deja esto muy claro: las organizaciones l\u00edderes integran la gobernanza en las estructuras de riesgo y supervisi\u00f3n ya existentes, en lugar de crear funciones aisladas. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.deloitte.com\/us\/en\/what-we-do\/capabilities\/applied-artificial-intelligence\/content\/state-of-ai-in-the-enterprise.html\"><span>deloitte.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ese es el \u00fanico modelo realista. La inteligencia artificial est\u00e1 cada vez m\u00e1s integrada en el trabajo como para poder regularla desde fuera. Debe incorporarse a la forma en que las empresas aprueban, supervisan y mejoran los procesos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La dificultad radica en el aspecto cultural. Los equipos comerciales suelen considerar que la evaluaci\u00f3n de riesgos supone un obst\u00e1culo. Por su parte, los equipos de gesti\u00f3n de riesgos pueden percibir la adopci\u00f3n de la IA como una exposici\u00f3n incontrolada. Las mejores empresas crear\u00e1n un lenguaje com\u00fan: utilizar\u00e1n la IA all\u00ed donde genere valor, la restringir\u00e1n cuando el riesgo sea desproporcionado y establecer\u00e1n controles lo suficientemente claros como para que los equipos puedan actuar sin tener que improvisar.<\/span><\/p><h2><span>La IA cambia el significado de la confianza<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En el antiguo modelo de riesgo de datos, la confianza sol\u00eda equivaler a la confidencialidad. \u00bfPodemos proteger los datos?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En el modelo de flujo de trabajo de la IA, la confianza cobra mayor importancia. \u00bfPodemos proteger los datos? \u00bfPodemos demostrar su procedencia? \u00bfPodemos mostrar c\u00f3mo se han utilizado? \u00bfPodemos explicar la decisi\u00f3n? \u00bfPodemos corregir el resultado? \u00bfPodemos detener el sistema? \u00bfPodemos defender el proceso ante un organismo regulador, un cliente, un empleado o el consejo de administraci\u00f3n?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso la gobernanza de la IA se est\u00e1 convirtiendo en una funci\u00f3n de confianza, y no solo en una funci\u00f3n de cumplimiento normativo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa que no pueda responder a esas preguntas puede que, aun as\u00ed, consiga mejorar su productividad gracias a la IA. Sin embargo, le resultar\u00e1 dif\u00edcil implementar la IA de forma segura a gran escala, sobre todo en flujos de trabajo sensibles.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La pr\u00f3xima ventaja competitiva no vendr\u00e1 de aplicar la IA en todos los \u00e1mbitos. Vendr\u00e1 de aplicar la IA en aquellos \u00e1mbitos en los que la organizaci\u00f3n pueda demostrar que el flujo de trabajo es seguro, legal, lo suficientemente preciso, supervisado y responsable.<\/span><\/p><h2><span>Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial est\u00e1n transformando el riesgo asociado a los datos, ya que modifican el recorrido que siguen estos a lo largo de la organizaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los datos ya no solo se almacenan, se consultan y se protegen. Se recuperan, se interpretan, se resumen, se combinan, se utilizan para tomar medidas y, en ocasiones, son utilizados por agentes aut\u00f3nomos. Esto genera nuevas posibilidades de eficiencia y una mejor toma de decisiones, pero tambi\u00e9n crea nuevos puntos de fallo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas que se adapten dejar\u00e1n de considerar el riesgo relacionado con los datos como una cuesti\u00f3n t\u00e9cnica de car\u00e1cter defensivo. Lo abordar\u00e1n como parte del dise\u00f1o empresarial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Antes de implementar un flujo de trabajo de IA, preguntar\u00e1n de d\u00f3nde proceden los datos, si el sistema debe acceder a ellos, c\u00f3mo se utilizar\u00e1n los resultados, qui\u00e9n puede cuestionar el resultado, qu\u00e9 ocurre si el modelo se equivoca y c\u00f3mo se puede auditar todo el proceso.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa es la nueva norma. No se trata de \u201c\u00bftenemos IA?\u201d, sino de \u201c\u00bfpodemos confiar en el flujo de trabajo?\u201d.\u201d<\/span><\/p><p><span>La IA no eliminar\u00e1 el riesgo relacionado con los datos. Lo convertir\u00e1 en algo m\u00e1s din\u00e1mico, m\u00e1s operativo y m\u00e1s estrechamente vinculado al criterio empresarial.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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. 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