Desde la aparición de las redes sociales hace más de dos décadas, personas de todo el mundo se sienten cada vez más, y más, y más cómodas compartiendo información, a veces mucha más de la necesaria. Hemos pasado rápidamente de publicar demasiada información (TMI) en MySpace y Facebook a compartir en Instagram y Pinterest fotos de cada minuto de nuestras vidas y, finalmente, a mantener conversaciones similares a las humanas con grandes modelos de lenguaje (LLM) basados en IA. Por desgracia, en el contexto de la IA generativa (GenAI), compartir información en exceso no es solo un faux pas social, sino un riesgo de seguridad considerable, especialmente para las organizaciones.
Los modelos de IA generativa, como los LLM, ofrecen capacidades extraordinarias para generar todo tipo de contenido —incluido contenido preciso y relevante—, pero son auténticos coladeros de información y suponen un riesgo considerable cuando se les proporcionan datos detallados, privados o confidenciales. La facilidad con la que se puede interactuar con los LLM puede generar en los usuarios una falsa sensación de seguridad, lo que puede llevarlos a compartir involuntariamente un exceso de datos críticos y provocar casos de exposición accidental de información a través de estos modelos. De hecho, esta práctica se ha vuelto tan habitual que ya ni siquiera sorprende leer noticias sobre directivos que comparten documentos estratégicos de sus empresas, médicos que introducen datos de pacientes o ingenieros que cargan código fuente propietario en un modelo público, como ChatGPT u otros.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo la información confidencial puede verse comprometida involuntariamente porque la persona que la envía no es consciente de que pasa a formar parte de la base de conocimientos del modelo. No hay forma de recuperarla ni de dar marcha atrás. Está ahí fuera. Para siempre.
La clave para aprovechar el potencial de los LLM sin comprometer la seguridad reside en el arte y la ciencia de crear prompts. Es fundamental elaborar un prompt que sea lo suficientemente detallado como para obtener la respuesta deseada y, al mismo tiempo, lo bastante discreto como para proteger la información confidencial. Esto exige un enfoque meditado a la hora de crear los prompts, equilibrando la necesidad de precisión con la obligación de actuar con discreción. Algunos consejos que conviene inculcar a los usuarios de modelos y aplicaciones de IA son:
- Sé conciso y claro: Evita incluir en las instrucciones detalles innecesarios que puedan revelar información confidencial, como nombres de personas o proyectos, fechas, destinos y otros datos específicos.
- Utiliza situaciones hipotéticas: Cuando solicites ayuda a la IA para tareas delicadas, formula las peticiones en términos hipotéticos. No utilices nombres reales de empresas, personas, proyectos o lugares.
- Mantén la concienciación: La formación y educación en seguridad de la IA que impartes a los empleados sobre los riesgos de compartir información en exceso deben reforzarse con recordatorios frecuentes y directrices útiles sobre las mejores prácticas al utilizar herramientas de IA.
- Implemente mecanismos de supervisión: Supervise el uso de las herramientas de IA para detectar y prevenir posibles filtraciones de datos e identificar posibles amenazas internas.
Sin embargo, incluso el empleado más diligente que redacte cuidadosamente un prompt puede provocar problemas de seguridad. Por eso, una capa de confianza automatizada con escáneres de contenido personalizables puede ser la clave para una prevención de pérdida de datos (DLP) infalible. Nuestra plataforma de seguridad y habilitación para implementaciones de IA generativa revisa el contenido saliente y entrante para garantizar que los datos confidenciales, ya sean personales o de la empresa, no salgan de la organización y que no entre contenido malicioso, sospechoso o inaceptable por cualquier otro motivo. Otros escáneres revisan los prompts para detectar contenido que, aunque no sea perjudicial para la empresa, no esté en consonancia con sus valores o no se ajuste al uso empresarial. Todas las interacciones realizadas en nuestra plataforma independiente del modelo quedan registradas para que los administradores puedan revisarlas y para garantizar la auditabilidad y la rendición de cuentas.
A medida que los LLM se integran cada vez más en nuestras operaciones diarias, resulta esencial gestionar la forma en que interactuamos con ellos. Compartir información en exceso, ya sea de forma intencionada o accidental, puede tener consecuencias negativas profundas y de gran alcance. Al adoptar prácticas prudentes para el uso de estas potentes herramientas por parte de los empleados, su organización podrá aprovechar las ventajas de la IA generativa y, al mismo tiempo, proteger la información personal y profesional. Haga clic aquí para programar una demostración de nuestra plataforma de seguridad y capacitación para la IA generativa.
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