Hoy en día, los llamados Grandes Modelos Lingüísticos (LLM), como ChatGPT de OpenAI, están revolucionando la forma de operar de las empresas, aportando eficacia e innovación.
Sin embargo, junto con estos avances han aparecido importantes riesgos para la seguridad y la privacidad de los datos que no pueden ignorarse. ChatGPT ha sufrido recientemente un
ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS)
por parte del grupo Anonymous Sudan, que afectó a ChatGPT y al uso de la API OpenAI, exponiendo la vulnerabilidad a ciberataques.
Además de los riesgos relacionados con los ciberataques y otras iniciativas relacionadas con la ciberdelincuencia, es crucial reconocer la importancia de evitar que los datos sensibles y estratégicos de la empresa se utilicen inadvertidamente en los LLM durante su proceso de aprendizaje.
Existe un riesgo real de que la información confidencial de clientes y empresas quede expuesta o se filtre, poniendo en peligro no sólo la seguridad de la información, sino también la integridad y confidencialidad de la empresa.
Por tanto, establecer políticas estrictas de protección de datos y privacidad es más que una necesidad; es una medida esencial para garantizar la seguridad y la sostenibilidad de las operaciones empresariales en la era de la inteligencia artificial.
Proteger el futuro: el reto de los datos en los LLM
Los activos intangibles, como la propiedad intelectual, los secretos comerciales y los datos de los clientes, son elementos cruciales que impulsan el crecimiento y la competitividad de las empresas en el mercado actual. Representan una parte importante del valor del mercado y son esenciales para el desarrollo de nuevos productos, servicios y estrategias empresariales.
Las empresas que pretendan innovar incorporando tecnologías emergentes como los Modelos de Lenguaje Grande deben darse cuenta de que, al integrar estas tecnologías en sus procesos empresariales, las empresas se enfrentan a un delicado equilibrio entre cosechar los beneficios de la innovación y exponerse a riesgos de seguridad y privacidad.
Los grandes modelos lingüísticos y los riesgos de exposición
Entrenar LLMs como el GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI implica un complejo proceso de aprendizaje automático. Esencialmente, los Grandes Modelos Lingüísticos se alimentan con enormes conjuntos de datos textuales, que pueden incluir libros, artículos, sitios web y otros tipos de contenido escrito.
Durante el entrenamiento, el modelo aprende a reconocer patrones, estructuras lingüísticas y matices contextuales. Esto te permite generar textos, responder preguntas y realizar otras tareas relacionadas con la lengua de forma coherente y, a menudo, convincente.
Los riesgos asociados al envío de datos sensibles a empresas que desarrollan y forman LLM son considerables:
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Fugas de datos
Si los datos sensibles de una empresa se incluyen en el conjunto de formación de un LLM, existe el riesgo de que esta información se filtre. Esto puede ocurrir debido a fallos de seguridad o durante el propio proceso de generación del texto de la plantilla.
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Uso inadvertido de datos sensibles:
En algunos casos, la información sensible puede utilizarse inadvertidamente para alimentar modelos. Esto puede llevar a situaciones en las que los modelos generen resultados que contengan o estén influidos por estos datos sensibles.
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Reconstrucción de datos:
También existe el riesgo de que puedan reconstruirse parcialmente datos sensibles a partir de las respuestas generadas por el modelo. Aunque los LLM no están diseñados para replicar exactamente los datos de entrada, la gran cantidad de datos utilizados en el entrenamiento puede dar lugar a situaciones en las que se revele parcialmente información sensible.
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Cuestiones de consentimiento y privacidad:
El uso de datos sensibles para formar a los LLM plantea importantes cuestiones de consentimiento y privacidad. Sin el permiso y las medidas de protección adecuadas, el uso de estos datos puede infringir la normativa sobre privacidad de datos, como por ejemplo
la Ley General de Protección de Datos (LGPD)
entre otras legislaciones vigentes que protegen los datos sensibles.
Comprender los riesgos asociados al envío de datos sensibles para la formación LLM es sólo el primer paso.
Reconocer estos peligros nos lleva a una pregunta crucial: ¿cómo pueden las empresas proteger eficazmente sus valiosos activos al tiempo que se benefician de las ventajas que ofrecen los modelos lingüísticos avanzados, garantizando que la innovación no comprometa la seguridad y la privacidad?
Implanta muros digitales mientras innovas tecnológicamente en tu empresa
A medida que las empresas explotan las ventajas de los LLM, la protección de los datos sensibles surge como un reto importante. Las estrategias de seguridad deben ser integrales y polifacéticas, y abarcar desde la evaluación de riesgos hasta la aplicación de controles estrictos. 
Inicialmente, es crucial evaluar y clasificar los datos. Este paso determina qué información es sensible y requiere protección adicional. A partir de ahí, entran en juego la anonimización y la seudonimización, que eliminan los identificadores personales y reducen el riesgo de que la información confidencial quede expuesta.
El control de acceso desempeña un papel clave en la seguridad de los datos. La aplicación de políticas basadas en funciones, junto con la autenticación multifactor, garantiza que sólo el personal autorizado pueda acceder a la información sensible.
Al mismo tiempo, la encriptación de datos protege la información durante la transferencia y el almacenamiento, formando una sólida barrera contra el acceso no autorizado.
La supervisión continua es otra parte clave de la defensa contra las amenazas. Los sistemas de detección de intrusos y las herramientas de prevención son vitales para identificar rápidamente actividades sospechosas, permitiendo una respuesta ágil ante posibles incidentes.
Además, las auditorías de seguridad y las pruebas de penetración periódicas son esenciales para identificar y corregir las vulnerabilidades del sistema.
El elemento humano no puede subestimarse en la protección de datos
Los programas de formación y concienciación sobre seguridad para los empleados son cruciales para reforzar la primera línea de defensa contra las amenazas internas y externas. Estos programas destacan la importancia de la seguridad de los datos y refuerzan las mejores prácticas.
En la práctica, la seguridad de los datos es un proceso dinámico. Las políticas y estrategias de seguridad deben revisarse y actualizarse periódicamente para responder a las nuevas amenazas y tecnologías emergentes.
Adoptando este enfoque proactivo y global, las empresas pueden formar muros digitales eficaces que protejan los datos sensibles y les permitan beneficiarse de la innovación de la IA de forma segura y responsable.
Evaldo.AI: Protección de Datos e Innovación Tecnológica
Imagina un mundo en el que tu empresa pueda aprovechar toda la potencia del ChatGPT-4 de OpenAI y otros LLM, sin comprometer la seguridad y privacidad de los datos sensibles.
Con Evaldo.AI, este escenario se está haciendo realidad.
La plataforma desarrollada por Eval no sólo impulsa tu empresa con innovación tecnológica avanzada, sino que también garantiza la protección de datos vitales.
Al adoptar Evaldo.AI, te colocas por delante de la competencia aprovechando las oportunidades de crecimiento que ofrece la IA generativa, al tiempo que navegas con seguridad por el panorama de las amenazas digitales en constante evolución.
No pierdas la oportunidad de liderar la innovación y la seguridad en el mercado digital.
Las instituciones sanitarias y educativas son ejemplos de cómo Evaldo.AI puede beneficiar a distintos tipos de empresas
Al adoptar Evaldo.AI, las instituciones sanitarias pueden experimentar una mejora significativa en la gestión de los datos de los pacientes y en la investigación médica.
La plataforma ofrece capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, lo que facilita el análisis rápido y preciso de historiales médicos, literatura de investigación y ayuda en procesos administrativos como la gestión de contratos y seguros sanitarios.
Esto no sólo acelera el diagnóstico y el tratamiento, sino que también refuerza la privacidad de los datos de los pacientes, un aspecto crucial en el sector sanitario.
Para el sector educativo, Evaldo.AI abre las puertas a una experiencia de aprendizaje personalizada e interactiva. La IA puede ayudar a crear contenidos educativos adaptables, responder a las preguntas de los alumnos en tiempo real y optimizar la administración educativa.
En la práctica, la plataforma Evaldo.AI ofrece una serie de ventajas centradas en la eficacia y la seguridad, esenciales para las empresas que buscan integrar soluciones avanzadas de IA:
- Mejora de la eficacia operativaOptimiza las operaciones empresariales, haciéndolas más eficientes.
- Optimización de los procesos internosMejora la eficiencia de los procesos internos, permitiendo una gestión más ágil y eficaz.
- Cumplimiento de la normativa sobre seguridad y privacidad de datosGarantiza que la empresa cumple la normativa sobre seguridad y privacidad de los datos, un aspecto vital en un mundo digital.
- Integración con API de modelos de IA avanzadosPermite la integración con las principales API de modelos de IA, como la GPT-4 de OpenAI, proporcionando acceso a tecnologías de vanguardia.
- Apoyo especializado en IA Generativa: Ofrece apoyo especializado para la implantación y formación en IA Generativa, garantizando que las empresas maximicen el uso de la tecnología.
La adopción de Evaldo.AI por diferentes tipos de segmentos de mercado no sólo impulsa la innovación tecnológica, sino que también garantiza un funcionamiento seguro y eficiente, lo que es vital para el avance de negocios críticos, como hemos visto en la sanidad y la educación, pero que se extiende a las finanzas, el ámbito legal, entre otros.
Inteligencia Artificial Segura e Innovación Tecnológica: Libera el potencial de tu empresa con Evaldo.AI
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