Comparación de Marcos de IA: Cómo Decidir Si Necesitas Uno y Cuál Elegir
El 72% de las organizaciones están usando regularmente tecnologías de IA, aunque el 44% ha experimentado impactos negativos, incluyendo preocupaciones sobre privacidad de datos y sesgos en los modelos de IA.
A medida que la adopción de herramientas de inteligencia artificial se dispara, la seguridad ha emergido como una preocupación crítica, desde violaciones de datos hasta dilemas éticos. Para abordar estos desafíos, se han desarrollado una variedad de marcos de IA, cada uno diseñado para proporcionar orientación y buenas prácticas para gestionar los riesgos únicos asociados con la IA.
Pero muchas empresas tienen preguntas urgentes, como: ¿Qué es exactamente un marco de IA? ¿Cuáles son las diferencias entre ellos? ¿Debe mi organización adoptar uno? Si es así, ¿cuál? ¿Por dónde empezamos?
Vamos a sumergirnos en lo esencial de los principales marcos de IA para responder a estas preguntas y más.
¿Qué es un marco de ciberseguridad para la inteligencia artificial, y necesitas adoptar uno?
A medida que la IA continúa transformando industrias y remodelando economías, las organizaciones y los funcionarios gubernamentales están reconociendo la necesidad de marcos organizados para gestionar los riesgos únicos de seguridad asociados con la IA. La introducción de la Ley de IA de la UE, junto con iniciativas similares a nivel mundial, subraya la urgencia de regular la IA y establecer prácticas sólidas de gobernanza de la IA.
Los marcos de IA proporcionan un enfoque estructurado para identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados con la IA, asegurando que las organizaciones puedan aprovechar el potencial de la tecnología al tiempo que se protege contra sus inconvenientes.
Vamos a examinar algunos beneficios de adoptar un marco formal de IA:
1. Guía para establecer una fuerte gobernanza de la IA
Un marco de IA ofrece una guía completa para establecer una gobernanza sólida de la IA e implementar las mejores prácticas de seguridad. Estos marcos actúan como planos para las organizaciones, ayudándolas a configurar las estructuras, políticas y procedimientos necesarios para gestionar la IA de manera efectiva.
Siguiendo un marco bien definido, las organizaciones pueden asegurar que sus sistemas de IA estén diseñados, desarrollados y desplegados con seguridad en mente, minimizando riesgos y mejorando la resiliencia general de sus iniciativas de IA.
2. Abordar los riesgos únicos asociados con la IA
La IA introduce un nuevo conjunto de riesgos que son distintos de aquellos típicamente encontrados en las organizaciones. Estos incluyen sesgos algorítmicos, ataques adversariales y vulnerabilidades de los modelos, entre otros.
Un marco de IA proporciona un enfoque estructurado para gestionar estos riesgos únicos, ofreciendo herramientas y estrategias específicas para identificarlos y mitigarlos. Sin tal marco, las organizaciones podrían tener dificultades para navegar el complejo panorama de riesgos de la IA, dejándose potencialmente expuestas a vulnerabilidades imprevistas.
3. Reducir la probabilidad de violaciones de datos introducidas por la IA
Los sistemas de IA a menudo dependen de grandes cantidades de datos, algunos de los cuales pueden ser sensibles o contener información personal identificable. Si no se gestionan adecuadamente, estos sistemas pueden convertirse en objetivos de ciberataques, llevando a violaciones significativas de datos.
Al adoptar un marco de IA, las organizaciones pueden implementar medidas robustas de protección de datos, como cifrado, controles de acceso y prácticas seguras de manejo de datos, reduciendo la probabilidad de violaciones y asegurando que los datos estén protegidos a lo largo del ciclo de vida de la IA.
4. Asegurar que el personal comprenda los riesgos y oportunidades de la IA
Uno de los beneficios clave de un marco de IA es que ayuda a asegurar que todo el personal dentro de una organización entienda los riesgos y oportunidades asociados con la IA. Estos marcos a menudo incluyen componentes de formación y concienciación que educan a los empleados sobre cómo desarrollar, desplegar y usar herramientas de IA de manera responsable y segura. Esto no solo mejora la seguridad de los sistemas de IA, sino que también empodera a los empleados para aprovechar la IA de una manera que maximice sus beneficios mientras minimiza los riesgos.
5. Simplificar el cumplimiento de las regulaciones emergentes de IA
A medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando, también lo hace el panorama normativo que la rodea. La Ley de IA de la UE, junto con otras leyes y regulaciones emergentes, impone nuevos requisitos a las organizaciones que usan IA. Navegar este entorno legal complejo y en constante cambio puede ser un desafío.
Un marco de IA simplifica el cumplimiento al proporcionar pautas claras y mejores prácticas que se alinean con los requisitos regulatorios. Esto ayuda a las organizaciones a anticiparse a las obligaciones legales, evitar posibles multas y mantener su reputación en un mercado en rápida evolución.
Para determinar si su organización se beneficiaría de implementar un marco de IA, puede hacerse estas preguntas:
- ¿Qué tan extensamente utiliza nuestra organización herramientas de IA? ¿Son las tecnologías de IA integrales para nuestras operaciones, procesos de toma de decisiones o interacciones con los clientes? ¿Qué tan críticos son estos sistemas de IA para las funciones de nuestro negocio?
- ¿Qué tipos de datos manejan nuestros sistemas de IA? ¿Nuestros modelos de IA procesan información sensible, propietaria o identificable personalmente (PII)? ¿Cómo aseguramos actualmente los datos utilizados para entrenar y desplegar modelos de IA?
- ¿Cuáles son los posibles riesgos asociados con nuestros sistemas de IA o su uso? ¿Hemos identificado los riesgos específicos que podrían introducir los sistemas de IA, como sesgos, ataques adversarios o vulnerabilidades de modelos? ¿Cómo podrían estos riesgos impactar en nuestra organización, clientes o partes interesadas si no se gestionan adecuadamente?
- ¿Qué tan bien preparada está nuestra organización para gestionar incidentes de seguridad relacionados con IA? ¿Tenemos protocolos establecidos para detectar, responder y mitigar brechas de seguridad o incidentes relacionados con IA? ¿Qué tan rápidamente podríamos recuperarnos de un incidente de seguridad relacionado con IA y cuáles serían las consecuencias?
- ¿Tenemos la experiencia necesaria en IA dentro de nuestra organización? ¿Tiene nuestro equipo el conocimiento y las habilidades requeridas para abordar los desafíos únicos de seguridad que plantea la IA? ¿Estamos equipados para monitorear y mejorar continuamente la seguridad de nuestros sistemas de IA?
- ¿Cumplimos con las regulaciones y estándares relevantes de IA? ¿Existen regulaciones o estándares emergentes de IA, como la Ley de IA de la UE, con los que nuestra organización debe cumplir? ¿Qué tan seguros estamos de nuestra capacidad para cumplir con estos requisitos legales y regulatorios?
- ¿Cómo aseguramos el uso ético de la IA en nuestra organización? ¿Tenemos un marco establecido para asegurar que nuestros sistemas de IA sean justos, transparentes y alineados con principios éticos? ¿Cómo gestionamos posibles sesgos y riesgos éticos en nuestros modelos de IA?
- ¿Cuál es nuestro nivel de gobernanza y supervisión de la IA? ¿Contamos con estructuras de gobernanza claras y mecanismos de responsabilidad para supervisar el desarrollo y despliegue de la IA? ¿Cómo aseguramos que los proyectos de IA estén alineados con nuestros valores y objetivos organizacionales?
- ¿Cómo abordamos actualmente la transparencia y explicabilidad de nuestros sistemas de IA? ¿Podemos explicar cómo nuestros sistemas de IA toman decisiones y comunicamos esto efectivamente a usuarios y partes interesadas? ¿Qué tan transparentes son nuestros procesos de IA, y brindamos mecanismos para auditoría y responsabilidad?
- ¿Cuál es el impacto potencial de fallas de IA o brechas de datos en nuestra organización? ¿Cuáles podrían ser las consecuencias financieras, reputacionales u operativas si se comprometen nuestros sistemas de IA? ¿Qué tan importante es para nuestra organización mitigar estos riesgos proactivamente?
Si estas preguntas revelan brechas en sus prácticas actuales de IA, considere implementar un marco de IA para ayudarlo a abordar estas preocupaciones sistemáticamente.
La siguiente pregunta a considerar es qué marco adoptar. Examinemos algunos de los marcos de IA más prominentes y los tipos de organizaciones a las que son más aplicables.
Guiando la estrategia e implementación de IA de su organización
Aprenda las mejores prácticas que los líderes en ciberseguridad pueden utilizar para implementar efectivamente la IA mientras abordan preocupaciones relacionadas con la transparencia, la privacidad y la seguridad.
¿Qué marco de IA se adapta a sus necesidades? Comparación de marcos de IA prominentes
Dado que la IA es un campo relativamente nuevo, estos marcos de IA todavía están en su infancia. Puede ser un desafío significativo entender las diferencias entre ellos y sus pautas y estándares superpuestos. Y debido a que muchos de los marcos de IA comparten metas similares, puede ser difícil discernir cuál es el más adecuado para su organización.
A continuación, compartiremos una visión general de los principales marcos de IA para entender sus áreas de enfoque específicas y ayudarle a elegir el marco—o combinación de marcos—que mejor se alinee con sus objetivos.
| Framework | Governing body | Purpose | Applicable to | Certification? | General requirements |
|---|---|---|---|---|---|
| NIST AI RMF | National Institute of Standards and Technology (NIST) | Guide organizations in managing AI-related risks | Organizations of all sizes using AI | Voluntary | Focuses on risk management, transparency, accountability, and continuous improvement |
| ISO 42001 | International Organization for Standardization (ISO) | Establish a comprehensive AI management system | Organizations implementing AI systems | Certification | Requires setting up an AI management system with policies, risk management, and continuous improvement processes |
| OECD AI Principles | Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) | Promote responsible stewardship of AI | Governments, organizations, and stakeholders using AI | Voluntary | Emphasizes human rights, fairness, transparency, and accountability in AI use |
| IEEE AI Ethics Guidelines | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) | Ensure AI systems align with ethical principles | Engineers, policymakers, and organizations developing AI | Voluntary | Promotes ethical AI design, focusing on human rights, transparency, and accountability |
| British Standards Institution AI Standard | British Standards Institution (BSI) | Guide the ethical design and application of AI and robotics | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Ethical risk assessment and mitigation, human-centric design, and continuous improvement |
| Google Secure AI Framework | Provide security best practices for AI | Organizations developing and deploying AI systems | Voluntary | Focuses on secure design, data protection, model integrity, and compliance | |
| OWASP AI Security and Privacy Guide | Open Web Application Security Project (OWASP) | Offer best practices for securing AI and protecting privacy | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Threat modeling, data security, model protection, and incident response |
| ISO 23894 | International Organization for Standardization (ISO) | Providee guidelines for ethical AI governance | Organizations involved in AI governance | Certification | Governance structures, risk management, and ethical considerations |
| IBM Framework for Securing Generative AI | IBM | Secure generative AI models and systems | Organizations using generative AI technologies | Voluntary | Model security, data protection, adversarial threat mitigation, and transparency |
Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST (AI RMF)
El AI RMF de NIST está diseñado para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos asociados con el desarrollo, implementación y uso de sistemas de IA. Publicado en enero de 2023, el marco enfatiza el desarrollo de una IA confiable abordando aspectos como la equidad, la transparencia, la seguridad y la privacidad.
El núcleo del marco describe cuatro funciones diseñadas para ayudar a las organizaciones a abordar los riesgos de los sistemas de IA: gobernar, mapear, medir y gestionar.
El AI RMF de NIST es un marco voluntario destinado a una amplia gama de organizaciones. Esta flexibilidad permite a las organizaciones adaptar el marco a sus necesidades específicas, entornos regulatorios y tolerancias al riesgo. Al adoptar el AI RMF, las organizaciones pueden navegar mejor las complejidades de las tecnologías de IA, asegurándose de aprovechar los beneficios de la IA mientras mitigan los posibles daños.
ISO 42001
ISO 42001 proporciona un marco integral para establecer, implementar, mantener y mejorar continuamente un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (AIMS), que consta de todas las políticas, procedimientos y controles que una organización implementa para abordar los riesgos de IA. La norma internacional fue creada a través de la colaboración de partes interesadas globales, incluidas empresas de tecnología, legisladores y organizaciones comunitarias, y ofrece una manera para que las organizaciones demuestren su compromiso con la excelencia en la gobernanza de IA.
Cumplir con la ISO 42001 implica implementar políticas y procedimientos para desarrollar e implementar una IA confiable, siguiendo la metodología Planificar-Hacer-Verificar-Actuar. En lugar de centrarse en aplicaciones específicas de IA, proporciona un marco práctico para gestionar los riesgos y oportunidades relacionados con la IA en toda una organización.
A diferencia del AI RMF de NIST, ISO 42001 es un marco de IA certificable. Las organizaciones pueden demostrar el cumplimiento completando una auditoría de terceros con un organismo de certificación acreditado.
Similar a la ISO 27001, el proceso de certificación para ISO 42001 involucra una auditoría de Fase 1 (revisión de documentación), auditoría de Fase 2 (evaluación de la implementación y efectividad de AIMS), decisión de certificación, auditorías de supervisión anual y auditorías de recertificación cada tres años.
Lectura recomendada
Secureframe introduce soporte para NIST AI RMF e ISO 42001
Principios de IA de la OCDE
Desarrollados por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) para promover el desarrollo y uso responsable de la IA, estos principios fueron adoptados en 2019 y han sido respaldados por más de 40 países, convirtiéndolos en un marco internacional significativo para la gobernanza de la IA.
Los principios de la IA son:
- Crecimiento inclusivo, desarrollo sostenible y bienestar: La IA debe contribuir al crecimiento económico, bienestar social y sostenibilidad ambiental. Debe utilizarse de maneras que beneficien a la sociedad en su conjunto, incluidos los grupos marginados y vulnerables.
- Valores humanocéntricos y equidad: Los sistemas de IA deben diseñarse y usarse de formas que respeten los derechos humanos, la dignidad y la autonomía. Esto incluye garantizar la equidad, prevenir sesgos y evitar la discriminación en los resultados de la IA.
- Transparencia y explicabilidad: Los sistemas de IA deben ser transparentes y comprensibles para los usuarios y las partes interesadas. Esto incluye proporcionar información clara sobre cómo se toman las decisiones de IA y garantizar que los sistemas de IA puedan ser auditados y examinados.
- Solidez, seguridad y protección: Los sistemas de IA deben ser robustos, seguros y seguros durante su ciclo de vida. Esto implica pruebas rigurosas, monitoreo y gestión de riesgos para prevenir daños, incluido el uso no intencionado o malicioso.
- Responsabilidad: Las organizaciones e individuos responsables de los sistemas de IA deben rendir cuentas por su correcto funcionamiento e impacto. Esto incluye establecer líneas claras de responsabilidad y garantizar que existan mecanismos para abordar los problemas que surjan del uso de la IA.
Además de los principios fundamentales, la OCDE también proporciona directrices a los gobiernos y organizaciones sobre cómo implementar eficazmente estos principios. Por ejemplo, una organización que desarrolle soluciones de salud impulsadas por IA podría asegurarse de que sus productos sean accesibles para poblaciones diversas, incluidas las comunidades desatendidas. También implementarían procesos para evaluar regularmente la accesibilidad e impacto de sus soluciones de IA en diferentes grupos demográficos, para garantizar que los beneficios de la IA se distribuyan equitativamente.
Directrices de Ética de IA de IEEE
Estas directrices son parte de la iniciativa más amplia de la Iniciativa Global de IEEE sobre Ética de Sistemas Autónomos e Inteligentes, que busca priorizar el bienestar humano en la creación de sistemas autónomos e inteligentes.
El objetivo principal de las Directrices de Ética de IA de IEEE es garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen y desplieguen de maneras que sean éticas, transparentes, justas y beneficiosas para la sociedad. Por ejemplo, que los sistemas de IA estén diseñados para respetar los derechos humanos fundamentales, como el derecho a la privacidad y la libertad de expresión. Al adherirse a estas directrices, las organizaciones pueden generar confianza en sus sistemas de IA, mitigar riesgos y promover el uso responsable de la IA en distintos sectores.
Las directrices de IEEE son ampliamente respetadas y sirven como punto de referencia para los responsables políticos, ingenieros y organizaciones que buscan navegar los desafíos éticos que plantea la IA y los sistemas autónomos.
Norma de IA de la Institución de Normas Británicas
El estándar de IA de BSI proporciona un marco estructurado para identificar, evaluar y mitigar riesgos éticos en el diseño y uso de sistemas de IA y robótica. Esto incluye impactos potenciales en la privacidad, seguridad, derechos humanos y bienestar social. También categoriza los peligros éticos en diferentes tipos, como riesgos físicos, sociales y ambientales. Esto ayuda a las organizaciones a evaluar cómo los sistemas de IA y robótica podrían plantear desafíos éticos, como violar la privacidad, causar daño o crear desigualdad social.
Se anima a las organizaciones a integrar el marco en sus procesos de desarrollo de IA, especialmente durante las fases de diseño y prueba. Esto implica realizar evaluaciones de riesgo ético, aplicar las pautas del estándar para mitigar los riesgos identificados y monitorear continuamente el desempeño ético de los sistemas de IA.
Marco de IA Segura de Google (SAIF)
Este es un marco de seguridad desarrollado por Google para guiar el desarrollo y la implementación de sistemas de IA seguros, desde la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos hasta su implementación y monitoreo continuo. Al implementar los principios esbozados en SAIF, como la seguridad desde el diseño, la privacidad de datos y la implementación y monitoreo seguros, las organizaciones pueden construir sistemas de IA que resistan ataques y estén alineados con los estándares de seguridad y privacidad.
Guía de Seguridad y Privacidad en IA de OWASP
Una iniciativa del Proyecto de Seguridad en Aplicaciones Web Abiertas (OWASP), la Guía de Seguridad y Privacidad en IA proporciona mejores prácticas y recomendaciones para asegurar sistemas de IA y garantizar que respeten la privacidad. OWASP es bien conocido por su enfoque en la seguridad web, y esta guía extiende su misión al ámbito de la IA, abordando los desafíos y riesgos únicos asociados con las tecnologías de IA.
La guía ofrece un conjunto comprensivo de mejores prácticas para asegurar sistemas de IA y proteger la privacidad, como el modelado de amenazas, la seguridad de datos, defensas adversariales, integridad de modelos, técnicas de preservación de la privacidad, consideraciones éticas y respuesta a incidentes.
ISO/IEC 23894
Aunque aún en desarrollo, ISO 23894 se centrará en la gobernanza de sistemas de IA, con el objetivo de proporcionar directrices integrales y mejores prácticas para que las organizaciones aseguren que sus tecnologías de IA sean gestionadas de manera responsable y ética. Esto incluye definir roles y responsabilidades, establecer políticas y asegurar la supervisión del desarrollo e implementación de IA.
Un enfoque significativo de ISO 23894 es la gestión de los riesgos asociados con los sistemas de IA. Esto incluye identificar riesgos potenciales éticos, legales, operacionales y de cumplimiento regulatorio, y proporcionar estrategias para mitigarlos a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Mientras que ISO 42001 proporciona un marco de sistema de gestión integral para la IA, ISO 23894 se enfoca más específicamente en los aspectos de gobernanza y ética de los sistemas de IA. Ambos estándares son complementarios, siendo 42001 una perspectiva de gestión más amplia y 23894 un enfoque más detallado en la gobernanza y ética.
Marco de IBM para Asegurar IA Generativa
Este es un conjunto comprensivo de directrices y mejores prácticas diseñado por IBM para ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos únicos de seguridad de modelos de IA generativa, como los usados en el procesamiento de lenguaje natural, la generación de imágenes y otras aplicaciones creativas.
El marco enfatiza la importancia de asegurar los datos utilizados para entrenar modelos de IA generativa, ya que estos datos a menudo contienen información sensible o propietaria. Se anima a las organizaciones a utilizar prácticas de anonimización, encriptación y manejo seguro de datos para proteger los datos de entrenamiento y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.
Los modelos de Inteligencia Artificial generativa pueden ser vulnerables a ataques adversarios, donde las entradas están diseñadas para manipular el modelo y que produzca resultados dañinos o engañosos. Como respuesta, el marco de trabajo de IBM también aconseja a las organizaciones implementar mecanismos de detección, utilizar técnicas de defensa adversaria y probar continuamente los modelos contra posibles amenazas para mitigar los riesgos de ataques adversarios. El marco también sugiere incorporar verificaciones de equidad, herramientas de detección de sesgos y directrices éticas en el proceso de desarrollo para asegurar que los modelos de IA generativa produzcan contenido que se alinee con los valores y estándares éticos de la sociedad.
Cómo elegir el marco de IA seguro adecuado para su negocio
Elegir el marco de IA adecuado para su organización puede ser una tarea desalentadora. Estas preguntas están diseñadas para guiarle a través del proceso, ayudándole a identificar el marco que se alinea más estrechamente con los objetivos específicos de su organización, su perfil de riesgo y su entorno regulatorio.
Respondiendo a una serie de preguntas dirigidas, podrá navegar por las complejidades de la seguridad en IA y tomar una decisión informada que respalde sus iniciativas de IA mientras protege contra riesgos potenciales.
En última instancia, si necesita gestión de riesgos y una gobernanza integral, elija NIST AI RMF o ISO 42001. Para un enfoque fuerte en IA ética y diseño centrado en humanos, las Guías de Ética de AI de IEEE o la ISO 23894 pueden ser ideales. Si la seguridad y la privacidad son sus principales preocupaciones, considere el Marco de IA Segura de Google, la Guía de Seguridad y Privacidad de AI de OWASP, o el Marco de Seguridad de IA Generativa de IBM. Si requiere una certificación formal, ISO 42001 o ISO 23894 son probablemente las mejores opciones. Y si alinearse con estándares éticos globales es clave, los Principios de AI de la OCDE o el Estándar AI de la British Standards Institution son buenas opciones.
Cumpla rápidamente con los marcos de IA mediante automatización
No importa qué marco de IA —o marcos— decida adoptar, usar una herramienta de automatización de cumplimiento como Secureframe puede hacer el proceso significativamente más rápido, fácil y eficiente.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el marco de IA de NIST?
El Marco de IA de NIST, formalmente conocido como el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST (AI RMF), es un conjunto de directrices desarrolladas por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos asociados con los sistemas de inteligencia artificial (IA). El marco proporciona un enfoque estructurado para que las organizaciones evalúen, mitiguen y supervisen los riesgos relacionados con la IA, centrándose en aspectos como la transparencia, la responsabilidad, la equidad y la seguridad.
¿Qué son los marcos de IA?
Los marcos de IA son conjuntos estructurados de directrices, mejores prácticas y principios diseñados para guiar el desarrollo, implementación y gobernanza de sistemas de inteligencia artificial. Estos marcos ayudan a las organizaciones a gestionar los riesgos únicos asociados con la IA, como el sesgo, las vulnerabilidades de seguridad y las preocupaciones éticas, a la vez que garantizan el cumplimiento de los requisitos legales y regulatorios.
¿Cómo se puede usar la IA para la ciberseguridad?
La IA se puede aprovechar en la ciberseguridad para mejorar la detección, prevención y respuesta a las amenazas cibernéticas. Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que pueden indicar una violación de seguridad o actividad maliciosa, así como automatizar tareas rutinarias de ciberseguridad, como monitorear el tráfico de red, identificar vulnerabilidades y responder a incidentes.