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¿Qué son las herramientas de gobernanza de IA?

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Las herramientas de gobernanza de IA son plataformas que ayudan a las organizaciones a implementar, gestionar y hacer cumplir de manera centralizada las políticas de uso de IA en datos, modelos, agentes y aplicaciones. Con el creciente uso de IA, incluidos los agentes autónomos, GenAI y las capacidades de IA integradas en herramientas SaaS, las organizaciones enfrentan riesgos de seguridad en expansión que deben ser gestionados a través de políticas de gobernanza y controles de seguridad.

El papel de las herramientas de gobernanza de IA no es reemplazar las políticas, sino implementarlas y hacerlas cumplir a través de la automatización, el monitoreo y los controles técnicos. Estas soluciones actúan como un puente entre los objetivos de gobernanza y seguridad de IA de alto nivel de una organización y cómo se implementan y hacen cumplir en las operaciones diarias.

¿Cómo encajan las herramientas de gobernanza de IA en la estrategia de IA empresarial?

A medida que las organizaciones pasan de interactuar con chatbots de GenAI a integrar IA autónoma en flujos de trabajo críticos, la gobernanza de IA se vuelve más crítica que nunca. Implementar principios de IA responsable requiere una comprensión profunda del uso de IA en una organización y cómo implementar salvaguardias y controles de seguridad para poner estos principios en práctica en el día a día.

Las herramientas de gobernanza de IA ayudan a las organizaciones a pasar de políticas y objetivos de alto nivel a los controles técnicos que las hacen cumplir. Estas soluciones deben integrarse con los procesos existentes de riesgo, cumplimiento y seguridad de la empresa, y no actuar como otra solución aislada y autónoma.

Herramientas de Gobernanza de IA en el Contexto de Programas de Gobernanza de IA

Las herramientas de gobernanza de IA no eliminan la responsabilidad de definir programas de gobernanza. En cambio, proporcionan las capacidades y herramientas necesarias para apoyarlos y hacerlos cumplir, incluyendo:

  • descubrir
  • Cumplimiento de políticas
  • Monitorización
  • Informes

Estas capacidades son esenciales para la supervisión de IA a nivel de junta y ejecutivo, cerrando la brecha entre los documentos de políticas de alto nivel y los controles y métricas medibles.

¿Qué problemas ayudan a resolver las herramientas de gobernanza de IA?

Las herramientas de gobernanza de IA ayudan a las organizaciones a implementar políticas integrales que aborden todo su uso de IA. Los desafíos clave que ayudan a abordar incluyen:

  • Gaps de Visibilidad: La diversidad de soluciones de IA (GenAI, agentes, herramientas SaaS impulsadas por IA, etc.) hace que la supervisión y gestión de la IA sea compleja.
  • IA en la sombra El uso no autorizado de herramientas de IA puede crear riesgos en torno a la seguridad de los datos y la estabilidad, así como la seguridad de flujos de trabajo críticos.
  • Filtración de Datos: Las herramientas GenAI y SaaS pueden revelar datos sensibles a terceros no autorizados.
  • Uso No Conforme de IA: El incumplimiento de las políticas corporativas de IA y seguridad podría colocar a la organización fuera de cumplimiento con el GDPR, CCPA y la Ley de IA de la UE.

Gestión de IA Sombra y Herramientas de IA No Aprobadas

La IA Sombra se refiere al uso no autorizado de herramientas impulsadas por IA. Esto incluye chatbots GenAI, asistentes de codificación de IA, soluciones SaaS con capacidades de IA, agentes autónomos y otras soluciones.

El uso de estas herramientas sin aprobación crea riesgos significativos de seguridad de datos y cumplimiento regulatorio para el negocio. Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar a descubrir automáticamente las herramientas de IA en uso dentro del negocio, perfilar su uso y proporcionar datos para ayudar a informar decisiones sobre su gestión, como bloquear, restringir o incorporar bajo política.

Reducción de la Filtración de Datos y Riesgo de Privacidad

El uso no regulado de IA puede exponer datos corporativos sensibles de diversas maneras. Los usuarios pueden incluir datos corporativos o de clientes en indicaciones o datos de entrenamiento, y los sistemas de IA podrían generar contenido o tomar acciones que expongan información sensible a usuarios no autorizados.

Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar a gestionar este riesgo al monitorear los flujos de datos dentro y fuera de los sistemas de IA. Esto permite a la organización filtrar datos sensibles y alinearse con los requisitos de protección de datos como el GDPR, CCPA y la Ley de IA de la UE.

Apoyo al Cumplimiento Regulatorio, Ético y de Políticas Internas

A medida que el uso de IA crece, los reguladores están implementando requisitos para controles auditables que gestionen las amenazas potenciales asociadas con la IA. Esto incluye el potencial de filtraciones de datos, resultados sesgados y tiempo de inactividad de flujos de trabajo críticos para el negocio.

El cumplimiento con la Ley de IA de la UE y el NIST AI RMF requiere una profunda comprensión y control sobre las acciones de los sistemas de IA. Las herramientas de gobernanza de IA ayudan a centralizar la evidencia, los registros y los mapeos de políticas que los equipos legales, de riesgo y de auditoría pueden utilizar durante las evaluaciones.

¿Qué capacidades fundamentales definen las herramientas modernas de gobernanza de IA?

Las herramientas de gobernanza de IA están diseñadas para ayudar a las empresas a superar el desafío de traducir los objetivos de políticas de alto nivel en controles técnicos. Los enfoques para esto pueden variar, pero hay algunas capacidades fundamentales que aparecen en las soluciones integradas de gobernanza de IA, incluyendo descubrimiento, clasificación, definición de políticas, aplicación, monitoreo, respuesta a incidentes e informes.

Descubrimiento de activos de IA y datos

El descubrimiento de activos de IA y datos es esencial para abordar los desafíos de IA en la sombra y visibilidad de una organización. Sin una comprensión clara del uso de IA en la organización, es imposible asegurarla y alinearla con los requisitos de cumplimiento.

Las soluciones de descubrimiento de IA trabajarán automáticamente para identificar modelos de IA, puntos finales de inferencia, aplicaciones SaaS de IA, agentes de IA y fuentes de datos que los alimentan en toda la empresa, proporcionando un inventario completo para que las herramientas gestionen y las políticas gobiernen. Sin embargo, a medida que evoluciona el uso de IA en una organización, estos inventarios se vuelven rápidamente obsoletos, lo que hace que el descubrimiento continuo sea vital para mantener una visibilidad actualizada.

Definición, Orquestación y Aplicación de Políticas

Las herramientas de gobernanza de IA centralizan la gestión de las políticas de IA de una organización, reduciendo el riesgo de brechas en políticas y seguridad debido a herramientas de seguridad aisladas y autónomas. Estas plataformas de gobernanza de IA mantienen catálogos de políticas centrales que definen quién puede utilizar qué sistemas de IA, con qué datos y bajo qué restricciones.

Además de definir políticas, las plataformas de gobernanza de IA también necesitan la capacidad de aplicarlas. Por esta razón, las plataformas requieren una profunda integración con la pila de seguridad existente de la organización. Por ejemplo, la gobernanza de IA implementada como parte de una plataforma SASE puede utilizar de forma nativa ZTNA, CASB, DWG, DLP y otras capacidades integradas para hacer cumplir las políticas corporativas de IA en toda la WAN corporativa.

Monitoreo, Alertas e Informes para el Riesgo de IA

Además de hacer cumplir las políticas corporativas de IA, las herramientas de gobernanza de IA también deberían proporcionar a la organización información sobre su exposición al riesgo de IA. Esto incluye la identificación de usos sospechosos de IA, violaciones de políticas y desviaciones respecto a las pautas definidas.

Por ejemplo, una plataforma puede generar alertas sobre datos excesivamente sensibles en los mensajes, accesos anómalos a agentes de IA o respuestas de modelos inseguras marcadas para revisión. Al hacerlo, permite a la empresa tomar medidas preventivas aguas arriba, como realizar capacitación adicional o limitar el acceso a usuarios de alto riesgo.

¿Cómo funciona la política de IA como código en la práctica?

La política de IA como código implementa los principios de infraestructura como código (IaaC) para políticas y salvaguardias de IA. Bajo este modelo, las políticas corporativas de IA se definen en un formato legible por máquina, lo que permite que sean probadas y desplegadas directamente. Al hacerlo, los equipos de DevSecOps pueden controlar la versión de las políticas de IA, incluirlas en las canalizaciones de CI/CD y validarlas antes del despliegue.

Codificación de Salvaguardias como Reglas Legibles por Máquina

Implementar la política de IA como código implica escribir salvaguardias de IA como reglas legibles por máquina. Los elementos clave incluyen:

  • Servicios de IA permitidos
  • Clasificación de los datos:
  • Políticas de acceso de usuario
  • Restricciones de solicitudes
  • Restricciones de cumplimiento regional

Implementar políticas como código ayuda a prevenir la deriva de configuración a medida que las políticas y sus implementaciones divergen. Además, las políticas de gobernanza de IA se vuelven más repetibles ya que las muestras de código pueden ser reaplicadas sin necesidad de retraducir la lógica de la política en controles ejecutables.

Integrando la Política como Código en las Canalizaciones de DevSecOps

Implementar políticas de IA como código permite la integración de herramientas de gobernanza de IA con flujos de trabajo existentes de DevSecOps. Esto incluye:

  • Despliegue de políticas a través de canalizaciones de CI/CD
  • Control de versiones a través de repositorios de Git
  • Pruebas automatizadas de efectividad de políticas antes del lanzamiento

Al hacerlo, los equipos de seguridad y plataforma aseguran una aplicación más consistente de las políticas corporativas de IA dentro del nuevo software. Además, esto se logra a través de verificaciones automatizadas, limitando las aprobaciones manuales y la fricción adicional en los procesos de despliegue.

¿Qué es un marco de gobernanza de IA y cómo lo operacionalizan las herramientas?

Un marco de gobernanza de IA es un modelo estructurado para la gobernanza de IA de una organización, que incluye procesos, roles y principios, como el NIST AI RMF. Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar a alinear políticas, controles y métricas con estos marcos para simplificar el cumplimiento regulatorio.

Herramientas de mapeo al NIST AI RMF y la Ley de IA de la UE

Las diversas capacidades de las herramientas de gobernanza de IA a menudo se alinean directamente con elementos clave de los marcos de gobernanza de IA. Por ejemplo, el descubrimiento automatizado del uso de IA se alinea con las funciones de «gobernanza» y «mapeo» del NIST AI RMF, mientras que las evaluaciones de riesgo y los controles son partes de los elementos de «medir» y «gestionar». Al utilizar estas herramientas, las organizaciones pueden identificar y rastrear más fácilmente los modelos de IA y los casos de uso que caen en categorías de mayor riesgo bajo la Ley de IA de la UE y regulaciones similares.

Gobernanza basada en roles para seguridad, cumplimiento y propietarios de negocios

Definir la responsabilidad es un elemento clave de cualquier programa de gobernanza de IA. Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar a definir y gestionar definiciones de roles al estilo RACI (Responsable, A cargo, Consultado e Informado) para las partes interesadas clave, incluyendo:

  • Líderes de seguridad
  • Oficiales de protección de datos
  • Cumplimiento
  • Propietarios de aplicaciones
  • Partes interesadas empresariales

La complejidad de la gobernanza de IA – que requiere un profundo conocimiento técnico y una comprensión de los riesgos y regulaciones aplicables – a menudo hace que un enfoque colaborativo sea superior a los mandatos de arriba hacia abajo. Con roles claramente definidos, las organizaciones pueden construir programas de gobernanza efectivos que aprovechen las fortalezas de todas las partes relevantes.

¿Cómo se integran las herramientas de gobernanza de IA con los controles de red, seguridad y SASE?

Las herramientas de gobernanza SASE deben integrarse con el resto de la pila de seguridad de una organización. Necesitan acceso a capacidades de identidad, red y protección de datos para hacer cumplir las políticas corporativas e identificar posibles violaciones.

Una de las formas más efectivas de implementar la gobernanza de IA es a través de su despliegue como parte de una plataforma SASE convergente. Por ejemplo, la integración de la gobernanza de IA con CASB y SWG permite a una organización monitorear y gestionar el uso de aplicaciones SaaS impulsadas por IA y chatbots de GenAI.

Alineando la gobernanza de IA con SASE y SSE

Una ventaja clave de SASE y SSE es que centralizan las capacidades de red y seguridad en una única plataforma basada en la nube. Esta combinación significa que todo el tráfico WAN pasa a través de los PoPs de SASE, lo que les permite inspeccionar el tráfico y hacer cumplir las políticas de IA basadas en la identidad, la aplicación y el tipo de datos. Como resultado, la organización puede gestionar la gobernanza de IA en toda la WAN corporativa desde una única solución.

Coordinando con CASB, SWG, DLP y ZTNA

Las herramientas de gobernanza de IA pueden integrarse y compartir políticas y contexto con varias herramientas integradas en SASE, como CASB y SWG. Esto permite que estas herramientas monitoreen y bloqueen contenido que viole las políticas corporativas de IA mientras alimentan datos a la herramienta de gobernanza de IA también.

Las herramientas de gobernanza de IA también pueden combinarse con otros elementos de la pila de seguridad convergente de SASE. Por ejemplo, DLP puede prevenir la exfiltración de datos a través de herramientas de IA, y ZTNA implementa controles de acceso de menor privilegio para los servicios de IA.

Preguntas frecuentes sobre herramientas de gobernanza de IA

¿Cuál es la diferencia entre las herramientas de gobernanza de IA y las herramientas de seguridad de IA?

Las herramientas de gobernanza de IA y las herramientas de seguridad de IA están diseñadas para ayudar a gestionar el uso de IA en una organización y alinearlo con los objetivos de seguridad y los requisitos de cumplimiento. Sin embargo, las herramientas de gobernanza de IA se centran en políticas, supervisión y controles en el uso de IA, mientras que las herramientas de seguridad de IA se centran en defender modelos, datos e infraestructura de ataques como la exfiltración de datos, el robo de modelos y la inyección de comandos. Si bien estas son áreas de enfoque distintas, muchas plataformas combinan aspectos de ambas.

¿Necesitan las pequeñas y medianas empresas herramientas de gobernanza de IA?

La necesidad de una organización de herramientas de gobernanza de IA depende más del uso de IA y el riesgo que del tamaño del negocio. Por ejemplo, una organización con un uso significativo de IA en una industria altamente regulada o para la toma de decisiones críticas para el negocio puede tener una mayor necesidad que una sin estos factores.

¿Pueden las herramientas de gobernanza de IA ayudar con el cumplimiento de la Ley de IA de la UE?

Sí, las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar a una organización a cumplir con sus responsabilidades de cumplimiento bajo la Ley de IA de la UE. Estas herramientas pueden ayudar a identificar el uso de IA en una organización, clasificar el riesgo asociado y documentar los controles utilizados para lograr el cumplimiento.

¿Cómo se relacionan las herramientas de gobernanza de IA con las plataformas GRC existentes?

Las herramientas de gobernanza de IA complementan las plataformas GRC existentes, ofreciendo capacidades centradas en abordar los desafíos y riesgos asociados con la IA. Esto incluye agregar descubrimiento específico de IA, políticas y monitoreo, mientras que las plataformas GRC gestionan programas de riesgo y auditoría más amplios.

¿Las herramientas de gobernanza de IA son solo para IA generativa?

No, las herramientas de gobernanza de IA deben abordar toda la exposición de una organización al riesgo de IA, incluso si la IA generativa suele ser el enfoque inicial de estos esfuerzos. Otros elementos de la gobernanza de IA incluyen modelos de ML tradicionales, IA integrada en SaaS y agentes de IA.

¿Cómo deben las empresas evaluar las herramientas de gobernanza de IA?

Las herramientas de gobernanza de IA tienen el potencial de mejorar la capacidad de una organización para monitorear y gestionar su exposición al riesgo de IA. Sin embargo, los beneficios que estas soluciones aportan dependen de sus capacidades integradas y del modo de implementación. Algunas cosas clave a considerar al evaluar soluciones de IA incluyen:

  • Cobertura de activos y datos de IA
  • Flexibilidad de políticas
  • Integración con la pila de seguridad existente
  • Escalabilidad
  • Informes que apoyan auditorías y reguladores.
  • Alineación con marcos reconocidos como NIST AI RMF y regulaciones próximas
  • Soporte para entornos multi-nube e híbridos

Las herramientas de gobernanza de IA apoyan los esfuerzos de gobernanza de una organización, pero no son una solución por sí solas. Son una parte crítica de una estrategia más amplia de gobernanza, riesgo y seguridad que debe incluir políticas, cultura y arquitectura.

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