Antes del evento de Techex North America del 4 al 5 de junio, hemos tenido la suerte de hablar con Kieran Norton, el líder de AI y automatización de AI y AI de Deloitte, que será uno de los oradores en la conferencia el 4 de junio. Los más de 25 años de Kieran en el sector significan que, además de hablar con autoridad en todos los asuntos, la ciberseguridad, sus roles más recientes incluyen asesorar a los clientes de Deloitte sobre muchos temas sobre la ciberseguridad al usar IA en aplicaciones comerciales.
La mayoría de las organizaciones tienen al menos el mínimo de ciberseguridad, y afortunadamente, en la mayoría de los casos, operan una serie decentemente integral de medidas de seguridad cibernética que cubren las comunicaciones, el almacenamiento de datos y las defensas perimetrales.
Sin embargo, en los últimos años, la IA ha cambiado la imagen, tanto en términos de cómo las empresas pueden aprovechar la tecnología internamente como en cómo se usa la IA en ciberseguridad, en la detección avanzada, y en las nuevas formas en que los malos actores usan la tecnología.
Como herramienta de ciberseguridadLa IA se puede usar en la detección de anomalías de red y la detección inteligente de los mensajes de phishing, entre otros usos. Como habilitador de negociosAI significa que la empresa debe ser proactiva para garantizar que la IA se use de manera responsable, equilibrando la innovación que ofrece IA con privacidad, soberanía de datos y riesgo.
Considerado una área relativamente nueva, IA, automatización inteligente, gobernanza de datos y seguridad, todos habitan un nicho en la actualidad. Pero dada la creciente presencia de IA en la empresa, esos nichos se convertirán en problemas principales: problemas, soluciones y consejos que deberán observarse en cada organización, más temprano que tarde.
Gobierno y riesgo
La integración de la IA en los procesos comerciales no se trata únicamente de la tecnología y los métodos para su implementación. Los procesos internos deberán cambiar para hacer el mejor uso de la IA y proteger mejor el negocio que usa IA diariamente. Kieran dibuja un paralelo a los cambios anteriores necesarios para las nuevas tecnologías: “Me correlacionaría [AI] con la adopción de la nube donde fue un cambio bastante significativo. La gente entendió las ventajas y se movía en esa dirección, aunque a veces les tomaba más tiempo que otros llegar allí ”.
Esos cambios significan lanzar la red de par en par, para abarcar la actualización de los marcos de gobernanza, establecer arquitecturas seguras, incluso aprovechar una nueva generación de especialistas para garantizar que la IA y los datos asociados con ella se usen de manera segura y responsable. Las empresas que utilizan activamente la IA tienen que detectar y corregir el sesgo, probar alucinaciones, imponer barandillas, administrar dónde, y por quién se usa la IA y más. Como dice Kieran: «Probablemente no estuvieras haciendo muchas pruebas de alucinación, sesgo, toxicidad, envenenamiento de datos, vulnerabilidades del modelo, etc. Eso ahora tiene que ser parte de tu proceso».
Estos son grandes sujetos, y para una imagen más completa, abogamos por que los lectores asistan a las dos conversaciones en Techex North America que Kieran debe dar. Explorará ambos lados de la moneda AI, problemas en torno a la implementación de IA para el negocio y los métodos que las empresas pueden implementar para disuadir y detectar la nueva raza de vectores de malware y ataque con IA.
Los casos de uso correctos
Kieran aboga por que las empresas comienzan con implementaciones de IA más pequeñas de menor riesgo. Si bien algunos de los primeros avistamientos de AI ‘en la naturaleza’ han sido chatbots, se apresuró a diferenciar entre un chatbot que puede responder de manera inteligente las preguntas de los clientes y los agentes, lo que puede tomar medidas mediante la desencadena de interacciones con las aplicaciones y servicios que el negocio opera. «Entonces hay una delineación […] los chatbots han sido uno de los principales lugares iniciales […] A medida que entramos en agentes y agentes, eso cambia la imagen. También cambia la complejidad y el perfil de riesgo «.
Las instancias de IA de AI orientadas al cliente son un riesgo indudablemente más alto, ya que un paso en falso puede tener efectos significativos en una marca. «Ese es un escenario de mayor riesgo. Particularmente si el agente está ejecutando transacciones financieras o realizando determinaciones basadas en la cobertura de atención médica […] Ese no es el primer caso de uso que desea probar «.
«Si enchufa 5, 6, 10, 50, cien agentes juntos, se están metiendo en una red de agencia […] Las interacciones se vuelven bastante complejas y presentan problemas diferentes ”, dijo.
De alguna manera, los problemas en torno a la automatización y las interfaces del sistema al sistema han existido durante una década. Los desafíos de silos de datos y RPA (automatización de procesos robóticos) son los obstáculos que las empresas han estado tratando de saltar durante varios años. “Todavía tiene que saber dónde están sus datos, saber qué datos tiene, tener acceso a ellas […] Los fundamentos siguen siendo ciertos «.
En la era de la IA, las preguntas fundamentales sobre la infraestructura, la visibilidad de los datos, la seguridad y la soberanía son posiblemente más relevantes. Cualquier discusión sobre la IA tiende a rodear los mismos problemas, lo que arroja las declaraciones de Kieran de que una conversación sobre la IA en la empresa debe ser de gran alcance y concierne a muchos de los fundamentos operativos e infraestructurales de la empresa.
Por lo tanto, Kieran enfatiza la importancia de la practicidad, y una evaluación fundamentada de la necesidad y la capacidad que necesita un examen cuidadoso antes de que la IA pueda obtener un punto de apoyo. «Si comprende el caso de uso […] Deberías tener una idea bastante buena del ROI […] y, por lo tanto, si vale la pena o no, el dolor y el sufrimiento pasar por construirlo «.
En Deloitte, AI se está utilizando donde hay un caso de uso claro con un rendimiento medible: en la clasificación inicial de los boletos SOC. Aquí la IA actúa como un motor de análisis de incidentes de nivel I. «Sabemos cuántos boletos se generan al día […] Si podemos llevar del 60 al 80% del tiempo fuera del proceso de clasificación, entonces eso tiene un impacto significativo «. Dada la nascencia de la tecnología, la demarcación de un área específica de operaciones donde la IA puede usarse como prototipo y prueba de efectividad no es orientada al cliente, y hay expertos altamente calificados en sus campos que pueden verificar y superar las deliberaciones de la IA.
Conclusión
El mensaje de Kieran para los profesionales de negocios que investigan los usos de IA para sus organizaciones no era construir un programa de evaluación y gestión de riesgos de IA desde cero. En cambio, las empresas deben evolucionar los sistemas existentes, tener una comprensión clara de cada caso de uso y evitar la trampa de la construcción de valor teórico.
«No debes crear otro programa solo para la seguridad de AI además de lo que ya estás haciendo […] Debería modernizar su programa para abordar los matices asociados con las cargas de trabajo de IA «. El éxito en la IA comienza con objetivos claros y realistas basados en bases sólidas.
Puedes leer más sobre Techex North America aquí y regístrese para asistir. Visite el equipo de Deloitte en el stand #153 y visite sus sesiones el 4 de junio: ‘Asegurar la pila de IA’ en la etapa de IA y Big Data de 9:20 am a 9:50 a.m.
Obtenga más información sobre las soluciones y ofertas de servicios de Deloitte para AI en negocio y ciberseguridad O envíe un correo electrónico al equipo a [email protected].
(Fuente de la imagen: «Simposio Cisco Ecole Polytechnique 9-10 de abril de 2018 Inteligencia artificial y ciberseguridad» de Ecole Polytechnique / Paris / France tiene licencia bajo CC BY-SA 2.0).
Fuente: AI desplegable Seguridad y gobernanza, con Deloitte
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