Comparación de marcos de IA: Cómo decidir si necesita uno y cuál debe elegir
El 72% de las organizaciones utiliza regularmente tecnologías de IA, pero el 44% ha experimentado impactos negativos debido a la IA, incluidas preocupaciones sobre la privacidad y sesgos en los modelos de IA.
A medida que el uso de la inteligencia artificial se dispara, la seguridad se ha convertido en una preocupación primordial, desde violaciones de datos hasta dilemas éticos. Para abordar estos desafíos, se han desarrollado varios marcos de IA, cada uno diseñado para proporcionar directrices y prácticas recomendadas para gestionar los riesgos únicos asociados con la IA.
Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a preguntas urgentes como: ¿Qué es exactamente un marco de IA? ¿Cuáles son las diferencias entre ellos? ¿Debería mi organización adoptar uno? Si es así, ¿cuál? ¿Por dónde empezar?
Adentrémonos en los aspectos esenciales de los principales marcos de IA para responder estas preguntas y más.
¿Qué es un marco de ciberseguridad para inteligencia artificial y debería adoptar uno?
A medida que la IA sigue transformando industrias y remodelando economías, las organizaciones y los responsables de la política gubernamental reconocen 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, así como iniciativas similares en todo el mundo, subraya la urgencia de regular la IA y establecer prácticas sólidas de gobernanza de IA.
Los marcos de IA ofrecen 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 mientras se protegen contra sus trampas.
Echemos un vistazo a algunos de los beneficios de adoptar un marco formal de IA:
1. Directrices para establecer una sólida gobernanza de IA
Un marco de IA proporciona directrices exhaustivas para establecer una gobernanza robusta de IA e implementar prácticas de seguridad recomendadas. Estos marcos sirven como planos para las organizaciones y les ayudan a implementar las estructuras, políticas y procedimientos necesarios para gestionar la IA de manera efectiva.
Siguiendo un marco bien definido, las organizaciones pueden asegurarse de que sus sistemas de IA sean diseñados, desarrollados y desplegados con consideraciones de seguridad, minimizando riesgos y mejorando la resiliencia general de sus iniciativas de IA.
2. Abordar los riesgos únicos asociados con la IA
La IA trae consigo un conjunto nuevo de riesgos que difieren de los que son comunes en las organizaciones. Estos incluyen sesgos algorítmicos, ataques adversariales y vulnerabilidades del modelo, entre otros.
Un marco de IA ofrece un enfoque estructurado para abordar estos riesgos únicos y proporciona herramientas y estrategias específicas para identificarlos y mitigarlos. Sin un marco de este tipo, las organizaciones pueden encontrar dificultades para navegar el complejo panorama de riesgos de la IA, lo que podría exponerlas a vulnerabilidades imprevistas.
3. Reducir la probabilidad de violaciones de privacidad introducidas por la IA
Los sistemas de inteligencia artificial a menudo se basan en grandes volúmenes de datos, algunos de los cuales pueden ser sensibles o contener información de identificación personal. Si estos sistemas no se gestionan adecuadamente, pueden convertirse en objetivos de ciberataques, lo que resulta en violaciones de datos significativas.
Mediante la implementación de un marco de inteligencia artificial, las organizaciones pueden implementar medidas de protección de datos robustas como cifrado, controles de acceso y prácticas de gestión de datos segura, reduciendo así la probabilidad de violaciones y asegurando que los datos estén protegidos durante todo el ciclo de vida de la IA.
4. Asegurarse de que el personal comprenda los riesgos y oportunidades de la IA
Una de las principales ventajas de un marco de inteligencia artificial es que ayuda a garantizar que todo el personal de una organización comprenda 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, implementar y usar las herramientas de IA de manera responsable y segura. Esto no solo mejora la seguridad de los sistemas de IA, sino que también permite a los empleados utilizar la IA de tal manera que maximicen sus beneficios y minimicen los riesgos.
5. Simplificación del cumplimiento de nuevas regulaciones sobre IA
A medida que la IA evoluciona, también lo hace el entorno regulatorio que la rodea. La Ley de IA de la UE y otras leyes y regulaciones emergentes imponen nuevos requisitos a las organizaciones que utilizan IA. Navegar por este entorno legal complejo y en constante cambio puede ser difícil.
Un marco de inteligencia artificial simplifica el cumplimiento al proporcionar directrices claras y prácticas recomendadas que cumplen con los requisitos regulatorios. Esto ayuda a las organizaciones a anticipar obligaciones legales, evitar posibles multas y mantener su reputación en un mercado que cambia rápidamente.
Para determinar si su organización se beneficiaría de la implementación de un marco de inteligencia artificial, puede considerar las siguientes preguntas:
- ¿En qué medida utiliza nuestra organización herramientas de IA? ¿Las tecnologías de IA son indispensables para nuestras operaciones, procesos de toma de decisiones o interacciones con los clientes? ¿Qué tan importantes son estos sistemas de IA para nuestras funciones comerciales?
- ¿Qué tipos de datos procesan nuestros sistemas de IA? ¿Nuestros modelos de IA procesan información sensible, propietaria o de identificación personal (PII)? ¿Cómo aseguramos actualmente los datos que se utilizan para entrenar e implementar los modelos de IA?
- ¿Qué riesgos potenciales están asociados con nuestros sistemas o con nuestro uso de la IA? ¿Hemos identificado los riesgos específicos que podrían introducir los sistemas de IA, como sesgos, ataques adversarios o vulnerabilidades en los modelos? ¿Cómo podrían estos riesgos afectar a nuestra organización, a nuestros clientes o a nuestros stakeholders si no se gestionan adecuadamente?
- ¿En qué medida está nuestra organización bien preparada para responder a incidentes de seguridad relacionados con la IA? ¿Tenemos protocolos para detectar, responder y mitigar violaciones de seguridad o incidentes relacionados con la IA? ¿Qué tan rápidamente podríamos recuperarnos de un incidente de seguridad relacionado con la IA y qué consecuencias tendría?
- ¿Contamos con las competencias necesarias en IA en nuestra organización? ¿Nuestro equipo posee los conocimientos y habilidades necesarios para abordar los desafíos únicos de seguridad de la IA? ¿Somos capaces de monitorear y mejorar continuamente la seguridad de nuestros sistemas de IA?
- ¿Cumplimos con las normas y estándares en relación con la IA? ¿Existen normativas o estándares emergentes en relación con la IA, como la Ley de IA de la UE, a las que nuestra organización deba ajustarse? ¿Qué tan confiados estamos en nuestra capacidad para cumplir con estos requisitos legales y regulatorios?
- ¿Cómo aseguramos el uso ético de la IA en nuestra organización? ¿Tenemos un marco que garantice que nuestros sistemas de IA sean justos, transparentes y alineados con principios éticos? ¿Cómo manejamos los posibles sesgos y riesgos éticos en nuestros modelos de IA?
- ¿Cuál es nuestro nivel de gobernanza y supervisión sobre la IA? ¿Tenemos estructuras de gobernanza claras y mecanismos de responsabilidad para supervisar el desarrollo y uso de la IA? ¿Cómo aseguramos que los proyectos de IA estén alineados con nuestros valores y objetivos organizacionales?
- ¿Cómo manejamos actualmente la transparencia y explicabilidad de nuestros sistemas de IA? ¿Podemos explicar cómo nuestros sistemas de IA toman decisiones y comunicamos efectivamente esto a usuarios y partes interesadas? ¿Qué tan transparentes son nuestros procesos de IA y ofrecemos mecanismos de revisión y responsabilidad?
- ¿Cuál es el potencial impacto de fallos o violaciones de datos de los sistemas de IA en nuestra organización? ¿Cuáles podrían ser las consecuencias financieras, reputacionales o operativas si nuestros sistemas de IA fueran comprometidos? ¿Qué tan importante es para nuestra organización mitigar proactivamente estos riesgos?
Si estas preguntas revelan brechas en sus prácticas actuales de IA, debería considerar la implementación de un marco de IA para abordar estas preocupaciones de manera sistemática.
La próxima pregunta a considerar es qué marcos adoptar. Veamos algunos de los marcos de IA más importantes y los tipos de organizaciones a los que mejor se adaptan.
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¿Qué marco de IA satisface sus necesidades? Comparación de los principales marcos de IA
Dado que la IA es un campo relativamente nuevo, estos marcos de IA todavía están en sus primeras etapas. Puede ser muy difícil entender las diferencias entre ellos y sus pautas y estándares superpuestos. Y dado que tantos marcos de IA comparten objetivos similares, puede ser difícil reconocer cuál es el más adecuado para su organización.
A continuación, ofrecemos una descripción general de los principales marcos de IA para comprender sus enfoques específicos y ayudarlo a elegir el marco o la combinación de marcos que mejor se adapte a 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 NIST para la gestión de riesgos de IA (AI RMF)
El marco de gestión de riesgos de IA de NIST fue desarrollado 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 se enfoca en el desarrollo de IA confiable al considerar aspectos como equidad, transparencia, seguridad y privacidad.
El núcleo del marco describe cuatro funciones que están diseñadas para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos de los sistemas de IA: gobernar, mapear, medir y gestionar.
El AI RMF de NIST es un marco voluntario dirigido 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 la complejidad de las tecnologías de IA y asegurar que aprovechan los beneficios de la IA mientras mitigan los riesgos potenciales.
ISO 42001
La ISO 42001 proporciona un marco integral para establecer, implementar, mantener y mejorar continuamente un sistema de gestión de inteligencia artificial (AIMS), que incluye todas las políticas, procedimientos y mecanismos de control que una organización implementa para gestionar los riesgos asociados con la IA. La norma internacional fue desarrollada mediante la colaboración de partes interesadas globales, incluyendo empresas tecnológicas, responsables políticos y organizaciones comunitarias, y ofrece a las organizaciones una forma de demostrar su compromiso con la excelencia en la gobernanza de IA.
El cumplimiento de la ISO 42001 requiere la implementación de políticas y procedimientos para desarrollar y desplegar IA confiable utilizando la metodología Planificar-Hacer-Verificar-Actuar. En lugar de centrarse en aplicaciones específicas de IA, la ISO 42001 ofrece un marco práctico para gestionar los riesgos y oportunidades de la IA en toda la organización.
A diferencia del AI RMF de NIST, la ISO 42001 es un marco de IA certificable. Las organizaciones pueden demostrar su conformidad realizando una auditoría a través de un organismo de certificación acreditado.
Similar a la ISO 27001, el proceso de certificación para la ISO 42001 incluye una auditoría de nivel 1 (revisión de documentación), una auditoría de nivel 2 (evaluación de la implementación y efectividad del AIMS), una decisión de certificación, auditorías de vigilancia anuales y una auditoría de recertificación cada tres años.
Lectura recomendada
Secureframe introduce el soporte para NIST AI RMF e ISO 42001
Principios de IA de la OCDE
Estos principios, desarrollados por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), promueven el desarrollo y uso responsable de la IA. Fueron adoptados en 2019 y aprobados por más de 40 países, lo que los convierte 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, al bienestar social y a la sostenibilidad ecológica. Debe ser utilizada de manera que beneficie a toda la sociedad, incluidas las comunidades marginadas y vulnerables.
- Valores humanos y equidad: Los sistemas de IA deben ser diseñados y utilizados de manera 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 asegurarse de que los sistemas de IA puedan ser verificados y auditados.
- Robustez, seguridad y fiabilidad: Los sistemas de IA deben ser robustos, seguros y fiables a lo largo de su ciclo de vida. Esto incluye pruebas rigurosas, monitoreo y gestión de riesgos para prevenir daños, incluidas las utilizaciones no intencionadas o malintencionadas.
- Responsabilidad: Las organizaciones y personas responsables de los sistemas de IA deben rendir cuentas por su correcto funcionamiento y su impacto. Esto incluye establecer responsabilidades claras y garantizar mecanismos para abordar los problemas que surjan del uso de la IA.
Además de los principios fundamentales, la OCDE ofrece directrices para que los gobiernos y las organizaciones implementen estos principios de manera efectiva. Por ejemplo, una organización que desarrolle soluciones de salud basadas en IA debería asegurarse de que sus productos sean accesibles para diferentes grupos de población, incluidas las comunidades desatendidas. También establecería procesos para evaluar regularmente la accesibilidad y el impacto de sus soluciones de IA en diversos grupos demográficos, asegurándose de que los beneficios de la IA se distribuyan de manera equitativa.
Pautas éticas de IEEE para IA
Estas directrices son parte de la iniciativa más amplia de la Iniciativa Global sobre Ética de los Sistemas Autónomos e Inteligentes de IEEE, que tiene como objetivo priorizar el bienestar humano en la creación de sistemas de IA y autónomos.
El objetivo principal de las directrices éticas para IA de IEEE es garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen y utilicen de manera ética, transparente, justa y socialmente beneficiosa. Por ejemplo, estos sistemas de IA deben diseñarse 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 diversos campos.
Las directrices de IEEE son ampliamente apreciadas y sirven como referencia para los responsables de políticas, ingenieros y organizaciones que enfrentan los desafíos éticos de la IA y los sistemas autónomos.
Norma de IA del BSI del Instituto Británico de Normas
La norma de IA del 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 posibles impactos 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 pueden plantear desafíos éticos, como la violación de la privacidad, la causación de daños o la creación de desigualdades sociales.
Se alienta a las organizaciones a integrar el marco en sus procesos de desarrollo de IA, especialmente durante las fases de diseño y prueba. Esto incluye la realización de análisis de riesgo ético, la aplicación de las directrices de la norma para mitigar los riesgos identificados y la supervisión continua del desempeño ético de los sistemas de IA.
Marco de IA Segura de Google (SAIF)
Este es un marco de seguridad desarrollado por Google que guía el desarrollo y la implementación de sistemas de IA seguros desde la recopilación de datos y el desarrollo de modelos hasta la implementación y monitoreo continuo. Al implementar los principios descritos en SAIF, como seguridad a través del diseño, privacidad y seguridad en la implementación y monitoreo, las organizaciones pueden desarrollar sistemas de IA resistentes a ataques y que cumplan con los estándares de seguridad y privacidad.
Guía de Seguridad y Privacidad de IA de OWASP
Una iniciativa del Proyecto de Seguridad de Aplicaciones Web Abiertas (OWASP), la Guía de Seguridad y Privacidad de IA ofrece mejores prácticas y recomendaciones para asegurar los sistemas de IA y garantizar la privacidad. OWASP es conocido por su enfoque en la seguridad en Internet, y esta guía extiende su misión al campo de la IA abordando los desafíos y riesgos únicos asociados con las tecnologías de IA.
La guía ofrece una colección integral de mejores prácticas para asegurar los sistemas de IA y proteger la privacidad, como el modelado de amenazas, la seguridad de los datos, las medidas de defensa adversarial, la integridad del modelo, las técnicas de privacidad y consideraciones éticas y la respuesta a incidentes.
ISO/IEC 23894
Aunque aún en desarrollo, el ISO 23894 se centrará en la gobernanza de los sistemas de IA y proporcionará directrices y prácticas recomendadas completas, para que las organizaciones puedan asegurarse de que sus tecnologías de IA sean gestionadas de manera responsable y ética. Esto incluye la definición de roles y responsabilidades, el establecimiento de políticas y la garantía del monitoreo del desarrollo y la implementación de IA.
Un enfoque fundamental de ISO 23894 se encuentra en la gestión de riesgos asociados con los sistemas de IA. Esto incluye la identificación de riesgos potenciales éticos, legales, operativos y regulatorios, así como la provisión de estrategias para mitigar estos riesgos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Mientras que el ISO 42001 ofrece un marco integral del sistema de gestión para la IA, el ISO 23894 se centra más estrechamente en los aspectos de gobernanza y ética de los sistemas de IA. Las dos normas son complementarias, siendo 42001 una perspectiva de gestión más amplia y el 23894 tratando con mayor profundidad la gobernanza y ética.
Marco de IBM para la seguridad de la IA generativa
Este es un conjunto completo de directrices y prácticas recomendadas, desarrollado por IBM, para ayudar a las organizaciones a enfrentar los desafíos únicos de seguridad de los modelos de IA generativa, como los utilizados en el procesamiento del lenguaje natural, la generación de imágenes y otras aplicaciones creativas.
El marco enfatiza la importancia de asegurar los datos que se utilizan para entrenar los modelos de IA generativa, ya que estos datos a menudo contienen información sensible o proprietaria. Se anima a las organizaciones a utilizar anonimización de datos, cifrado y prácticas de gestión segura de datos para proteger los datos de entrenamiento y asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.
Los modelos de IA generativa pueden ser vulnerables a ataques adversariales, donde las entradas se diseñan para manipular el modelo y producir resultados dañinos o engañosos. En respuesta a esto, el marco de IBM aconseja a las organizaciones implementar mecanismos de detección, utilizar técnicas de defensa ante adversidades y probar continuamente los modelos contra posibles amenazas para mitigar el riesgo de ataques adversariales. El marco también sugiere integrar verificaciones de imparcialidad, herramientas de detección de sesgos y directrices éticas en el proceso de desarrollo para asegurar que los modelos de IA generativa generen contenido que esté en línea con los valores sociales y los estándares éticos.
Cómo seleccionar el marco de seguridad de IA adecuado para su empresa
La elección del marco adecuado de inteligencia artificial para su organización puede ser una tarea difícil. Estas preguntas están diseñadas para guiarlo a través del proceso y ayudarlo a identificar el marco que mejor se adapte a los objetivos específicos, perfil de riesgo y entorno regulatorio de su organización.
Al responder una serie de preguntas dirigidas, puede navegar por las complejidades de la seguridad de la IA y tomar una decisión informada que soporte sus iniciativas de IA y, al mismo tiempo, proteja contra posibles riesgos.
En última instancia, si necesita una gestión integral de riesgos y gobernanza, elija el NIST AI RMF o el ISO 42001. Para un enfoque fuerte en la ética de la IA y el diseño centrado en el ser humano, las directrices éticas de IEEE o el ISO 23894 podrían ser ideales. Si la seguridad y la privacidad son sus principales preocupaciones, considere el AI Security Framework de Google, la guía de seguridad y privacidad de OWASP o el Marco de IBM para la seguridad de la IA generativa. Si necesita una certificación formal, es probable que el ISO 42001 o el ISO 23894 sean las mejores opciones. Y si la conformidad con los estándares éticos globales es esencial, los principios de IA de la OCDE o la norma de IA de la British Standards Institution son buenas opciones.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el marco de IA del NIST?
El marco de IA del NIST, conocido oficialmente como Marco de Gestión de Riesgos de IA del 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 la inteligencia artificial (IA). El marco ofrece un enfoque estructurado para que las organizaciones evalúen, mitiguen y monitoreen los riesgos relacionados con la IA, enfocándose en la transparencia, responsabilidad, equidad y 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 gestión de sistemas de inteligencia artificial. Estos marcos ayudan a las organizaciones a gestionar los riesgos únicos asociados con la IA, como sesgos, vulnerabilidades de seguridad y preocupaciones éticas, al tiempo que aseguran el cumplimiento de los requisitos legales y regulatorios.
¿Cómo puede usarse la IA para la ciberseguridad?
La IA puede ser utilizada en el campo de la ciberseguridad para mejorar la detección, prevención y respuesta a amenazas cibernéticas. Las herramientas basadas en IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que puedan indicar una violación de seguridad o actividades maliciosas, y automatizar tareas comunes de ciberseguridad, como la supervisión del tráfico de la red, la identificación de vulnerabilidades y la respuesta a incidentes.