AI TRiSM (Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA)

Fiabilidad

El uso creciente de la Inteligencia Artificial en los entornos laborales, educativos y hasta en el campo de la salud y la alimentación, ha hecho necesario la adopción de sistemas que se encarguen de regular la gestión de la IA para minimizar los riesgos asociados a su implementación. 

Es aquí cuando entran en juego los productos, servicios y marcos TRiSM, que tienen como finalidad crear un marco de referencia para una gestión más eficiente en un mundo en donde la IA tiene gran parte del terreno ganado. 

¿Quieres saber qué es la IA TRISM? En esta entrada te daremos la información que buscas, junto a las ventajas y desventajas de la IA TRISM, la cual es una herramienta crucial para garantizar que la IA se utilice de manera segura y efectiva en las organizaciones. 

¿Qué es AI TRiSM?

AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) es un segmento de mercado para productos y servicios de gestión de la IA. Los productos y servicios que se engloban en AI TRiSM incluyen herramientas de auditoría y supervisión de la IA, así como marcos de gestión que incluyen transparencia, gestión de datos y requisitos de seguridad.

Se espera que el mercado mundial de soluciones AI TRiSM alcance los 7.740 millones de dólares a finales de 2032, según los informes de investigación de mercado de Gartner, Emergen Research y Allied Market Research.

Factores del crecimiento de la AI TRiSM

El rápido crecimiento del mercado de AI TRiSM se atribuye a varios factores, entre ellos:

  • Mayor adopción de la IA

Se estima que casi la mitad de las empresas utilizan la inteligencia artificial (IA) para mejorar la eficiencia operativa y obtener ventajas competitivas. La creciente disponibilidad de aplicaciones de IA generativa de terceros e interfaces de programas de aplicación (API) ha bajado el listón de entrada a la IA y está creando la necesidad de nuevos tipos de herramientas de procedimientos y marcos de gestión de la seguridad.

  • Creciente concienciación sobre los riesgos de la IA

A medida que el uso de la IA se generaliza y se integra en las operaciones, las organizaciones son cada vez más conscientes de los posibles riesgos financieros y de reputación asociados al uso de esta tecnología. Esta concienciación está impulsando la demanda de que las empresas incorporen la gobernanza de la IA en sus estrategias más amplias de gestión de riesgos y cumplimiento normativo.

  • La necesidad de una IA fiable

La adopción generalizada de la IA en ámbitos de alto riesgo como la sanidad y las finanzas requiere confianza en los procesos de toma de decisiones de un sistema de IA. Los modelos de IA explicables y transparentes facilitan la determinación de responsabilidades cuando las decisiones impulsadas por la IA conducen a consecuencias imprevistas, dilemas éticos o problemas legales.

  • Evolución del panorama normativo

Las soluciones TRiSM se comercializan con frecuencia como herramientas que facilitan la consecución de los criterios de referencia de la IA responsable y el cumplimiento de las cambiantes normas reguladoras relativas a la imparcialidad, la privacidad y la seguridad de los datos.

  • Nuevos tipos de riesgos de seguridad

Algunas de las herramientas TRiSM más populares incluyen funciones de seguridad diseñadas para que los modelos de IA sean menos susceptibles a los exploits de seguridad centrados en la IA, como el envenenamiento de modelos.

Ventajas de AI TRiSM

Los productos, servicios y marcos TRiSM se están convirtiendo en herramientas esenciales para establecer y mantener el uso responsable de la IA.

Pueden ayudar a los usuarios y a las partes interesadas a confiar en la forma en que una organización utiliza la IA, verificando las decisiones de la IA y facilitando la identificación temprana y la mitigación de problemas relacionados con la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico.

En cuanto a la seguridad, la gobernanza del modelo de IA puede ayudar a salvaguardar la infraestructura, preservar la integridad de los datos y evitar que la IA se convierta en un vector de ataque.

Sin embargo, tal vez el mayor beneficio sea la forma en que las herramientas TRiSM pueden ayudar a las organizaciones a abordar de forma más eficaz la evolución de las normativas y las mejores prácticas de IA y fomentar la confianza en las decisiones de los modelos de IA.

Desventajas de AI TRiSM

El marco AI TRiSM también tiene varias desventajas potenciales que las organizaciones deben considerar al implementarlo. Por ejemplo, puede ser complejo y costoso de implementar, ya que requiere una revisión exhaustiva de las prácticas de AI existentes y la adopción de nuevas estrategias de gobernanza y seguridad.

Por otra parte, la introducción de un marco riguroso como AI TRiSM puede encontrarse con resistencia interna, especialmente en organizaciones donde las prácticas de AI están menos reguladas. 

Asimismo, a pesar de que AI TRiSM está diseñado para mejorar la seguridad, la introducción de nuevas políticas y tecnologías podría ser la puerta de entrada para nuevas vulnerabilidades, por lo que se requiere una vigilancia continua y actualizaciones frecuentes para asegurar la integridad de los modelos de AI​. 

En todo caso, las organizaciones deben evaluar de manera profunda el balance que puede existir entre las ventajas y las desventajas de la AI TRiSM, para que puedan tomar la mejor decisión en cuanto a su uso. 

Herramientas TRiSM de IA

Como segmento de mercado, AI TRiSM incluye productos y servicios para la gestión de riesgos, modelOps, detección de anomalías en datos y contenidos, y garantía de la privacidad de los datos.

En la actualidad, no existe ninguna plataforma o proveedor que cubra todos los segmentos y aspectos del mercado de AI TRiSM. Normalmente, las organizaciones confían en una serie de productos y servicios de diferentes proveedores para satisfacer las necesidades específicas de AI TRiSM.

Esto se debe en parte al hecho de que la AI TRiSM es interdisciplinaria y requiere conocimientos especializados en múltiples campos de conocimiento, como el cumplimiento normativo, la ciberseguridad, la ciencia de datos y la ética de la IA.

A medida que el mercado siga creciendo, se espera que los vendedores y proveedores de servicios agrupen las herramientas TRiSM para industrias específicas con el fin de ofrecer soluciones a medida que aborden los desafíos únicos de confianza, riesgo y seguridad de cada sector.

Marcos AI TRiSM

Los marcos de gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad se pueden considerar planes de acciones o directrices que las organizaciones pueden utilizar para identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados a la adquisición, el desarrollo y la implantación de sistemas de inteligencia artificial. Entre los marcos TRiSM más conocidos se incluyen los siguientes:

TRiSM framework Descripción
Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad (TRiSM) de Gartner Este marco es un enfoque integral para gestionar la confianza, el riesgo y la seguridad en los sistemas de IA. El marco TRiSM de Gartner proporciona un conjunto de directrices y mejores prácticas que las organizaciones pueden adoptar para garantizar que los sistemas de IA que utilizan son éticos, justos, fiables y seguros.
Marco de gestión de riesgos de IA del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) Este marco incluye estrategias para identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados a los sistemas de IA. Abarca una amplia gama de temas, como la privacidad de los datos, la seguridad y la parcialidad.
Marco de IA responsable de Microsoft Este marco proporciona orientación sobre cómo desarrollar e implantar sistemas de IA que sean éticos, justos y responsables. Abarca una amplia gama de temas, como la parcialidad, la imparcialidad, la transparencia y la privacidad.
Principios de IA de Google Estas directrices para el desarrollo y la implantación de la IA destacan la importancia de la equidad, la privacidad y la seguridad en los sistemas de IA.
Principios de IA responsable del Foro Económico Mundial (FEM) ir sistemas de IA que sean éticos, justos y responsables. Las directrices fueron elaboradas por un grupo de expertos internacionales y abarcan una amplia gama de temas, como la parcialidad, la imparcialidad, la transparencia, la privacidad y la seguridad.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la IA TRISM?

¿Qué significa la TRiSM?

¿Cuáles son algunos ejemplos de la AI TRiSM?

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Margaret Rouse
Experta en tecnología

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…